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公开(公告)号：CN110147446A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910318341.6
申请日：2019-04-19
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明提供了一种基于双层attention机制的词嵌入方法、设备及存储设备，其方法包括：首先通过attention获取词汇内部不同语义对应的不同义原的权重；再对词汇内部不同语义对应的不同义原进行加权和计算得到词汇内部不同语义的向量表示；然后通过attention获取词汇内部不同语义的权重；最后对词汇内部的不同语义进行加权和计算得到词向量表示。一种基于双层attention机制的词嵌入设备及存储设备，用于实现一种基于双层attention机制的词嵌入方法。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案创新性地引入attention机制来捕捉词汇内部的语义权重以及语义内部的义原权重，可以更加深入和准确的描述词汇内部的语义随上下文的变化，从而能够更好的对词汇在上下文中的语义进行表达。
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公开(公告)号：CN110096698A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910211906.0
申请日：2019-03-20
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明公开了一种考虑主题的机器阅读理解模型生成方法与系统，本发明提取出了训练样本数据中潜在的主题信息，利用这种主题信息对阅读理解模型的训练做监督，从而提高阅读理解模型的效果。本发明公开的模型考虑在模型训练之前提取出与训练样本对应的多个主题，并利用样本的主题信息来提高机器阅读理解工作的效果。本方法的基本流程为：对每个训练样本做处理，找出能代表这个样本的向量表示；对样本做聚类并求出同类样本向量的均值作为主题的向量表示；在匹配和输出时利用注意力机制给向量表示与本样本主题向量相似度更高的词更大的权重。此外，训练数据经过较好的数据清洗后能得到更好的效果，因为降低噪声后我们能得到更好的主题向量表示。
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公开(公告)号：CN109871888A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910090399.X
申请日：2019-01-30
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明提供了一种基于胶囊网络的图像生成方法及系统：其方法包括：首先根据待生成图像的属性特征构造训练数据；然后构造图像生成模型；进而根据训练数据，采用批训练方法，对构造的图像生成模型进行训练，得到训练后的图像生成模型，并构造一个随机噪声向量；最后将待生成图像的属性向量和随机噪声向量作为训练后的图像生成模型的输入，生成与训练数据中的图像尺寸一样的新图像。本发明的有益效果是：本发明所提出的技术方案将图像生成模型中加入胶囊网络作为编码器网络，有助于模型的训练过程更快收敛；另一方面，相比卷积神经网络的池化过程，胶囊网络的动态路由算法对特征的泛化鲁棒性更强，能生成更多样化并且真实的图像。
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公开(公告)号：CN109145293A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810883678.7
申请日：2018-08-06
申请人： 中国地质大学(武汉)
IPC分类号： G06F17/27
CPC分类号： G06F17/2775 , G06F17/2715 , G06F17/274
摘要： 本发明涉及一种面向案情的关键词提取方法，首先根据用于训练模型的案情描述获取用于训练模型的案情描述的词向量矩阵和词法特征矩阵；然后采用python库中的keras包，将用于训练模型的案情描述的词向量矩阵放入到一个keras的模型中去，用于训练模型的案情描述的词法特征矩阵也放入到一个keras中的模型中去，然后将两个模型利用keras中的merge功能，将两个模型合并为一个模型，然后将这个模型运用keras中的fit功能来训练模型；最后将待预测关键词的案情描述输入到模型中，进行关键词的提取，提取所需的关键词。利用本发明的这种方法可以大大提高关键词提取的准确性，并减少断案工作量。
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公开(公告)号：CN107358569B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201710509091.5
申请日：2017-06-28
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明公开了种基于数字水印技术的地质体三维模型版权保护方法,包括:首先对地质体点云模型进行PCA分析处理;同时运用八叉树结构对地质体点云模型进行剖分,得到若干等大的块体模型,再基于KD‑Tree索引结构的搜索椭球体算法,确定每个块体模型中采样点之间的邻域关系;通过邻域关系求得邻接矩阵,进步得到对应的度矩阵,继而得Laplace矩阵;分解Laplace矩阵得到相应矩阵的特征值和特征向量,并结合采样点的模长数据得到每个块体模型的频谱信息;通过数理统计分析频域信息得到每个块体模型的位数字水印,运用该流程生成整个模型的数字水印序列;最后运用相关系数确定注册在权威数据库中的数字水印信息和地质体三维模型通过该流程生成的数字水印信息的相关程度,来确定地质体三维模型的版权问题。
