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公开(公告)号：CN116756051A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311041164.4
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
Abstract: 一种基于要素分解的深度神经网络测试充分性评估方法，主要步骤包括：测试要素分解，测试参数提取，重要性聚类，突变测试，指标计算，指标评价。该方法通过对黑盒测试与白盒测试方法的要素分解，融合两类方法，完善测试充分性评价机制，同时，结合模型可视化方法，使神经网络决策逻辑更加直观，加强评价的可解释性。该方法能够实现对深度神经网络测试充分性的有效评价，有利于牵引支撑人工智能技术的发展。
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公开(公告)号：CN115375993A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210754085.7
申请日：2022-06-28
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
IPC: G06V10/98
Abstract: 本发明公开了一种图像识别模型的识别精度的判定方法，涉及智能计量测试技术领域。该方法的具体实施方式包括：获取多个待判定图像识别模型输出的待判定目标区域；其中，待判定目标区域是待判定图像识别模型根据输入的目标图片识别得到的；将多个待判定目标区域输入预训练的图像判定模型；根据图像判定模型的输出，分别确定各个待判定目标区域的待判定特征点坐标，将各个待判定特征点坐标与目标图片的目标特征点坐标进行对比，确定待判定图像识别模型的识别精度。该实施方式能够对图像识别模型的识别精度进行判定，从而降低人工判定的工作量，提高判定效率，大大降低了模型的训练和时间成本，可以对图像识别模型的表现优劣进行评判。
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公开(公告)号：CN119206410A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411710009.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提出一种面向图像分类神经网络模型的可靠性预测方法，包括训练可靠性模型，然后利用训练完成的可靠性模型，对用于图像分类的、待预测的神经网络模型进行可靠性预测，其中，按照神经网络模型的训练和测试两方面，可靠性模型的输入特征包括模型训练因子和模型测试因子，所述模型训练因子表征影响神经网络可靠性的数据与模型因素，所述模型测试因子用于表征神经网络测试的充分性；可靠性模型的输出为神经网络模型的可靠性预测结果。本发明根据神经网络模型的特点，分解分析了其可靠性的影响因素和关键参数，构建了基于支持向量回归的神经网络模型可靠性预测方法，可以有效提升神经网络模型可靠性预测的准确性、泛化性和容错性。
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公开(公告)号：CN116756051B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311041164.4
申请日：2023-08-18
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
Abstract: 一种基于要素分解的深度神经网络测试充分性评估方法，主要步骤包括：测试要素分解，测试参数提取，重要性聚类，突变测试，指标计算，指标评价。该方法通过对黑盒测试与白盒测试方法的要素分解，融合两类方法，完善测试充分性评价机制，同时，结合模型可视化方法，使神经网络决策逻辑更加直观，加强评价的可解释性。该方法能够实现对深度神经网络测试充分性的有效评价，有利于牵引支撑人工智能技术的发展。
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公开(公告)号：CN119961140A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411706396.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
IPC: G06F11/3668 , G06N3/10 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开一种基于测试充分性的测试数据生成与优化方法，测试数据生成方法，通过将种子输入随机或者按照某种规则进行变换作为新的输入，差异模糊测试框架用于指导神经网络系统暴露异常行为，目的是最大化神经元级覆盖率，并为给定的深度网络模型生成更多的对抗性输入，无需参照其他深度网络模型或手动标记；测试数据优化方法，测试数据优先排序方法以特定条件对测试数据集中的每一个测试数据评估重要程度，然后按照重要程度由高到低的顺序依次选择并执行测试数据，使得重要程度高的测试数据被尽早执行，从而在测试资源受限的情况下提高测试效率；本发明能够根据测试充分性指标指导测试数据生成与优化，提高测试效率和测试可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119206410B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411710009.1
申请日：2024-11-27
