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公开(公告)号：CN117609750A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410080903.9
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于电数字数据处理技术领域，具体公开了一种基于电数字数据处理技术计算目标识别率区间的方法，其中，所述方法应用于计算通信信号、SAR雷达和光电三类异构传感器系统的目标识别率区间，所述方法包括：计算这三类异构传感器系统的最大目标识别率区间，计算通信信号传感器与SAR雷达传感器在目标关联融合识别算法支撑下的两类异构传感器目标识别率区间，计算通信信号传感器与SAR雷达传感器在目标关联融合识别算法支撑下的两类异构传感器目标识别率区间，计算光电传感器与SAR雷达传感器在目标关联融合识别算法支撑下的两类异构传感器目标识别率区间。本发明有效支撑三类异构传感器的联合运用规划，能够支撑评估所使用目标关联融合识别算法的能力。
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公开(公告)号：CN117875323A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311685756.X
申请日：2023-12-11
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
IPC: G06F40/295 , G06F40/194 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了融合领域知识和深度学习的领域短文本命名实体识别方法，涉及知识图谱和自然语言处理等领域。本发明包括：对新知识实体进行聚类，使用全局向量词嵌入模型进行词嵌入训练，生成领域命名实体词向量空间及新知识实体的词向量；通过领域命名实体词向量空间生成词向量处理，与新知识实体词向量分别同步输入两个BiLSTM‑CRF网络，结果再一同输出到一个全连接网络，形成双BiLSTM‑CRF‑全连接网络的领域命名实体识别模型；将新领域短文本经分词、生成词向量处理后，与新知识实体词向量输入训练生成的双BiLSTM‑CRF‑全连接网络，输出该领域短文本中命名实体的识别结果。本发明能够准确快捷识别领域短文本中关键命名实体，辅助人员正确理解信息，具有很大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN117609750B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410080903.9
申请日：2024-01-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于电数字数据处理技术领域，具体公开了一种基于电数字数据处理技术计算目标识别率区间的方法，其中，所述方法应用于计算通信信号、SAR雷达和光电三类异构传感器系统的目标识别率区间，所述方法包括：计算这三类异构传感器系统的最大目标识别率区间，计算通信信号传感器与SAR雷达传感器在目标关联融合识别算法支撑下的两类异构传感器目标识别率区间，计算通信信号传感器与SAR雷达传感器在目标关联融合识别算法支撑下的两类异构传感器目标识别率区间，计算光电传感器与SAR雷达传感器在目标关联融合识别算法支撑下的两类异构传感器目标识别率区间。本发明有效支撑三类异构传感器的联合运用规划，能够支撑评估所使用目标关联融合识别算法的能力。
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