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公开(公告)号：CN118898288A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411022258.1
申请日：2024-07-29
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提供了一种基于多视图信息瓶颈的知识图谱几何表示方法，包括以下步骤：准备知识图谱数据、欧几里得、双曲和超球空间；在三种空间中进行实体表示学习，利用多视图学习，获取不同空间中的实体的多样性信息；利用注意机制，在欧几里得空间中的实体表示上进行加权处理；将非欧几里得空间中的实体通过映射投影到欧几里得空间中，实现跨空间整合和表示一致性；构建信息瓶颈模型，对新的统一表示空间中的实体进行优化。本发明充分结合并利用三种空间中的几何原理及优势，有效处理知识图谱中不同空间的信息，提高实体表示的多样性和准确性，增强知识图谱的建模效果，为处理和整合复杂的知识图谱信息提供了一种有效地几何表示学习方法。
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公开(公告)号：CN118625826A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410665107.1
申请日：2024-05-27
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明提供一种同步实现无人机集群定位与仿射编队跟踪控制的方法及装置，该方法包括：S1.对固定翼无人机集群进行建模，构建标称编队；S2.求解标称编队的平衡应力矩阵；S3.领航者实时获取自身位置信息，并共享给邻居跟随者，跟随者实时测量与邻居间的方位信息，并接收来自邻居位置信息对自身位置的估计值，根据实时测量信息、接收信息估计自身位置信息，并共享给邻居；S4.跟随者根据实时估计的自身位置信息以及平衡应力矩阵实时计算出跟控制输入，控制跟随者跟踪领航者，同时无人机集群收敛到期望编队构型。本发明能够同步实现无人机集群定位与仿射编队跟踪控制，具有实现简单、成本低且控制灵活、机动形式多样、可扩展性强等优点。
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公开(公告)号：CN117952024B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410350010.1
申请日：2024-03-26
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/27
摘要： 本发明涉及异构数据融合的固体发动机先验模型构建方法及应用，方法包括：将多个源域已有的异构发动机数据设计变量和关于任务需求的元参数进行分组；建立以所述元参数和所述异构发动机数据设计变量中设计变量参数为输入的响应模型，并基于响应模型计算出高维模型表征的展开点的响应；选取元参数组和多个设计变量组中的任一个作为目标变量组，并为每一个目标变量组构建高维模型表征中的一阶模型；为每两个目标变量组构建高维模型表征中的二阶模型，以用于表征两个目标变量组之间的关系；基于响应模型输出的响应、一阶模型和二阶模型获得针对元参数和异构发动机数据设计变量中所有参数的预测模型。
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公开(公告)号：CN117952023A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410349801.2
申请日：2024-03-26
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/006 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种固体姿轨控发动机流量分段调节燃气阀阀杆型面设计方法，包括如下步骤：以喷管喉部上游过渡圆弧半径、收敛半角以及等效喉部面积曲线平滑次数为设计变量，以最小化目标等效喉部面积曲线，与等效喉部面积曲线设计值的均方根误差为目标函数，优化得到最优的喷管喉部上游过渡圆弧半径、收敛半角以及等效喉部面积曲线平滑次数；再基于最优的喷管喉部上游过渡圆弧半径、收敛半角以及等效喉部面积曲线平滑次数，得到最终的阀杆型面曲线与等效喉部面积曲线设计值并输出。本发明应用于固体姿轨控发动机设计领域，能够面向任意流量调节需求，显著提高设计结果与需求的吻合度，保证设计结果对任意需求的通用性。
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公开(公告)号：CN116303995A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310349777.8
申请日：2023-04-04
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了基于联合对比学习的隐式仇恨言论检测及细分类方法、装置，其可以检测社交媒体中的仇恨言论并进行细分类，为网络空间言论治理提供决策支持，采集在线社交媒体中的文本数据，构建并训练隐式仇恨言论检测模型，获取隐式仇恨言论，基于常识知识库ATOMIC进行知识增强，推理出文本发文者的意图、主体反应以及阅读者的客体反应；构建并优化隐式仇恨言论分类模型，分别将同类别的隐式仇恨言论、意图、主体反应以及客体反应作为对比学习中的正样本计算对比学习损失，加权求和得到联合对比学习损失，与交叉熵损失求和得到总损失函数，优化总损失函数，通过训练好的隐式仇恨言论分类模型获得隐式仇恨言论的分类结果，用于社交媒体言论治。
