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公开(公告)号：CN116704293A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310800393.3
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/42
Abstract: 本申请公开了一种基于对比学习的生活垃圾图像分类模型训练方法及装置，涉及垃圾分类技术领域，将训练集中的生活垃圾图像分别进行两种图像预处理，并得到锚点数据集和正负样本集；将锚点数据集和正负样本集分别输入到对比学习编码器和动量编码器中，通过哈希特征融合方法提取编码器骨干网络的多尺度特征，生成对应的全局哈希码；将全局哈希码输入到线性依赖组查询全连接嵌入类解码器中，得到对应的类别特征向量；根据类别特征向量相似性计算参数中心再平衡自适应对比损失；根据对比损失进行生活垃圾图像分类，并得到生活垃圾图像分类模型。通过本申请提供的方法训练得到的生活垃圾图像分类模型能够准确的进行垃圾分类，且分类效率高，成本低。
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公开(公告)号：CN117473102B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311541545.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/215 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N5/025
Abstract: 本申请公开了一种基于标签混淆学习的BIM知识图谱构建方法和系统，通过获取原始BIM数据集，并对所述原始BIM数据集进行预处理，将目标BIM数据输入到BiLSTM‑CRF模型中进行实体识别，得到目标BIM数据中的实体信息，将实体信息和目标BIM数据输入MutiLCM‑RE，识别出实体之间的关系，并抽取出关系三元组信息，根据关系三元组信息，建立目标BIM知识图谱，本方案通过高质量的实体识别和关系抽取、标签混淆学习策略的优化、多源语义融合方法的应用和增量元自训练的半监督学习等手段，能够构建准确、全面且具有表达能力的BIM知识图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117473102A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311541545.9
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/215 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N5/025
Abstract: 本申请公开了一种基于标签混淆学习的BIM知识图谱构建方法和系统，通过获取原始BIM数据集，并对所述原始BIM数据集进行预处理，将目标BIM数据输入到BiLSTM‑CRF模型中进行实体识别，得到目标BIM数据中的实体信息，将实体信息和目标BIM数据输入MutiLCM‑RE，识别出实体之间的关系，并抽取出关系三元组信息，根据关系三元组信息，建立目标BIM知识图谱，本方案通过高质量的实体识别和关系抽取、标签混淆学习策略的优化、多源语义融合方法的应用和增量元自训练的半监督学习等手段，能够构建准确、全面且具有表达能力的BIM知识图谱。
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公开(公告)号：CN116704293B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310800393.3
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06V10/52 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/42
Abstract: 本申请公开了一种基于对比学习的生活垃圾图像分类模型训练方法及装置，涉及垃圾分类技术领域，将训练集中的生活垃圾图像分别进行两种图像预处理，并得到锚点数据集和正负样本集；将锚点数据集和正负样本集分别输入到对比学习编码器和动量编码器中，通过哈希特征融合方法提取编码器骨干网络的多尺度特征，生成对应的全局哈希码；将全局哈希码输入到线性依赖组查询全连接嵌入类解码器中，得到对应的类别特征向量；根据类别特征向量相似性计算参数中心再平衡自适应对比损失；根据对比损失进行生活垃圾图像分类，并得到生活垃圾图像分类模型。通过本申请提供的方法训练得到的生活垃圾图像分类模型能够准确的进行垃圾分类，且分类效率高，成本低。
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公开(公告)号：CN116306936A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211481056.4
申请日：2022-11-24
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06N5/025 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于层次关系旋转和实体旋转的知识图谱嵌入方法及模型，从层次关系旋转和实体旋转的角度出发，利用知识图谱结构特征，对各种复杂关系模式进行建模和推断，同时处理多种多重关系和实体间的关系层次问题，且使用基于自注意力机制的融合算法处理层次关系旋转和实体旋转两部分算法的融合问题，使得模型的两部分权重设定更加合理有效，一定程度上提高了知识图谱嵌入模型的性能，使模型在下游任务中的表现比现有模型更好。
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公开(公告)号：CN114626762B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210461798.4
申请日：2022-04-28
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供了一种移动换电网络选址方法、电池调度方法、装置及系统，该移动换电网络选址方法包括移动换电车服务网点选址和换电站选址。其中，通过电动车辆的轨迹数据进行移动换电车服务网点的选址，充分考虑了车辆换电需求发生地点，有效满足用户换电需求；移动换电车的成本更低，其设置数量相对于充电站或换电站更多，可以满足电动车的快速发展，加速电动汽车产业发展。基于移动换电车服务网点，以建站最少，覆盖最广为目的提供换电站选址方法，可减少换电站建站成本，为网点提供及时可达的送电服务。此外，为移动换电网络服务的电池调度方法，可以减少电池资源的闲置浪费，能够快速的调配电池资源，提高用户服务质量。
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公开(公告)号：CN114626762A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210461798.4
申请日：2022-04-28
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明提供了一种移动换电网络选址方法、电池调度方法、装置及系统，该移动换电网络选址方法包括移动换电车服务网点选址和换电站选址。其中，通过电动车辆的轨迹数据进行移动换电车服务网点的选址，充分考虑了车辆换电需求发生地点，有效满足用户换电需求；移动换电车的成本更低，其设置数量相对于充电站或换电站更多，可以满足电动车的快速发展，加速电动汽车产业发展。基于移动换电车服务网点，以建站最少，覆盖最广为目的提供换电站选址方法，可减少换电站建站成本，为网点提供及时可达的送电服务。此外，为移动换电网络服务的电池调度方法，可以减少电池资源的闲置浪费，能够快速的调配电池资源，提高用户服务质量。
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