一种基于大语言模型的业务流程快速建模方法

    公开(公告)号:CN119168506A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411295175.X

    申请日:2024-09-16

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于大语言模型的业务流程快速建模方法。该方法包括:对输入的业务流程描述文本进行预处理,利用大语言模型将复杂句、复合句拆分成简单句。链式抽取出简单句中存在的事实类型,包括实体、事件、事件类型。通过大语言模型根据抽取的事件集给出若干预测出可能的事件关系集,与链式抽取出的事件关系集组合成事件关系池。采用遗传算法,将事件关系作为基因。在遗传算法的进化过程之后,在事件关系池中过滤出具有最高适应度的事件关系集。构建事实类型到业务流程要素之间的逻辑关系,将抽取出的信息转化成对应的json数据。通过模板实现结构化数据之间的转换,将json数据转化为业务过程执行语言BPEL(Business Process Execution Language)和描述BPMN(Business Process Modeling Notation)图形元素的语言。最后,将BPEL与描述BPMN图形元素的语言输入业务流程图建模软件,生成可视化的业务流程图。通过上述方式,可以提高建模效率、降低建模门槛、在专业建模工具中进一步定制和编辑以满足特定需求。

    一种基于图像增强和坐标映射的航船入港可视化导航方法

    公开(公告)号:CN118999558A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411008009.7

    申请日:2024-07-25

    Abstract: 本发明涉及船舶引航技术领域,提出一种基于图像增强和坐标映射的航船入港可视化导航方法,依序包括步骤:坐标获取、图像获取、坐标映射、导航数据可视化,其中:坐标获取,获取待入港船舶当前的经纬度坐标与朝向,规划得到船舶入港路线的经纬度坐标序列;图像获取,使用船载相机对船舶正前方进行拍摄,以获取船舶行驶前方的海况图像;坐标映射,计算导航坐标点在拍摄画面中的位置,得到映射后的坐标;导航数据可视化,将映射结果经拟合后进行绘制,呈现在图像上。本发明为恶劣天气下的引航船入港提供了一种辅助手段,将导航数据和引航路线与实景结合,实现了导航数据与航道的可视化,提高了船舶出入港的安全性与准确性。

    基于多粒度资源统一模型的资源分类搜索方法

    公开(公告)号:CN113032646B

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202110341490.1

    申请日:2021-03-30

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 柳先辉 傅源坤

    Abstract: 本发明针对企业对于制造业资源发现率不高、资源检索结果展示不友好等问题,设计了一种基于多粒度资源统一模型的资源分类搜索方法。该技术包含多粒度资源统一描述模型、基于标签的资源分类树、基于标签的搜索算法、基于树形结构的排序展示。通过上述技术,企业能高效地分析出所需的资源以及检索出所需的资源,从而提高企业的资源发现率和资源利用率,改善企业对资源的集中管理模式,进而提升企业的综合协同服务能力。

    一种应用于协同制造系统中的资源配置方法

    公开(公告)号:CN104751302A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201510197774.2

    申请日:2015-04-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种应用于协同制造系统中的资源配置方法,于一基础平台上形成所述协同制造系统,所述基础平台用于为所述协同制造系统提供正常运行所需的基础数据和基础服务;所述协同制造系统包括有预设的多条表示制造服务资源约束和制造协同关系的产业链,包括下述步骤:获取用户期望的指标参数组和制造服务资源约束条件;根据所述指标参数组建立相应的所述制造协同关系;根据所述制造服务资源约束条件,采用迭代的方式对所述制造协同关系进行优化,以获取优化后的所述制造协同关系对应的产业链。本发明采用迭代的方式对所述制造协同关系进行优化,以获取优化后的所述制造协同关系对应的产业链,可实现收敛速度快以获取最优的产业链结构的目的。

    一种应用于协同制造系统中的语义搜索方法

    公开(公告)号:CN104750876A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201510197775.7

    申请日:2015-04-23

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明公开了一种应用于协同制造系统中的语义搜索方法,语义搜索方法为:获取外部输入的服务请求数据;每个服务请求数据中包括多类服务子数据,服务子数据的类别与标准子数据的类别一一对应;选择一个标准服务数据,并判断得到每类服务子数据与对应的标准子数据之间的语义关联值;分别将语义关联值与语义关联阈值进行比较,以分别输出相应的比较结果;将所有比较结果均表示语义关联值大于语义关联阈值的对应的标准服务数据作为可选择数据保存;依照上述步骤对所有标准服务数据进行遍历,把所有可选择数据对应的标准服务纳入一服务集合中并输出。

    一种本体概念及层次关系生成方法

    公开(公告)号:CN103207856A

    公开(公告)日:2013-07-17

    申请号:CN201310114031.5

    申请日:2013-04-03

    Applicant: 同济大学

    Abstract: 本发明涉及本体学习领域,特别涉及到一种本体概念及层次关系生成方法。本发明的技术方案是将PAM概率主题模型应用于本体概念及层次的抽取,改进本体概念及层次关系学习的效果,以达到更加准确有效地生成本体概念。该方法首先通过建立基于PAM的本体概念及层次生成模型,将领域本体概念学习问题有效地转化为基于领域文档集的统计推断问题,采用Gibbs抽样的方法来获取概率分布特征向量;然后进行基于Wordnet的语义相似度计算,根据相似度关联关系生成概念,从而得到本体概念的集合及其层次关系。本发明能够更加准确有效地获取领域本体中的概念集合及概念间层次关系。

    一种基于不确定性感知与泛化增强的离线强化学习港口设备全域资源分配算法

    公开(公告)号:CN119168312A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411295056.4

    申请日:2024-09-15

    Abstract: 本发明属于港口设备资源分配领域,公开了一种基于不确定性感知与泛化增强的离线强化学习港口设备全域资源分配算法。包括采集各个生产场景中的作业对象作业和设备位置、作业开始与结束时间和设备类型等数据;删除干扰数据;根据每艘船舶的装、卸船任务,对每个生产场景数据进行滑动时间窗处理,得到每个时间段的设备数量;使用不确定性感知与泛化增强的强化学习方法从历史数据中学习,得到一个鲁棒的离线强化学习模型,同时拥有可以处理分布外数据的能力;在港口环境中部署模型,使用分布式执行方法获取环境信息并实时推荐设备数量;一个强化学习模型可同时处理多个船只的装、卸船任务,达到了无人码头领域中实时资源分配的需求。

    一种基于ChatGPT的仪器知识图谱构建与仪器问答方法

    公开(公告)号:CN118964535A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410085356.3

    申请日:2024-01-20

    Applicant: 同济大学

    Inventor: 柳先辉 陆海洋

    Abstract: 一种基于ChatGPT的仪器知识图谱构建与仪器问答方法,包括步骤:利用ChatGPT,基于仪器原始数据构建仪器知识图谱;利用ChatGPT生成仪器问题,构建仪器问题数据集,训练Global Pointer模型;利用训练好的Global Pointer模型进行仪器问答中用户问题中的命名实体识别;采用基于Jaccard相似度的方法将识别出的命名实体与图数据库中的实体进行链接,将链接好的实体与对应的仪器类型实体链接,查询获得链接所得仪器类型实体的相关联信息;将所得到仪器类型实体的相关联信息与问题组装成prompt,输入进ChatGPT进行回答的生成。本发明可以方便快捷的构建仪器知识图谱,并且基于仪器知识图谱实现仪器问答,可让用户在专业知识不足的情况下,根据应用领域和场景,检索出相关仪器,大大降低使用成本。

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