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公开(公告)号：CN120066745A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510542147.1
申请日：2025-04-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F9/48 , G06F16/34 , G06F16/334 , G06F40/284
Abstract: 本申请提供一种基于数联网数字对象的编排融合生成方法，涉及数字对象技术领域，该方法包括：在编排融合任务流程的列表界面，接收到编排融合任务流程的执行按钮发出的信号之后，从数据库中读取编排融合任务流程的编排融合执行脚本，生成数字对象编排融合执行实例；通过执行引擎，根据数字对象编排融合执行实例中的调度栈表中的顺序，调用数字对象编排融合执行实例中的每个数据节点绑定的数字对象中的数据和功能、每个操作节点、每个流程控制节点的功能，生成具备新数据或新能力的数字对象，从而通过调用每个节点的功能以及利用已有的数字对象，生成具备新数据或新功能的数字对象，提高了数字对象的可用性以及数据处理的效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN120010537A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510480029.2
申请日：2025-04-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
Abstract: 本申请实施例公开了一种基于乌鸦搜索算法的无人机动态路径规划方法，可以在真实环境中得到较好的路径规划效果。该方法将乌鸦搜索算法应用至无人机的路径规划中，并在每轮迭代中根据当前检测到的动态事件对适应度函数进行调整，且设计了针对乌鸦种群的多样行为策略，从而能够快速地响应任务场景的动态变化，及时地提供满足多个优化目标的目标路径规划方案集合。
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公开(公告)号：CN119940886A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510436011.2
申请日：2025-04-09
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/006 , G06Q30/08
Abstract: 本申请提供一种基于蚁狮优化的无人机集群动态任务分配方法，涉及无人机技术领域，该方法包括：当场景信息变化时，每个无人机与其他无人机进行信息交互，根据每个无人机对多个任务的竞拍价，生成竞价矩阵，每个无人机分别初始化基于分段对数拟合的蚁狮优化算法中的多个个体，每个个体所在的位置用于表示无人机对多个任务的竞拍价，每个无人机分别通过基于分段对数拟合的蚁狮优化算法，更新竞价矩阵中的竞拍价，得到目标竞价矩阵，按照目标竞价矩阵对应的任务分配方案，将多个任务分配给多个无人机，基于分段对数拟合的蚁狮优化算法中的目标函数用于求解适应度值最优的个体，对应于求解每个无人机对多个任务生成的最优的任务分配方案。
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公开(公告)号：CN118503440B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410441883.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F40/216 , G06F40/30
Abstract: 本申请提供了一种基于隐含超类挖掘的本体生成方法、装置和设备，涉及数据处理技术领域，该方法包括：从关系数据库中获取待处理的多个关系数据表；提取多个关系数据表中各个数据列的列名称，获取每个列名称在多个关系数据表中的出现次数信息；根据出现次数信息，确定目标列名称，目标列名称表示集中出现在多个关系数据表中的高频列名称；根据目标列名称，从多个关系数据表中确定子类关系数据表；将目标列名称所对应的数据列作为隐含超类所具有的数据列，将子类关系数据表所对应的类，作为隐含超类的子类；隐含超类表征多个关系数据表之间的主要特征；根据隐含超类，生成针对多个关系数据表的关系型数据本体。
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公开(公告)号：CN118503494B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410615911.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/9032 , G06N5/022 , G06F16/903
Abstract: 本申请提供了一种面向多源异构知识库的大模型问答方法、装置和设备，涉及知识问答技术领域，该方法包括：获取用户输入的问题信息；利用关键信息抽取模型，从问题信息中提取关键信息，关键信息为问题信息中的实体；关键信息抽取模型为通过低秩自适应方法进行参数微调后的大模型；利用实体链接模型，将关键信息与多源异构知识库中的实体进行实体匹配，得到增量信息；多源异构知识库至少包括：图数据库、文本数据库、结构化知识库和非结构化知识库，实体链接模型是通过无监督SimCSE微调方法，对原始向量模型进行参数微调后得到的；使用知识问答模板对增量信息和问题信息进行拼接，输入原始问答模型，得到所述问题信息的答案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118262125B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410461353.5