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公开(公告)号：CN107358654A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710464749.5
申请日：2017-06-19
申请人： 中国地质大学(武汉)
IPC分类号： G06T17/30
CPC分类号： G06T17/30
摘要： 本发明公开了一种基于多边形变形技术的剖面重构三维表面建模方法及系统，其中方法包括：运用铀矿矿体圈定的特殊规则(需要考虑铀矿独有的平米铀量和米百分数参数及地质分层中矿体岩性渗透与否的特点)，设计并实现满足铀矿砂岩与硬岩两种类型岩性的单工程矿体边界自动圈定方法。在此基础上，结合矿区地质资料，在剖面图上圈定出复杂铀矿矿体边界。再以圈定好的矿体边界为复杂矿体轮廓，将其投影到三维可视化平台中，结合多边形变形及插值算法，实现对铀矿复杂矿床结构的基于轮廓线的三维表面重建，并将其应用到基于剖面的三维地质建模中。本发明能够提高基于剖面轮廓三维表面建模中轮廓间的相似性，减少剖面间轮廓间距，实现复杂三维地质体的精细建模。
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公开(公告)号：CN107358569A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710509091.5
申请日：2017-06-28
申请人： 中国地质大学(武汉)
CPC分类号： G06T1/0064 , G06T19/20
摘要： 本发明公开了一种基于数字水印技术的地质体三维模型版权保护方法，包括：首先对地质体点云模型进行PCA分析处理；同时运用八叉树结构对地质体点云模型进行剖分，得到若干等大的块体模型，再基于KD-Tree索引结构的搜索椭球体算法，确定每个块体模型中采样点之间的邻域关系；通过邻域关系求得邻接矩阵，进一步得到对应的度矩阵，继而得Laplace矩阵；分解Laplace矩阵得到相应矩阵的特征值和特征向量，并结合采样点的模长数据得到每个块体模型的频谱信息；通过数理统计分析频域信息得到每个块体模型的一位数字水印，运用该流程生成整个模型的数字水印序列；最后运用相关系数确定注册在权威数据库中的数字水印信息和地质体三维模型通过该流程生成的数字水印信息的相关程度，来确定地质体三维模型的版权问题。
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公开(公告)号：CN104715078B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201510167149.3
申请日：2015-04-10
申请人： 中国地质大学(武汉)
摘要： 本发明公开了一种基于手持平板电脑的勘探钻孔数据数字化编录方法及系统,其中方法包括：将已知的勘探钻孔数据字段录入编录系统，依据已知的勘探钻孔数据字段之间的关联关系对待录数据进行预测，并依据预测结果生成相关待录数据字段；接收用户对所显示的待录数据字段的个性化设置；并根据需要将数据字段加入后台数据库字段集合中，作为显示在界面上的备选字段；整个录入过程依据用户对界面和后台数据库字段的显示需求交互式实时调整界面；将最终录入的勘探钻孔数据按照一定规则自动进行分类归档。本发明能够提高数据的采集速度，同时大大降低由于人工录入失误而出错的概率。
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公开(公告)号：CN117010919A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310695483.0
申请日：2023-06-13
申请人： 中国地质大学(武汉)
IPC分类号： G06Q30/02 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06F18/15 , G06F17/15
摘要： 本发明公开了一种顾及各向异性的广义回归神经网络矿石品位估值方法，包括：获取矿石品位样本数据并进行预处理；构建实验变差函数，基于实验变差函数与预处理后的数据计算标准化实验差值，采用标准高斯变差函数模型对实验变差函数进行拟合，获得主变异方向及对应的理论变差函数模型；根据理论变差函数模型获得统一变差函数模型；使用统一变差函数模型对GRNN模式层传递函数套合计算获得协方差函数并代替模式层传递函数，获得改进模型，根据预测值与真实值之间的误差，优化模型，采用模型进行矿石品位估值。本发明通过将各个方向的变异性结构进行套合，并将其融入GRNN模型，能更好地保持数据的结构关联性、提高预测精度。
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公开(公告)号：CN111768024B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010430900.5
申请日：2020-05-20
申请人： 中国地质大学(武汉)
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/18 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/24
摘要： 本发明提供了一种基于注意力机制的刑期预测方法、设备及存储设备，首先，根据每个犯罪事实的罪名标签查到相应的罪名量刑标准；其次，将犯罪事实和罪名量刑标准转为词向量矩阵；然后，将词向量矩阵输入长短时记忆网络，输出包含上下文语义特征的向量；之后，通过注意力机制选取重要部分的特征向量，并将两部分向量进行拼接；最后，将拼接后的特征矩阵输入到卷积神经网络中，经过全连接层后进行分类预测。一种基于注意力机制的刑期预测设备及存储设备，用于实现基于注意力机制的刑期预测方法。本发明的有益效果是：本发明的技术方案，方法简单，能够快速的预测某一犯罪事实的刑期，且预测精度较高。
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