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公开(公告)号：CN113312454B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202110670949.2
申请日：2021-06-17
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/279 , G06F18/214
Abstract: 一种基于自监督的三阶段故事阅读理解训练方法，包括以下步骤：1)使用语言模型在开放域语料库上进行预训练；2)采用语言模型LM或者掩码语言模型MLM的自我监督学习目标继续在无监督、同领域的ROCStories日常故事语料上进行预训练；3)对目标SCT任务上的结果模型进行训练。本发明引入在ROCStories故事无监督语料上的预训练步骤，提高了预训练语言模型在故事完形填空SCT任务的准确率。
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公开(公告)号：CN107122767B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201710388357.5
申请日：2017-05-27
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明提供一种基于信息熵的人体活动端点检测方法，其特征在于包括以下步骤：1）将传感器信号作为信源以流数据的形式作为信号输入；2）通过计算输入信号的信息熵描述信源所承载的信息量；3）设置信号由低熵环境中过渡到某设定熵值的这一过程；4）利用联合熵的特征提取出端点，并利用端点的变化特点将其识别出来，识别出的这一端点作为人体活动的端点。本发明可在大规模人体活动数据中将活动段端点在服务器端细粒度地检测出来，从而提高人体行为识别准确率。
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公开(公告)号：CN114661832B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210281261.X
申请日：2022-03-22
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/25 , G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/27
Abstract: 本发明是一种基于数据质量的多模态异构数据存储方法及系统，包括以下步骤：1)将原始本文数据以key‑value格式在原始数据库中进行分布式存储；2)针对原始多媒体类数据进行数据建模，以文件的形式在文件数据库中进行分布式存储；3)将key‑value数据转换为关系型数据，构建关系数据库；4)根据关系数据库中实体之间的关系构建图数据库；5)将实体的活动数据以链式的结构进行数据建模，构建链式数据库；6)将多媒体数据转换为文本数据，按数据类型分别存储于多媒体数据库及原始数据库；7)通过构建多级索引结构将各个子数据库的实体数据进行链接；8)针对数据集成方法以及各个子数据库构建多模态数据库的日志文件维护体系。该方法可以大大减少查询数据所需的时间，保证相关人员使用数据时的效率。
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公开(公告)号：CN116975065A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310993480.5
申请日：2023-08-07
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458
Abstract: 本发明是一种面向主从区块链系统的提高查询效率的索引方法，属于区块链索引领域。本发明提出一种面向主从区块链的多级索引构建方法。首先，该方法引入权重矩阵，基于主链结构将整个主从区块链进行分片，并对各个分片进行权重赋值；其次，针对每个分片内的主区块链，提出基于跳跃一致性哈希的主链索引构建方法，输入节点关键值和索引槽位数量，输出主链索引；最后，引入布隆过滤器，改进基于列的选择函数，对各个主区块对应的从属区块链构建2级复合索引。
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公开(公告)号：CN114780663A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210503671.4
申请日：2022-05-10
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明涉及一种面向大规模向量空间路径约束连接查询方法，属于大数据应用领域。具体方案为：步骤1基于多节点的分布式集群系统构建整体网络，制定整体网格划分策略；步骤2在分布式集群系统中引入Map‑Reduce处理框架，设计基于网格的距离计算优化方法；步骤3在Map阶段中设计四阶段筛选策略，根据计算结果进行减枝操作，找到所有满足四阶段筛选策略的备选节点，产生的结果集缓存在分布式系统中各机器节点的内存中；步骤4在Reduce阶段进行结果路径选取，调用Map阶段输出的最终结果集并写入分布式系统的主计算节点中进行计算，不断删掉起点进行递归扩展遍历，最终得到查询路径。采用本发明技术方案，极大程度减少了中间计算节点的数量，可以有效解决现有向量空间约束路径查询方法中存在的中间计算节点的数量过多、结果集优化效果不佳的技术问题以及用户无法在大规模向量空间中处理海量数据的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102915520B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210345284.9
申请日：2012-09-14
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 一种基于Kirkman女生问题解决方案的图像置乱方法，属于数字图像处理领域。本发明分图像正置乱和图像逆置乱两部分。图像正置乱部分：将原始图像转换成二进制序列，再将二进制序列转换成一维的；将一维二进制序列进行分组，15个为一组，剩余不足一组的自由处理；然后按照Kirkman女生问题解决方案中的一种或几种对每组序列进行重新排序；排序后的二进制序列转换成二维大小，最后将二维大小的二进制序列转换成十进制，再转换成原始图像大小，即得到正置乱图像。本发明利用Kirkman女生问题的解决方案对图像进行置乱，试验表明该方法能较快的达到理想的置乱效果，且置乱通用性强，安全性好，置乱恢复的图像无损失；并且有较强的抵抗剪切、缩放、滤波和噪声攻击的能力。
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公开(公告)号：CN107122767A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710388357.5
申请日：2017-05-27
Applicant: 辽宁大学
Abstract: 本发明提供一种基于信息熵的人体活动端点检测方法，其特征在于包括以下步骤：1）将传感器信号作为信源以流数据的形式作为信号输入；2）通过计算输入信号的信息熵描述信源所承载的信息量；3）设置信号由低熵环境中过渡到某设定熵值的这一过程；4）利用联合熵的特征提取出端点，并利用端点的变化特点将其识别出来，识别出的这一端点作为人体活动的端点。本发明可在大规模人体活动数据中将活动段端点在服务器端细粒度地检测出来，从而提高人体行为识别准确率。
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公开(公告)号：CN117077806A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310909714.3
申请日：2023-07-24
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06N20/00 , G06N3/098 , G06F21/62 , H04L9/40 , H04L67/104
Abstract: 一种基于随机选举验证区块链的差分隐私化联邦学习方法。设计方法如下：首先利用了区块链的去中心化，构建了一个基于身份认证区块链的联邦学习系统,其次引用了一种随机选择机制来确定验证领导节点，确保了验证节点出块的公平性，并通过验证节点异常检测机制来防卫恶意节点的攻击保证全局模型准确率，最后通过差分隐私保护本地模型的安全，并根据节点对模型的贡献程度设计了一种激励机制来激励节点训练高质量模型，从而提高全局模型的准确性。本发明所提方法在数据安全，模型准确性等方面具有明显优势。
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公开(公告)号：CN113626560A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110885428.9
申请日：2021-08-03
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F16/33 , G06F40/279 , G06F40/35 , G06K9/62
Abstract: 一种基于强化学习的多样性对话数据增强方法，包括以下步骤：1)给定输入的对话历史，收集相同对话历史下不同语义或者不同表达的回复的集合，这两个集合被用于生成对话回复的语义和表达隐含空间，从这两个隐含空间分别采样，结合对话历史编码信息生成最终的回复；2)使用两个独特的判别器，对生成的句子的语义和表达的多样性进行判别，保证生成的回复在语义和表达的多样性；3)不断循环训练模型，最终得到高质量的多样性对话样本，达到数据增强的目的。本发明通过上述方法，提供了一种保证对话历史一致性同时又从表达和语义上增强对话样本的多样性的基于强化学习的多样性对话数据增强方法。
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