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公开(公告)号：CN119294145B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411815738.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种引信信息型干扰分布式仿真测试系统及方法，涉及仿真技术领域，包括仿真引擎‑仿真动态控制模块、仿真规划模块、态势展现模块、装备数字模型、干扰性能评估模块和分布式数据交互接口，仿真引擎‑仿真动态控制模块与装备数字模型之间通过分布式数据交互接口连接，提高了仿真总体架构可扩展性，通过态势展现模块对节点信息和仿真结果进行实时展示，使各模型之间的交互过程与引信的抗干扰过程更加清晰直观，通过装备数字模型模拟分布式仿真所需的引信模型和信息型干扰机模型，提升了对引信和干扰机的工作流程的模拟效果，为引信干扰对抗仿真提供了即时且高准确度的干扰效能判断。
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公开(公告)号：CN117349319A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311336150.5
申请日：2023-10-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F16/2455 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的数据库查询优化方法，属于计算机数据库与人工智能技术领域。本方法采用基于深度强化学习技术，通过自主学习和优化，能够针对大规模数据的查询请求，寻找最优查询执行计划，提高数据库查询性能和效率。通过将查询优化问题转化为强化学习任务，智能体根据查询语句和数据库环境的状态，选择最佳的查询执行计划。通过深度神经网络的非线性建模，智能体能够学习复杂的查询优化策略，并根据环境反馈不断改进自己的决策策略。这使得查询优化更具自适应性和智能化，适应不同的查询场景和数据规模，实现了自适应性和智能化的查询优化。本方法具备广阔的应用前景和重要的研究价值。
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公开(公告)号：CN117194502A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311444981.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2455 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于长短期记忆网络的数据库内容缓存替换方法，属于计算机数据库技术领域。本方法使用长短期记忆网络预测缓存替换最优解，按照先主后次、先急后缓的策略进行缓存队列更新，降低神经网络预测不确定性对整体性能的影响。通过对算法逻辑的优化，不直接将长短期记忆网络的预测结果作为最终的替换结果，而是将其视为缓存替换的重要参考项，结合当前缓存队列中现有的缓存行，决定缓存数据块的去留。本发明包括训练数据集的获取、替换缓存的具体逻辑与方式，能够灵活适应不同用户的行为模式，保证了数据访问请求指令频繁时缓存替换算法性能的下限，使计算资源的调动更加灵活，互不干扰，缓存替换过程简洁高效。
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公开(公告)号：CN116910086B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311179624.X
申请日：2023-09-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力句法感知的数据库查询方法，属于计算机数据库技术领域。本发明对现有的分词系统进行了二次开发。为了给查询语句中的每个词语标注关系数据的语义信息，实现语义覆盖，采用统计与字典相结合的N‑最短路分词技术，依据知识库的优先级为有向无环图中的边赋予权重，以优化切分结果并更好地转换为数据库查询语句，引入隐马尔科夫模型对切分结果进行词性标注，充分利用词语信息和数据语义标签，建立词语与数据库对象之间的关联，输出一个具有数据语义的标准化词语序列。本发明能够有效提高转换模型将自然语言映射为高维语义的能力，提高数据库自然语言查询的精确度和通用能力，为用户提供更准确、更智能的查询体验。
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公开(公告)号：CN116664414A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310306064.3
申请日：2023-03-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的统一图像去雾和去噪方法，涉及数字图像处理技术领域，包括以下步骤：S1、将原始雾霾图片Ihaze输入至基于暗通道先验DCP方法和生成对抗式训练的去雾模块，获得去雾含噪图像Jdehaze；S2、将原始雾霾图片Ihaze输入至基于降采样的去噪模块，获得去噪含雾图像Jnoise；S3、将S1和S2中所得图像Jdehaze和图像Jnoise输入至图像融合模块，对去雾图像和去噪图像进行以区域相似度为目标函数的融合，输出兼顾去雾、去噪的融合图像Jfused。本发明的方法主要由无监督去雾模块、无监督去噪模块和区域相似性融合策略组成，以恢复可见性并抑制去雾模块中依赖深度的噪声传播。本发明方法在PSNR、SSIM和主观视觉效果方面优于其他最先进的去雾和去噪方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116184333A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310099612.X
