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公开(公告)号：CN110298032B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910455049.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06F40/289 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开的一种文本分类语料标注训练系统，旨在提供一种能够降低人工标注反复度，并能提升预标注结果准确性的半自动化标注训练装置。本发明通过下述技术方案予以实现：文本分类语料标注准备模块统计文本词频，去除文本的噪声信息；半自动化文本语料分类标注模块在分类标注任务中选择CNN、KNN、ANN、深度学习算法，把非结构化和半结构化的文本转换为向量空间模型，生成文本的词向量空间，抽取反映文档主题特征；当标注任务完成后，反馈式分类标注模型学习训练模块反馈分类标注模型完善更新；文本分类标注模型效果评估模块基于分类指标规则对评测指标进行量化，建立标注算法综合评估模型，分析测试结果，评价分类结果，对模型指标量化标注效果进行评估。
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公开(公告)号：CN109558966B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201811263204.9
申请日：2018-10-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06Q10/04 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开的一种智能判证预测事件发生的处理系统，旨在提供一种处理速度效率高、预测准确性高，实时性强的处理系统。本发明通过下述技术方案予以实现：数据采集汇聚终端利用各类采集设备对相关数据进行采集，在关键词搜索的基础上结合知识库关联内容进行关联搜索，将多渠道数据送入服务器集群汇聚和传输，通过自定义的数据接口汇集到阿里云平台进行信息智能处理，利用预测算法模块、资源智能配置模块、证据元攻防算法模块和模型训练算法模块，经多功能线程支撑事件的预测、证据闭环、模型训练和资源配置等处理。将分析结果通过数据接口送到可视化展示平台进行处理，采用B/S架构以及控制输入终端实现功能算法的可视化展现和人机交互命令输入。
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公开(公告)号：CN112288091A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011195532.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种基于多模态知识图谱的知识推理方法，旨在使知识推理可信度和准确度更高，具备更强建模和推理能力。本发明通过下述技术方案实现：基于大规模知识库的多跳推理，对不同的信息进行融合；通过属性图嵌入对属性缺失图进行属性补全，从非结构化、半结构化文档或句子中提取结构化信息，通过异构图嵌入对多模态知识图谱多类型特性构建动态异构图嵌入模型，实现半结构化知识、结构化知识以及非结构化不同类型知识的特征学习，得到多模态知识图谱特征，并作为基于图神经网络GNN开展知识推理的输入；生成推理路径，构建多条类型推理路径；计算图上节点类型的分类、边预测、频繁子图，生成知识推理任务，完成多步复杂知识推理。
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公开(公告)号：CN110619043A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910810862.3
申请日：2019-08-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种基于动态词向量的自动文本摘要生成方法，旨在提供一种准确性和流畅度更高的文本摘要自动生成方法。本发明通过下述技术方案予以实现：首先通过文本预处理模块对文本进行预处理，预处理包括分词操作、高频词过滤与词性标注，将处理后的文本生成初始词向量；紧接着将初始词向量输入ELMo模型模块，生成初步动态词向量；同时将文本输入Doc2Vec句向量模块得到每个句子的句向量，句向量输入自注意力机制模块计算出相对摘要结果的重要性权重以生成加权句向量，将加权句向量作为各个词的环境特征向量，环境特征向量与初始动态词向量相加得到最终的动态词向量，动态词向量输入Transformer神经网络模型生成高质量的文本摘要。
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公开(公告)号：CN110298033A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910455064.3
申请日：2019-05-29
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种关键词语料标注训练提取工具，旨在提供一种可降低人工标注过程繁复度，并能提高海量关键词语料标注效率和准确率的标注训练工具。本发明通过下述技术方案予以实现：关键词语料标注准备模块对不同来源的海量语料数据进行区分，半自动化语料关键词标注模块创建关键词标注任务，自主选择适配算法并开展基于算法模型的自动标注，通过集成CHI、LDA、TEXTRANK、TFIDF中至少一种关键词抽取算法，对待标注文本语料数据进行预标注处理，并对多种算法标注结果进行融合，当标注任务完成后，反馈式关键词标注模型学习训练模块对关键词标注算法模型进行训练；关键词标注模型效果评估模块对模型指标量化标注效果进行自动评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107231168B
