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公开(公告)号：CN117556054B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311509167.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F40/186 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种基于大型语言模型的知识图谱构建方法与管理系统，构建方法包括以下步骤：基于协作模式构建领域环境概念模型，基于所述领域环境概念模型生成提示词；基于大型语言模型对所述提示词进行知识抽取和知识扩展；基于知识抽取内容和知识扩展内容完成知识图谱的构建。本发明根据用户协作设计领域环境概念模型，用于指导最终知识图谱的生成；在知识图谱的构建过程中通过大型语言模型以一种0训练的方式挖掘用户给定内容中的知识，能够高效率的形成图谱，同时通过知识扩展和知识质检方法实现了知识图谱内容的丰富和完善。
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公开(公告)号：CN117076768A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311012252.1
申请日：2023-08-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/901 , G06F16/906 , G06N5/022 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种面向个人和群体的行为互联网建模与预测推荐方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：建立基于超图的行为互联网行为偏好模型；步骤2：基于步骤1的模型抽取行为之间的关系；步骤3：基于步骤2的行为关系发现用户的行为模式；步骤4：基于步骤2的行为关系和步骤3的行为模式预测用户的行为趋势；步骤5：基于步骤2、步骤3、步骤4为用户进行个性化的服务推荐。本发明提出了行为互联网的模型，通过因果推断和关系发现得到个性化行为互联网，并利用基于外部知识的深度学习方法进行推荐，提高了对于个体和群体的推荐效率和效果，克服了传统的基于深度学习的推荐方法难以充分利用个性化知识的缺点，实现了服务的个性化高效推荐。
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公开(公告)号：CN117953379B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410164245.1
申请日：2024-02-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06N20/00 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于高光谱数据与机器学习的可信任种子鉴别方法及系统，本方法包括：收集农作物种子的原始高光谱图像，并进行预处理，农作物种子包括待预测种子和已知品种种子；对预处理后的所有农作物种子的原始高光谱图像进行特征提取，得到光谱特征数据，光谱特征数据包括整个种子区域的空间特征、平均光谱特征和方差光谱特征；对光谱特征数据进行预处理；基于预处理后的光谱特征数据，使用可信任k近邻分类方法对农作物种子进行品种分类，得到待预测种子的品种类别。本发明实现了一种自动、简单、高效和可信任的农作物种子品种鉴别方法，提高了光谱特征的判别性，提高了农作物种子品种的鉴别正确率，提高了每个种子分类结果的可信度。
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公开(公告)号：CN113378548A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110724771.5
申请日：2021-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于条件随机场的命名实体识别的主动学习方法，所述方法综合考虑英文和中文的语言特点，提供一种命名实体识别的测评方案；在保持有竞争力的性能的前提下，提出了一种基于最低词概率(LTP)的主动学习策略，该策略简单有效，不倾向于选择长的句子序列，也无需修改或重写之前的模型，弥补了自然语言处理领域中基于CRF的命名实体识别任务中利用最低词概率进行主动学习方法设计的空白。同时，提出了一种基于数据池的主动学习框架，确保数据在已标注数据集、未标注数据集间进行高效正确的流转。本发明适用于自然语言处理领域的命名实体识别，为该任务的基于CRF的模型提供了一种新的主动学习方法。
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公开(公告)号：CN117556054A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311509167.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/36 , G06N5/025 , G06F40/186 , G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 本发明公开了一种基于大型语言模型的知识图谱构建方法与管理系统，构建方法包括以下步骤：基于协作模式构建领域环境概念模型，基于所述领域环境概念模型生成提示词；基于大型语言模型对所述提示词进行知识抽取和知识扩展；基于知识抽取内容和知识扩展内容完成知识图谱的构建。本发明根据用户协作设计领域环境概念模型，用于指导最终知识图谱的生成；在知识图谱的构建过程中通过大型语言模型以一种0训练的方式挖掘用户给定内容中的知识，能够高效率的形成图谱，同时通过知识扩展和知识质检方法实现了知识图谱内容的丰富和完善。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115965953A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310009003.0
申请日：2023-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/143 , G06V10/10 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于高光谱成像与深度学习的粮种品种分类方法，本发明属于粮种品种分类领域，包括：获取粮种的多通道高光谱图像，对多通道高光谱图像预处理得到预处理高光谱图像数据集，基于预处理高光谱图像数据集获得第一特征图；其中，预处理高光谱图像数据集包括若干拼接图像；构建粮种品种分类网络模型，其中，粮种品种分类网络模型包括粮种品种分类模块；基于粮种品种分类模块指导训练粮种品种分类网络模型，得到优化粮种品种分类网络模型；将拼接图像输入到优化粮种品种分类网络模型，得到粮种品种分类结果。本发明利用高光谱成像和深度学习技术，提出了一种简单、高效、无损、经济、自动化的粮种品种分类方法。
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公开(公告)号：CN118538312A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410655411.8
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种由随机子结构特征增强的化合物异常检测方法及系统，包括：通过对节点的邻域进行采样，构造出了每个节点的子结构特征，这些特征能够显式地参与图神经网络的消息传递中，一方面使得方法不强制依赖于节点级特征，另一方面使得方法具备了捕获潜在的异常子结构的能力，进一步地，使方法在异常化合物检测问题上比现存方法拥有更优秀的准确率。
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公开(公告)号：CN116542618A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310329993.6
申请日：2023-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中机生产力促进中心有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/101 , G06F16/25 , G06F16/23
Abstract: 一种支持集团企业多基地价值链协同系统及方法，属于价值链协同领域。流程引擎模块由流程设计、任务分配、结果接收、结果分析和流程日志五个单元组成；数据汇聚模块由数据源注册、数据分析、聚合数据库、区块链、数据上传和下载六个单元组成；数据源注册单元和流程设计单元与任务分配单元连接，任务分配单元与数据下载单元连接，数据下载单元与数据上传单元连接，数据上传单元与数据分析单元连接，数据分析单元与聚合数据库单元及区块链单元连接，聚合数据库单元及区块链单元均与结果接收单元连接，结果接收单元分别与流程日志单元及结果分析单元连接，结果分析单元与任务分配单元连接。本发明用于集团企业多基地价值链协同。
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公开(公告)号：CN116484104A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310510511.7
申请日：2023-05-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/231 , G06F18/22 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种个性化软服务机器人主动服务提供方法，软服务机器人通过分析用户过去的需求一致性，得到用户的惯例需求，并结合用户画像生成需求模板。结合用户的状态，软服务机器人进一步分析惯例需求对用户的重要性。最后在服务库中匹配服务，用一定程度的主动行为传递给用户。主动程度可以划分为不主动、提醒、建议、干预四个程度，主动程度逐渐提升。由于本发明结合用户历史需求数据和当前用户状态，可以为用户提供个性化的主动服务。本发明在用户没有提出请求的情况下，软服务机器人根据用户历史需求，预测用户当前需求，并结合用户当前状态，以多层次的主动程度为用户提供服务，达到帮助用户高效筛选信息快速完成需求与服务匹配的效果。
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公开(公告)号：CN115600123A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211252317.5
申请日：2022-10-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(CN)
IPC: G06F18/2323 , G06Q10/04 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提出一种基于持续社区边界检测的数字生态演化观测方法及系统。该方法使用连续时间的图网络对数字生态建模，基于标签传播算法，分离标签传播为局部传播和全局传播，实现了无监督、动态化的动态标签传播算法，达到了观测数字生态演化的目的。本发明所述方法通过社区表述数字生态演化，实现了数字生态演化在拓扑结构上的可表达和可观测。
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