公开(公告)号：CN108846029B

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN201810519637.X

申请日：2018-05-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王念滨 ,  陈锡瑞 ,  谢晓东 ,  王红滨 ,  周连科 ,  陈田田 ,  原明旗 ,  赵昱杰 ,  厉原通

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的情报关联分析方法，属于RDF知识图谱条件下情报相关性检索领域。本发明包括：数据的预处理过程，对下载的情报数据TXT文档进行解析；构建三元组情报知识库；利用IDF和信息熵加权方法，计算每一个三元组和其关键词的权重，并存储到数据库中；通过三元组相似度计算公式来计算每个三元组的相似三元组，并根据相似度进行排序；对RDF三元组进行有效存储；采用Jena TDB提供的API实现基本的SPARQL查询操作，并根据基于三元组相似度的查询方法进行查询扩展；生成查询样例，对检索结果集中根据三元组和关键词的权重进行有效排序，返回top‑k结果。

公开(公告)号：CN111553462A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010270530.3

申请日：2020-04-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王念滨 ,  张英琪 ,  张耘 ,  王红滨 ,  周连科 ,  张毅 ,  厉原通

IPC: G06N3/04

Abstract: 一种类激活映射方法，它属于类激活映射图生成研究技术领域。本发明解决了由于梯度的不稳定性，导致以梯度为权重生成的类激活映射图质量受到影响的问题。本发明将AlexNet模型中最后一层卷积层得到的激活图还原为输入图像大小，通过类似掩膜的处理方式，但不同的是将原始输入图像的像素值与还原同等尺寸大小的激活图中对应像素值进行点乘操作，再将生成的掩膜图像样本输入到AlexNet模型中，经过Softmax函数得到各个掩膜图像样本的值，将得到的掩膜图像样本的值作为对应激活图的权重值。再将还原同等尺寸大小的激活图与权重进行线性加权，得到最终的Acc-CAM类激活映射图。本发明可以应用于生成类激活映射图。

公开(公告)号：CN111553389B

公开(公告)日：2023-06-13

申请号：CN202010271181.7

申请日：2020-04-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王念滨 ,  柳扬 ,  张耘 ,  王红滨 ,  周连科 ,  张毅 ,  厉原通

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/26 ,  G06N3/0464 ,  G06N5/01

Abstract: 一种用于理解深度学习模型决策机制的决策树生成方法，它属于深度学习模型的决策机制理解技术领域。本发明解决了在现有基于决策树的深度学习模型决策机制理解方法中需要对深度学习模型进行特殊处理，产生的理解效果有限，且现有方法复杂，对模型决策机制的理解造成影响的问题。本发明利用训练好的深度学习模型，通过使用局部解释的方法来得到输入变量的贡献值，从而最终构建出贡献分布矩阵。将贡献分布矩阵作为输入，利用平均贡献值差异作为划分标准，递归地分区生成模型的决策树，再对生成的决策树进行剪枝、验证最终得到最优解释树。本发明可以应用于深度学习模型的决策机制理解。

公开(公告)号：CN111553389A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010271181.7

申请日：2020-04-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王念滨 ,  柳杨 ,  张耘 ,  王红滨 ,  周连科 ,  张毅 ,  厉原通

IPC: G06K9/62 ,  G06N5/00 ,  G06N3/04

Abstract: 一种用于理解深度学习模型决策机制的决策树生成方法，它属于深度学习模型的决策机制理解技术领域。本发明解决了在现有基于决策树的深度学习模型决策机制理解方法中需要对深度学习模型进行特殊处理，产生的理解效果有限，且现有方法复杂，对模型决策机制的理解造成影响的问题。本发明利用训练好的深度学习模型，通过使用局部解释的方法来得到输入变量的贡献值，从而最终构建出贡献分布矩阵。将贡献分布矩阵作为输入，利用平均贡献值差异作为划分标准，递归地分区生成模型的决策树，再对生成的决策树进行剪枝、验证最终得到最优解释树。本发明可以应用于深度学习模型的决策机制理解。

公开(公告)号：CN108846029A

公开(公告)日：2018-11-20

申请号：CN201810519637.X

申请日：2018-05-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 王念滨 ,  陈锡瑞 ,  谢晓东 ,  王红滨 ,  周连科 ,  陈田田 ,  原明旗 ,  赵昱杰 ,  厉原通

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的情报关联分析方法，属于RDF知识图谱条件下情报相关性检索领域。本发明包括：数据的预处理过程，对下载的情报数据TXT文档进行解析；构建三元组情报知识库；利用IDF和信息熵加权方法，计算每一个三元组和其关键词的权重，并存储到数据库中；通过三元组相似度计算公式来计算每个三元组的相似三元组，并根据相似度进行排序；对RDF三元组进行有效存储；采用Jena TDB提供的API实现基本的SPARQL查询操作，并根据基于三元组相似度的查询方法进行查询扩展；生成查询样例，对检索结果集中根据三元组和关键词的权重进行有效排序，返回top-k结果。