公开(公告)号：CN116541721B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202310335072.0

申请日：2023-03-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 许佳捷 ,  史伟杰

IPC: G06F18/22 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明提供一种面向信令数据的定位与路网匹配方法及系统，该方法包括基于隐式马尔科夫模型，构建用于实现路网匹配的框架；构建多关系图G，基于所述多关系图G构建异构图编码器，并利用异构图编码器提取基站采样点和路段之间的多重关系信息；根据提取到的基站采样点和路段之间的多重关系信息，获得可学习的观测概率和可学习的转移概率；基于所述可学习的观测概率和所述可学习的转移概率，进行路径搜索。发明解决了面对具有高定位误差的信令轨迹时，表现不佳的问题，提高了路网匹配的精确度。

公开(公告)号：CN116541721A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310335072.0

申请日：2023-03-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 许佳捷 ,  史伟杰

IPC: G06F18/22 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明提供一种面向信令数据的定位与路网匹配方法及系统，该方法包括基于隐式马尔科夫模型，构建用于实现路网匹配的框架；构建多关系图G，基于所述多关系图G构建异构图编码器，并利用异构图编码器提取基站采样点和路段之间的多重关系信息；根据提取到的基站采样点和路段之间的多重关系信息，获得可学习的观测概率和可学习的转移概率；基于所述可学习的观测概率和所述可学习的转移概率，进行路径搜索。发明解决了面对具有高定位误差的信令轨迹时，表现不佳的问题，提高了路网匹配的精确度。

公开(公告)号：CN120086320A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202411946656.2

申请日：2024-12-27

Applicant: 苏州大学

Inventor： 许佳捷 ,  史伟杰

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/335 ,  G06F16/334 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明提供一种基于层知识优化语言大模型注意力的检索增强生成方法和系统，其中方法包括根据用户问题从知识库中检索多个段落；在每个段落的开始和结束位置添加边界标记并在用户问题文本前后标记区分问题部分；评估每个段落与问题的相关性得分和置信度得分；计算LLM每层的知识对段落的适用度；根据相关性得分、置信度得分和LLM每层的知识对段落的适用度更新层级相关性指导权重；根据更新后的层级相关性指导权重构建相关性引导的注意力掩码，以实现相关性感知的段落融合；根据相关性感知的段落融合结果，通过LLM前向推理生成最终答案。本发明能够在开放问答任务中更精准地识别和利用与问题高度相关的检索段落，从而生成更加准确的答案。