公开(公告)号：CN118798210A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410787167.0

申请日：2024-06-18

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 徐晶 ,  汪浩杰 ,  艾冬梅 ,  贺可太 ,  李晔

IPC: G06F40/30 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明提供一种基于BERT和生成对抗网络的煽动性言论识别方法及系统，涉及数据传输技术领域，方法包括：获取煽动性言论样本数据；构建基于BERT和生成对抗网络的煽动性言论识别模型；通过BERT模型，从煽动性言论样本数据中提取数据特征；根据数据特征，通过对抗性训练，训练生成对抗网络中的生成器以及鉴别器；获取待识别数据；通过BERT模型，从待识别数据中提取待识别数据特征；根据待识别数据特征，通过训练完成的鉴别器，识别待识别数据中的煽动性言论。本发明可以准确识别出煽动性言论，提升煽动性言论的识别准确性。

公开(公告)号：CN118643334A

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202410794854.5

申请日：2024-06-19

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 艾冬梅 ,  刘思倩 ,  刘桂鹏 ,  徐晶 ,  李晔 ,  仲柯宏

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种差分进化与机器学习算法的低合金钢性能优化方法及装置，涉及机器学习技术领域。方法包括：获取低合金钢性能数据，并对所述低合金钢性能数据进行预处理及特征转化，获得第一数据后，通过差分进化算法与模型重要性排序的两阶段特征选择法，输出目标子集；后通过差分进化算法进行超参数寻化，构建机器学习模型，之后进行多目标优化算法，获得目标解集。通过差分进化算法进行超参数寻化，提高了快速筛选潜在的候选材料的效率，同时，降低了筛选潜在的候选材料的时间成本；接着通过多目标优化算法进行优化处理，快速有效地平衡碳钢抗拉强度与延展率的互斥性能，有助于找到不仅具有高强度而且具有足够延展性的材料，满足实际工程需求。

公开(公告)号：CN115527681A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211412149.1

申请日：2022-11-11

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 艾冬梅 ,  王明媚 ,  王艺舒 ,  李晔

IPC: G16H50/30 ,  G16B20/00 ,  G16B35/20

Abstract: 本发明公开了一种结直肠癌预后预测模型构建方法及装置，涉及生物医学技术领域。包括：通过最小绝对值收敛和选择算子算法LASSO回归，对差异表达的免疫相关基因进行筛选；根据筛选后的免疫相关基因以及比例风险Cox回归模型，得到多个预后相关的免疫基因；计算出每个肿瘤组织样本的Risk score值，计算多个肿瘤组织样本的中位值，将每个肿瘤组织样本划分为高风险组和低风险组。本发明筛选出结直肠正常组织和肿瘤组织之间的差异表达基因，并通过LASSO回归和多因素Cox分析确定了一种与免疫基因相关的预后特征，此特征可以对结肠腺癌患者的预后进行预测，是一种独立预后因素。找到的免疫基因是结直肠癌潜在的预后生物标记物和治疗的靶点，给临床应用提供一个新的思路。

公开(公告)号：CN118643334B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202410794854.5

申请日：2024-06-19

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 艾冬梅 ,  刘思倩 ,  刘桂鹏 ,  徐晶 ,  李晔 ,  仲柯宏

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明提供一种差分进化与机器学习算法的低合金钢性能优化方法及装置，涉及机器学习技术领域。方法包括：获取低合金钢性能数据，并对所述低合金钢性能数据进行预处理及特征转化，获得第一数据后，通过差分进化算法与模型重要性排序的两阶段特征选择法，输出目标子集；后通过差分进化算法进行超参数寻化，构建机器学习模型，之后进行多目标优化算法，获得目标解集。通过差分进化算法进行超参数寻化，提高了快速筛选潜在的候选材料的效率，同时，降低了筛选潜在的候选材料的时间成本；接着通过多目标优化算法进行优化处理，快速有效地平衡碳钢抗拉强度与延展率的互斥性能，有助于找到不仅具有高强度而且具有足够延展性的材料，满足实际工程需求。

公开(公告)号：CN118709563A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410880421.1

申请日：2024-07-02

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 艾冬梅 ,  仲柯宏 ,  吴绍禹 ,  李晔 ,  刘思倩

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/094 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明提供一种基于机器学习的高熵合金涂层优化方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取多种材料描述符；对材料描述符进行筛选；将涂层的工艺、成分和选择出的材料描述符作为输入，涂层性能作为输出，基于不同的机器学习模型建立输入与输出之间的映射关系；通过生成对抗网络，生成训练数据；通过训练数据对各个机器学习模型分别进行训练，选择表现最好的机器学习模型作为最终的预测模型；将预测模型作为多目标优化的代理模型，通过多目标优化，确定高熵合金涂层的最优组合参数。本发明通过生成对抗网络生成训练数据解决数据不平衡问题，为高熵合金涂层的设计与研发提供便利。

公开(公告)号：CN119308686A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202310861255.6

申请日：2023-07-13

Applicant: 江西蓝翔重工有限公司 ,  中国矿业大学(北京) ,  北京科技大学

Inventor： 李杨 ,  杨仁树 ,  李凯 ,  王雁冰 ,  岳中文 ,  杨国梁 ,  郭东明 ,  马鑫民 ,  李永亮 ,  李炜煜 ,  朱晔 ,  苏洪 ,  唐福新 ,  李晔 ,  刘金满 ,  陈君桥 ,  陈斌

IPC: E21D9/10 ,  E21D11/14 ,  E21D11/15 ,  E21B7/02 ,  E21D20/00 ,  E21D9/12

Abstract: 本发明公开了一种分体式锚杆钻车与掘进机配套使用的施工方法，掘进机到达迎头工作面并对所述工作面的上部进行截割，分体式锚杆钻车抓取带钢网钢带的分离式支护平台，所述分离式支护平台到达截割空间内并打开支腿临时支护顶板；所述分体式锚杆钻车与所述分离式支护平台脱钩并后退，所述掘进机继续截割所述工作面的下部；所述分体式锚杆钻车进行支护作业；支护作业完成后，所述掘进机开至工作面继续下一个循环的施工；本发明以弥补单轨液压锚杆钻车和与掘进机配套使用的缺陷，充分利用分离式支护平台，通过分离与结合，保证施工安全，提高巷道掘进效率。