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公开(公告)号：CN118657206A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410825956.9
申请日：2024-06-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于因果子历史识别的时态知识图谱外推方法，涉及知识图谱推理应用技术领域，其技术方案要点是：包括提取与查询相关的背景信息得到查询相关子历史；将查询相关子历史拆分为因果子历史和捷径子历史；建模得到时态知识图谱外推的结构因果模型；代入结构因果模型得到子历史的因果关系图；利用子历史的因果关系图计算查询的注意力权重，得到准确信息进行生成预测。本发明的时态知识图谱外推方法专注于从大量的历史数据中提取因果子历史用于推理，因果子历史识别可以提高推理过程的清晰度和透明度，通过优先考虑因果子历史和消除非因果关联来更有效地传达结论背后的逻辑，同时具备优越性、改进性、可解释性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118152473A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410144630.X
申请日：2024-02-01
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本发明公开了一种跨并行文件系统的并发数据同步方法及装置，本发明方法包括记录源文件系统中所有需同步文件的文件名以及文件的数据存放绝对路径；在目标文件系统中创建所有需同步文件的空文件，记录文件的数据存放绝对路径；根据同一文件在源文件系统和目标文件系统中各自的数据存放绝对路径建立存储结点之间的映射关系；在不需要挂载点及客户端参与的情况下，由所有建立映射关系的存储结点之间直接并发进行文件的数据传输，最终完成源文件系统和目标文件系统之间的文件同步。本发明旨在加快并行文件系统之间的数据同步，避免客户端的资源开销，提高数据同步的效率。
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公开(公告)号：CN117933104B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410342408.0
申请日：2024-03-25
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
摘要： 本申请涉及一种固体姿轨控发动机燃气调节阀压强修正方法，首先获取训练数据集与测试数据集，训练数据集包括仿真数据、第一实验数据以及增强数据，测试数据集包括第二实验数据；其中，通过对第一实验数据依次进行归一化处理、降采样处理以及输入CWGAN‑GP‑T模型进行训练，生成增强数据；然后通过训练数据集对构建的压强预测预训练模型进行训练，得到训练好的压强预测模型；通过训练好的压强预测模型对监测点的压强数据进行预测，得到预测结果；最后根据预测结果对固体火箭发动机燃气调节阀进行高精度的压强修正，从而提升固体火箭发动机燃气调节阀仿真建模的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN116414979A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310191175.4
申请日：2023-03-02
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/30 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06N3/09
摘要： 本发明提供了一种基于分层对比学习的样本立场检测方法、装置，方法包括以下步骤：1)采集数据：在社交网络媒体中，采集社交网络文本数据，社交网络文本数据包括讨论的主题文本及用户对该主题的评论文本。2)在采集的数据基础上构造数据集，已知立场标签的源话题目标数据集合作为训练集；无立场标签的目的话题目标数据集合作为测试集；3)建立样本立场检测模型，输出评论文本对主题文本所持立场的预测概率；4)通过训练集训练样本立场检测模型，直至样本立场检测模型收敛得到立场预测模型；5)将需要预测的主题文本、评论文本输入训练好的立场预测模型，输出评论文本对主题文本所持立场的概率。
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公开(公告)号：CN118672954A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411174259.8
申请日：2024-08-26
申请人： 中国人民解放军国防科技大学
IPC分类号： G06F13/28
摘要： 本发明公开了一种基于中断合并的NVMeoF请求指令传输方法及系统，本发明方法包括在NVMeoF存储网络的通信过程中，利用NVMeoF存储网络的单个LMP长消息封装多个NVMeoF请求指令，并通过LMP长消息实现多个NVMeoF请求指令的批量传输，使得每次批量传输只需要触发一次中断请求即可通知CPU对批量传输的NVMeoF请求指令进行处理以减少NVMeoF目标端RNIC向CPU发起的中断请求数。本发明旨在高效实现NVMeoF目标端RNIC的中断请求合并，有效缓解NVMeoF目标端的CPU中断风暴问题。
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