申请日：2023-02-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于线性调频信号参数估计技术领域，公开了一种基于局部迭代滤波的线性调频信号参数估计方法，包括S1、将干扰接收机所截获的信号进行去噪处理；S2、通过局部迭代滤波算法将去噪后的信号各LFM分量分解到不同的IMF上；S3、对各分量进行时频分析，得到对应线性调频信号的瞬时频率；S4、根据瞬时频率，对各线性调频分量进行参数估计。本发明所提出的局部迭代滤波算法通过动态调整滤波器长度，实现多分量LFM信号的自适应分解，有效解决了现有的时频分析方法面对多分量线性调频信号时产生的交叉干扰问题。与现有技术相比，本发明能够有效去除噪声，保留各LFM分量的特征，对线性调频信号参数——初始频率和调频率的估计精度较高。
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公开(公告)号：CN119294145A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411815738.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种引信信息型干扰分布式仿真测试系统及方法，涉及仿真技术领域，包括仿真引擎‑仿真动态控制模块、仿真规划模块、态势展现模块、装备数字模型、干扰性能评估模块和分布式数据交互接口，仿真引擎‑仿真动态控制模块与装备数字模型之间通过分布式数据交互接口连接，提高了仿真总体架构可扩展性，通过态势展现模块对节点信息和仿真结果进行实时展示，使各模型之间的交互过程与引信的抗干扰过程更加清晰直观，通过装备数字模型模拟分布式仿真所需的引信模型和信息型干扰机模型，提升了对引信和干扰机的工作流程的模拟效果，为引信干扰对抗仿真提供了即时且高准确度的干扰效能判断。
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公开(公告)号：CN117591250A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410081476.6
申请日：2024-01-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F9/46 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种基于策略因子和过载消解的硬实时准入控制方法，属于计算机数据库系统和深度强化学习决策技术领域。本方法结合了深度强化学习模型DQN实现硬实时事务的准入控制，使用GRU模型实现硬实时事务的闭环反馈控制，并通过价值成本执行过载消解机制。本方法特别关注数据库中硬实时事务在时间窗口内产生可预测的判断，以确保事务能够高准确率地在规定的时间限制内完成。本方法提高了硬实时事务执行的准确率，使其更好地适应复杂的任务环境和时间要求。
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公开(公告)号：CN116737759B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311018828.5
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2452 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于关系感知注意力的中文查询生成SQL语句方法，属于计算机自然语言处理和数据库查询语句生成技术领域。本发明在生成SQL语句时引入了SAT‑SQL模型框架，并将其应用在复杂中文语境下，使得生成的SQL语句更加准确地反映用户查询的意图，能够更好地理解中文查询的含义。在生成SQL语句时，还引入了基于MacBERT模型的编码策略，利用MacBERT模型的嵌入能力，在编码查询语句时更全面地考虑了单词之间的语义关联。通过引入语法检查机制，确保生成的SQL语句不存在语法错误。对比现有技术，本发明能够更好地解决中文查询到SQL语句的转换问题，在复杂中文查询生成SQL语句的效率、准确性和可读性方面都具有明显优势。
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公开(公告)号：CN116737759A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202311018828.5
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/2452 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于关系感知注意力的中文查询生成SQL语句方法，属于计算机自然语言处理和数据库查询语句生成技术领域。本发明在生成SQL语句时引入了SAT‑SQL模型框架，并将其应用在复杂中文语境下，使得生成的SQL语句更加准确地反映用户查询的意图，能够更好地理解中文查询的含义。在生成SQL语句时，还引入了基于MacBERT模型的编码策略，利用MacBERT模型的嵌入能力，在编码查询语句时更全面地考虑了单词之间的语义关联。通过引入语法检查机制，确保生成的SQL语句不存在语法错误。对比现有技术，本发明能够更好地解决中文查询到SQL语句的转换问题，在复杂中文查询生成SQL语句的效率、准确性和可读性方面都具有明显优势。
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