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公开(公告)号：CN113627540B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202110928436.7
申请日：2021-08-13
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种用于非独立同分布联邦学习的数据集构建系统和方法，系统包括初始模块、选择模块和状态序列组抽取模块；其中，初始模块，用于接收数据集，根据初始概率分布矩阵、初始概率转移矩阵抽样生成初始状态序列；选择模块，用于接收初始状态序列组，生成用于非独立同分布联邦学习的数据集：状态序列组抽取模块，用于根据接收的状态序列和组数，生成状态序列组。通过本发明，真实的数据集划分为多个更小的子集合成分布式非独立同分布数据集，容易设置不同数量的参与者，便于量化局部数据的均衡性，构造出非独立同分布的场景可以供研究使用。
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公开(公告)号：CN109446923B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811176393.6
申请日：2018-10-10
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于训练特征融合的深度监督卷积神经网络行为识别方法，属于人工智能计算机视觉领域。本方法提取目标视频的多层卷积特征，设计局部演化池化层，利用局部演化池化层将视频卷积特征映射到一个包含时间信息的向量上，从而提取到目标视频的局部演化描述符；通过使用VLAD编码方法，将多个局部演化描述符编码成基于元动作的视频级表示；利用卷积网络多层级之间信息的互补性，将多层级分类结果集成得到最终分类结果。本发明充分利用时间信息构建视频级表示，有效提高了视频行为识别的准确率。同时，通过集成多层级的预测结果提高了网络中间层的判别性，从而提高了网络整体的性能。
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公开(公告)号：CN109508415A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811037119.0
申请日：2018-09-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明涉及基于社交网络层级结构的影响最大化种子集建立方法，属社交网络技术领域，步骤如下：a，输入网络G(V,E)、信源节点、种子节点数K、传播概率；b，计算节点紧密程度并降序排列；c，初始化层级数M,各层级断点gMx，结构稳定性FLM，计算节点紧密程度不一致性最小值fMx；d，M增1，更新fMx,gMx，FLM；e，判断FLM是否增长，若是，重复步骤d,否则，进行步骤f；f，初始化种子节点集，以及在前m个层级中，挖掘第k个种子节点的影响程度R[m,k]和所在层级s[m,k],k＝1时，进行步骤g；g，更新R[m,k]、s[m,k]，在s[m,k]层中，寻找使影响程度增加最大的节点作为第k个种子节点，加入种子集中；h，k增1，判断k是否大于K，若是，进行步骤i,否则，重复步骤g；i,输出种子节点集。
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公开(公告)号：CN105740401B
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201610059756.2
申请日：2016-01-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于个体行为和群体兴趣的兴趣地点推荐方法及装置，属于地点推荐领域。该方法首先通过分析用户的个体行为，确定用户未来将会去到哪一类别的地点，然后通过对用户进行特征提取来对用户进行群体的划分，接着对用户所在群体中属于第一步中确定的地点类别的地点进行排序，从而为用户推荐具体地点。本发明综合考虑用户的个体行为，用户所在群体的兴趣以及用户签到地点之间的距离关系，利用地点类别作为连接个体行为和群体兴趣的桥梁，从而挖掘用户兴趣并进行推荐，其意义在于，本发明与现有技术相比，不仅能够提高推荐的质量，并且也大幅度减少了推荐算法的时间复杂度，提高了推荐效率。
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公开(公告)号：CN104484344B
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201410698820.2
申请日：2014-11-27
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种社会网络中社团成员层次结构的探测方法，属于网络技术领域，该方法包括以下步骤：a，输入社会网络的节点和边，社团核心节点S，迭代步数T；b，计算每个节点i对于社团核心S的归属程度；c，计算初始层次数K为1时，前i个节点的归属程度不一致性，各层次的分界点和社团结构稳定性；d，增加层次数K，更新归属程度不一致性以及各层次的分界点，计算社团结构稳定性；e，若社团结构稳定性比前一次增加，则记录更新的层次划分结果，重复步骤d；否则，停止计算，输出当前的层次划分结果。本发明方法可以检测社团成员的层次结构，显示多分辨率下的社团结构以及成员之间的关系。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN103824067B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410100575.0
申请日：2014-03-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种图像主要目标定位与识别方法，属于数字图像处理领域。其具体操作步骤为：①从待识别图像中识别单体目标；②从待识别图像中识别关系目标；③确定候选主要目标区域；④从候选主要目标区域中确定主要目标。本发明提出的一种图像主要目标定位与识别方法，可以在待识别图像中快速识别图像主要目标，该方法适用于计算机快速自动发现、定位冗长视频中包含犯罪活动或犯罪分子的关键帧。
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公开(公告)号：CN103793474A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410003685.5
申请日：2014-01-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705
Abstract: 本发明属于计算机应用技术领域，涉及应用于知识管理系统的一种自定义知识分类方法。本发明的目的是为了解决知识管理系统中，在缺乏标注文本集合的条件下，实现用户自定义分类管理知识的问题，提出了一种基于词匹配的用户自定义的知识分类方法。本方法绕过了训练文本集合标注的难题，通过用《同义词词林》扩展用户自定义关键词，利用Wu-Manber多模式匹配算法来快速匹配关键词，根据关键词在文档中的命中率来判断分类类别。本方法有适应缺乏标注文本的条件，且速度快的特点。
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公开(公告)号：CN102088489B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201010624118.3
申请日：2010-12-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明涉及一种分布式数据同步系统及方法，包括通过网络连接的多个节点，其中每个节点均包括数据库、节点状态表以及数据同步模块，数据同步模块具体包括：节点上线初始化模块、节点状态维护模块、节点类型选择模块、同步请求生成模块、同步请求发送模块、串行化调度模块、决策调控模块、同步更新接收模块、同步更新重发模块、同步更新执行模块。本发明还提供了利用所述系统实现数据同步的方法。本发明提出的分布式数据同步系统及方法在无中心节点的网络环境中，可以实现实时、并发操作的分布式数据同步，保证在任意节点可以随时上线或下线的情况下，网络中每个节点数据库中的数据实时一致。
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公开(公告)号：CN101101650A
公开(公告)日：2008-01-09
申请号：CN200710118205.X
申请日：2007-07-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明是一种以机动过载为控制量的低空突防导弹三维航迹规划方法，涉及远程飞行器低空突防技术。该方法将导弹的法向过载nz2和ny2作为控制量，张成航迹规划的搜索空间；对采样时间Δt和过载值nz2、ny2的离散个数进行限制，并利用飞行高度和航向约束来裁剪搜索空间，生成以过载为控制量的高效搜索空间；在上述搜索空间内，采用A*优化算法进行航迹优化，最终确定使代价函数最小且满足导弹机动过载要求的最优航迹。本发明在低空突防导弹的航迹规划中，充分考虑了导弹的机动过载限制，使所生成的航迹不仅是最优的，而且是可直接使用的。本方法实用性强，可广泛应用于低空突防飞行器的飞行航迹优化。
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