申请日：2024-04-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06V10/70 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06N3/006
Abstract: 本申请公开了一种图像分类模型获取方法和图像分类方法、装置和设备，所述图像分类模型获取方法包括：生成包含多个模型参数组合的第一种群；基于目标图像数据集和模型参数组合，确定多个模型参数组合分别对应的评价指标；对第一种群包含的各个模型参数组合进行预设轮数的交叉变异，得到每轮交叉变异对应的第二种群并计算第二种群中包含的各个模型参数组合分别对应的评价指标；基于所获得的所有评价指标中的最大值对应的目标模型参数组合，从分类器库中提取与目标模型参数组合包含的权重参数对应的分类器进行组合，得到目标图像分类模型，能够随机生成并筛选最优的分类模型，提升了图像分类效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN118503494A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410615911.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F16/9032 , G06N5/022 , G06F16/903
Abstract: 本申请提供了一种面向多源异构知识库的大模型问答方法、装置和设备，涉及知识问答技术领域，该方法包括：获取用户输入的问题信息；利用关键信息抽取模型，从问题信息中提取关键信息，关键信息为问题信息中的实体；关键信息抽取模型为通过低秩自适应方法进行参数微调后的大模型；利用实体链接模型，将关键信息与多源异构知识库中的实体进行实体匹配，得到增量信息；多源异构知识库至少包括：图数据库、文本数据库、结构化知识库和非结构化知识库，实体链接模型是通过无监督SimCSE微调方法，对原始向量模型进行参数微调后得到的；使用知识问答模板对增量信息和问题信息进行拼接，输入原始问答模型，得到所述问题信息的答案。
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公开(公告)号：CN118395188A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410608919.2
申请日：2024-05-16
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/211 , G06F18/10 , G06F18/24
Abstract: 本发明关于一种基于粒子群算法的数据处理方法、装置、电子设备及介质，涉及网络技术领域，该方法通过获取待处理的初始网络数据集；对待填补特征对应的数据以及初始网络数据集包含的数据特征进行编码，以生成多个待更新粒子；针对任一待更新粒子，为待更新粒子生成适应度评估值；对多个待更新粒子分别进行更新，得到多个待更新粒子各自对应的更新后粒子；将各更新后粒子作为新的待更新粒子，并迭代执行上述生成适应度评估值、选取最优粒子以及对待更新粒子进行更新的操作，并在满足更新结束条件时，将当前的最优粒子确定为目标粒子；将基于目标粒子得到的填补后数据集，确定为最终的目标数据集。保证数据处理的有效性。
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公开(公告)号：CN117972530A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361825.X
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/2431 , G06N3/006
Abstract: 本申请提供了一种基于蚁狮优化的缺失不平衡数据多分类方法和设备，该方法包括：基于目标场景下第一待分类数据集的缺失数据个数生成至少一个第一编码，基于第一待分类数据集的预设类别数和分类器库所包含的分类器的类别数生成多个第二编码，基于第一编码和各个第二编码生成多个迭代编码，基于蚁狮优化算法，从多个迭代编码中筛选得到适应度最大的目标迭代编码，从分类器库中抽取目标迭代编码对应的分类器进行组合，得到目标分类器群，基于目标分类器群识别第一待分类数据集的类别，能够根据待识别数据的特征类型生成多个迭代编码，采用蚁狮优化算法筛选最优迭代编码并生成相应的分类器群进行目标场景下的数据分类，提升了分类的灵活性和分类效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN117955898A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410353875.3
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京大数据先进技术研究院
IPC: H04L45/02 , H04L45/247 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本申请提供了一种面向数据共享网络的负载均衡优化方法、装置和产品，涉及数据共享与网络优化技术领域，方法包括：以业务应用程序为逻辑网络节点，进行逻辑网络互联，得到逻辑网络；以通信设备为物理网络节点，进行物理网络互联，得到物理网络；通过绑定链路将逻辑网络节点挂靠在对应的物理网络节点上，得到数据共享网络；进行主路径和备份路径的鲁棒性设计；基于遗传算法，将多个负载均衡优化方案编码为种群个体，生成初始化种群；设计目标函数与约束条件；执行遗传算法，使初始化种群在约束条件下进行种群进化，直至目标函数收敛，确定最优负载均衡优化方案；按照最优负载均衡优化方案，为逻辑链路，确定对应的主路径和备份路径，分配负载资源。
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