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201710687665.8
申请日：2017-08-11
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: H04B1/525
Abstract: 本发明公开一种自干扰信号的消除装置及消除方法；信号源经过功分器分为两路，一路与发射天线连接，一路与自干扰信号重建电路的输入端连接，自干扰信号重建电路的输出端与合路器的第一输入端连接，接收天线的输出端分别与合路器的第二输入端、自干扰信号重建电路的反馈调节端连接；发射天线和接收天线设置在不同的位置。本发明提供的自干扰信号的消除装置，通过发射天线和接收天线分开设置并且极化隔离，使得天线间的隔离度较高，降低了对模拟消除的要求，因此只需要单路衰减器和移相器就能完成对自干扰信号的消除，电路结构简单；并且采用发射天线和接收天线代替环形器的使用，减小了整个装置的体积，降低了成本，可以广泛用于移动通讯终端。
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公开(公告)号：CN110109094A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910245242.X
申请日：2019-03-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种多接收站单频网外辐射源雷达机动目标的检测与跟踪方法，利用本发明可高效地实现机动目标检测与跟踪。本发明通过下述技术方案予以实现：在基于粒子滤波的检测前跟踪框架下，量测模型模块接收相关处理后的原始数据，根据相应场景与获取的量测原始数据，给出广义模糊函数，建立接收站的量测数据模型；似然比函数模块根据量测数据模型和接收的量测原始数据给出单目标似然比函数，针对Swerling I和Swerling III目标起伏模型，采用蒙特卡洛积分的方法计算目标似然比函数；算法实施模块根据目标存在转移矩阵来预测第采样时刻目标存在变量，按照初始模型的产生概率，计算每个运动模型的概率，实现检测与跟踪。
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公开(公告)号：CN110046742A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910150281.1
申请日：2019-02-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种感知流体在可行路径上的规划方法，旨在提供一种对环境适应能力强，自动规避不可行路径能力的路径规划方法。本发明通过下述技术方案予以实现：采用区域建模、划分网格、设置边界条件、求解速度矢量场和提取可行路径5个步骤实现，首先基于感知流体进行区域建模；然后将路径规划的可移动区域视为通道网络，对通道网络结构模型划分网格；在通道网络结构模型入口设置边界条件；采用有限体积法求解虚拟感知流体在通道网络结构模型中流动的质量守恒方程和动量守恒方程，获得速度矢量场，提取可行路径，从通道入口开始向着通道出口方向逐一连接速度矢量，获取起始点到终止点的可行路径。
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公开(公告)号：CN118133028A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410558199.3
申请日：2024-05-08
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/2321 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/762 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种面向非对称跨域多模态数据的协同处理方法，包括：S1：根据设定类别获取不同模态的数据；S2：对不同模态的数据进行自增强和互增强操作，得到扩增后的跨模态样本数据；S3：构建异质跨模态数据表示学习模型，采用自监督对比表征方式对模型进行训练；S4：根据模型输出的特征向量，在本征对比空间进行聚类，将同一实例的跨模态数据进行关联，得到关联对；S5：基于关联好的跨模态数据，融合专家判别反馈，对异质跨模态数据表示学习模型进行优化训练。本发明通过异质跨模态数据的自增强和互增强，解决了当下数据困境的问题，同时对模型进行反馈优化训练，实现多模态特征层的度量和运算，提高了模型输出结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117454986B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311749356.0
申请日：2023-12-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第十研究所
IPC: G06N5/025 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/2415 , G06F18/26
Abstract: 本发明公开了一种可交互学习的业务专家思维数字化及动态演进系统，属于智能认知领域，包括：要素信息形成模块，用于形成要素信息；要素信息分类采集模块，用于对要素信息进行分类，分类后采取不同的方法进行信息采集；业务专家思维要素表示框架构建及更新模块，用于构建业务专家思维要素表示框架，基于图论对多业务专家思维要素进行融合；提取业务专家思维的行为特征和非行为特征，挖掘业务专家思维的网络特征，找到相应思维模式进行推荐；采用深度置信神经网络模型对业务专家思维知识进行持续迭代更新。本发明学习挖掘专家思维模式，实现专家思维的演进，为后续业务专家思维要素的形态表示、构建及更新、推荐使用等提供支持。
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