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提出一种面向图像分类神经网络模型的可靠性预测方法，包括训练可靠性模型，然后利用训练完成的可靠性模型，对用于图像分类的、待预测的神经网络模型进行可靠性预测，其中，按照神经网络模型的训练和测试两方面，可靠性模型的输入特征包括模型训练因子和模型测试因子，所述模型训练因子表征影响神经网络可靠性的数据与模型因素，所述模型测试因子用于表征神经网络测试的充分性；可靠性模型的输出为神经网络模型的可靠性预测结果。本发明根据神经网络模型的特点，分解分析了其可靠性的影响因素和关键参数，构建了基于支持向量回归的神经网络模型可靠性预测方法，可以有效提升神经网络模型可靠性预测的准确性、泛化性和容错性。
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公开(公告)号：CN115600695A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211085965.6
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所(CN)
IPC: G06Q10/00 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01D21/02 , G01R31/56
Abstract: 本发明公开了一种计量设备的故障诊断方法，涉及智能计量的故障诊断技术领域。该方法的具体实施方式包括：接收待诊断计量设备的诊断请求；对历史校准证书进行预处理，确定结构化的环境特征和项目特征；将环境特征和项目特征输入预训练的故障诊断模型；根据故障诊断模型的输出，确定待诊断计量设备的目标诊断结果；其中，目标诊断结果包括待诊断计量设备在目标预测时间下的预测故障位置和预测故障程度。该实施方式能够对现有的计量大数据进行分析，从而对各个计量设备的健康状况进行监测，提前诊断并预警计量设备的故障情况，从而为工作人员提供辅助决策，以及时处理设备故障，保障计量设备的安全生产，提高计量效率。
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公开(公告)号：CN117745529A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311492811.3
申请日：2023-11-09
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
Abstract: 本发明提供了一种基于数据增广的智能机器人感知测评方法、设备和介质，能够提高机器人的感知能力和测评准确率。本发明将数据增广应用于机器人感知测评领域，通过增强机器人感知能力，提升机器人在复杂环境下的应对能力，用于智能机器人智能感知模型的测试评估，形成智能机器人智能感知模型度量指标体系，建立数据预处理和数据增广方法技术，满足智能机器人测量、控制和信息传输等多种复杂应用场景的智能感知能力测评需求。
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公开(公告)号：CN117494805A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311547925.3
申请日：2023-11-20
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
IPC: G06N5/022 , G06F16/242 , G06F16/28
Abstract: 本发明涉及一种计量数据知识图谱平台，该平台包括数据处理模块、数据分析模块、显示模块；数据处理模块，将多源异构计量证书作为数据源，从中抽取出计量逻辑实体和计量实体关系，得到结构化计量校准数据；数据分析模块，对结构化计量校准数据，进行知识消歧和文本对齐处理，去除冗余的逻辑实体名称、冗余的关联关系，将计量逻辑实体和计量实体关系，按照知识图谱的数据模型要素，构建计量知识图谱数据；显示模块，以用户关注的单个计量实体为核心，根据计量知识图谱数据，构建元图谱，再通过计量实体关系将不同的元图谱关联起来，扩展成计量知识图谱，从而实现知识图谱的可视化，基于图数据库路径的查询操作，对计量知识图谱数据进行查询。
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公开(公告)号：CN115600695B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202211085965.6
申请日：2022-09-06
Applicant: 北京航天计量测试技术研究所
IPC: G06Q10/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01D21/02 , G01R31/56
Abstract: 本发明公开了一种计量设备的故障诊断方法，涉及智能计量的故障诊断技术领域。该方法的具体实施方式包括：接收待诊断计量设备的诊断请求；对历史校准证书进行预处理，确定结构化的环境特征和项目特征；将环境特征和项目特征输入预训练的故障诊断模型；根据故障诊断模型的输出，确定待诊断计量设备的目标诊断结果；其中，目标诊断结果包括待诊断计量设备在目标预测时间下的预测故障位置和预测故障程度。该实施方式能够对现有的计量大数据进行分析，从而对各个计量设备的健康状况进行监测，提前诊断并预警计量设备的故障情况，从而为工作人员提供辅助决策，以及时处理设备故障，保障计量设备的安全生产，提高计量效率。
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