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公开(公告)号：CN116052818A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310119236.6
申请日：2023-02-07
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本公开提供了一种材料属性预测方法及装置，该材料属性预测方法首先获取多个样本材料的组分数据作为训练数据，对训练数据进行标准化，对进行标准化后的训练数据进行线性插值，得到训练用数据集，然后依据训练用数据集对材料属性预测模型进行训练，将待测材料数据输入依据训练好的材料属性预测模型，得到材料属性预测结果，通过对训练数据进行标准化来去除影响模型性能的元素，从而提升训练数据的质量，并利用线性插值方法增加数据集大小，能够很好地适用于小样本的材料属性预测，同时还使用全连接层构成的神经网络对材料属性进行精确预测，数据扩充与神经网络相结合的方法优于自动机器学习方法。
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公开(公告)号：CN109190666B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201810854879.4
申请日：2018-07-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的深度神经网络的花卉图像分类方法，该方法采用迁移学习的方法，将在大规模数据集上训练的InceptionV3网络用于花卉图像数据集的分类，对其中的激活函数进行改进。在通用Oxford flower‑102数据集上的实验表明：该模型在花类图像分类任务中比传统方法和普通卷积神经网络分类准确率高，且比未改进的卷积神经网络准确率高，迁移过程准确率达到81.32％，微调过程准确率达到92.85％。
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公开(公告)号：CN108804308B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810391348.6
申请日：2018-04-27
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种新版本程序缺陷检测方法及装置，所述方法包括：获取目标应用的历史版本程序和新版本程序；根据所述历史版本程序和所述新版本程序获得对应的函数调用语句集；根据所述函数调用语句集获得所述历史版本程序和所述新版本程序分别对应的关联规则集；根据所述关联规则集获得用于所述新版本程序的检测用关联规则集；根据所述检测用关联规则集和所述新版本程序的函数调用语句集获得疑似缺陷集，能有效过滤隐式编程规则，从而减少待确认缺陷，提高缺陷自动检测效率。
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公开(公告)号：CN110377754A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910588441.0
申请日：2019-07-01
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于决策树的数据库本体学习优化方法，包括以下步骤：确定待分类的源数据属性表；利用预设算法对所述源数据属性表进行训练，生成属性决策树；基于生成的属性决策树，使用OWL本体语言构建源数据本体，读取数据库表字段作为本体中类的属性；基于生成的属性决策树，使用OWL本体语言构建源数据本体类，读取决策树中各选择枝作为属性，构建最终决策类。本发明由决策树算法处理后的数据可以用本体有效表示与存储，与数据库学习直接生成的本体对比，由数据库生成的决策树可以为本体添加更多的约束规则，发现的隐藏规则可以作为现有本体的填充。此外，使用本体学习技术可以让机器代替手工节省大量人力成本。
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公开(公告)号：CN109325484A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810854878.X
申请日：2018-07-30
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于背景先验显著性的花卉图像分类方法，该方法通过背景先验显著性的方法确定花卉区域，将花卉分割方法和基于迁移学习的深度神经网络分类方法结合，将训练迁移的InceptionV3网络用于花卉图像，利用训练好的网络模型对花卉图像进行分类。在国际公开花卉识别数据集Oxford flower-102上的实验表明：该模型比改进的Alex网络分类准确率高7.63％，且比未进行分割的花卉图像进行网络训练的模型准确率高2.85％，分类准确率达到了93.38％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109189820A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810853624.6
申请日：2018-07-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/953 , G06F17/27 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种煤矿安全事故本体概念抽取方法，该方法将词向量和条件随机场结合起来对煤矿安全事故本体概念进行抽取，充分考虑领域词语的语义特性和领域特性，解决了传统研究方法在语义关系分析方面欠缺的问题以及煤矿安全领域数据管理不统一的问题，提高了知识的重用性。通过实验，证明了相较于较传统的基于CRFs的概念抽取方法，本文提出的方法提高了煤矿安全领域概念抽取的精度。同时，也证明了本文提出的词向量模型，相比传统CBOW模型和skip-gram模型性能更好。
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公开(公告)号：CN106407343A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610803389.2
申请日：2016-09-06
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种NBA赛事新闻的自动生成方法，包括以下步骤：步骤1)：解析和存储网站的内容，抽取比赛的基本信息；步骤2)：对一节的多条文字直播信息进行预处理，得到该节包含得分信息的文字直播信息集合；步骤3)：将该节的文字直播信息集合分为三个数据块；步骤4)：从步骤3)中所分出的每一个数据块中抽取重要信息；步骤5)：对每一个数据块构建模板，并将所述基本信息和所述重要信息填入模板；步骤6)：重复步骤2)-步骤5)，得到所有节的模板并填入基本信息和重要信息。本发明能够生成真实、生动的NBA赛事新闻，大大减轻了新闻工作者的工作负担，提高了新闻工作者的工作效率，可以很好地满足实际应用的需要。
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公开(公告)号：CN119473579A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411499582.2
申请日：2024-10-25
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本公开提供了一种边缘计算方法。本公开的边缘计算方法包括：从源设备获取某一时隙内的新计算任务，并根据该新计算任务获得待计算任务列表；根据边缘计算设备的CPU的算力，将待计算任务序列中的至少部分计算任务分配至至少部分边缘计算设备，并通过边缘计算设备的CPU来完成分配至该边缘计算设备的计算任务的计算；根据待计算任务列表以及边缘计算设备的CPU计算的计算任务获得未处理列表；获取边缘计算设备的GPU的算力，将未处理列表中的计算任务中的至少部分分配至边缘计算设备，并使用边缘计算设备的GPU来完成分配至该边缘计算设备的计算任务的计算。
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公开(公告)号：CN116069954A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310205052.1
申请日：2023-03-06
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/31 , G06F40/194 , G06F40/279 , G06F40/30
Abstract: 本公开提供了一种实例的对齐方法，包括：将目标实例分别与多个相关实例进行多维相似度比较，以获得属性相似度序列和关系相似度序列，其中目标实例和相关实例对应于不同的数据源图谱，目标实例的属性信息和相关实例的属性信息均具有目标数量的属性；利用属性关系融合公式将属性相似度序列和关系相似度序列进行相似度融合，获得多维相似度序列；以及以多维相似度序列中的目标位所对应的相关实例作为目标实例的等价实例，并输出由目标实例和等价实例构成的等价实例对。本公开还提供一种实例的对齐装置、电子设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN109189820B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810853624.6
申请日：2018-07-30
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/268 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种煤矿安全事故本体概念抽取方法，该方法将词向量和条件随机场结合起来对煤矿安全事故本体概念进行抽取，充分考虑领域词语的语义特性和领域特性，解决了传统研究方法在语义关系分析方面欠缺的问题以及煤矿安全领域数据管理不统一的问题，提高了知识的重用性。通过实验，证明了相较于较传统的基于CRFs的概念抽取方法，本文提出的方法提高了煤矿安全领域概念抽取的精度。同时，也证明了本文提出的词向量模型，相比传统CBOW模型和skip‑gram模型性能更好。
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