公开(公告)号：CN117892715A

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202311701868.X

申请日：2023-12-12

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 白梅 ,  赵俊严 ,  李世民 ,  贾宇飞 ,  唐晓明 ,  罗朝璋 ,  娄锋 ,  朱锐 ,  张钰 ,  闫旭 ,  薛大兵

IPC分类号： G06F40/205 ,  G06F40/30 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045

摘要： 一种基于人工智能的关键数据提取方法、系统及存储器，属于数据处理技术领域。所述方法包括：分别通过预训练语料、关键文本、专家提供的问题对人工智能语言模型进行训练得到已训练人工智能语言模型，将已训练人工智能语言模型提取出的多个关键问题用向量表示，并获取关键问题的语义信息，对多个关键问题进行聚类；将聚类结果分发至专家组的每个成员，由专家组的每个成员对聚类后的关键问题进行修正得到多个修正后的关键问题，并多个修正后的关键问题重新输入到已训练人工智能语言模型中，直至关键问题收敛，所有专家达成一致，输出收敛的关键问题，作为最终生成的关键问题。本发明能够智能生成关键问题，从而提高了专家汇总效率。

公开(公告)号：CN117688178A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311693681.X

申请日：2023-12-11

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 白梅 ,  赵俊严 ,  贾宇飞 ,  李世民 ,  唐晓明 ,  张茂林 ,  娄锋 ,  朱锐 ,  张钰 ,  闫旭 ,  薛大兵

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06F40/237 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

摘要： 一种基于人工智能的关键问题融合方法、系统及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括通过初训练语言模型从预测掩模词中提取出的多个第一关键问题；对多个第一关键问题进行聚类，将聚类结果分发至专家组的每个成员，由专家组的每个成员对聚类后的关键问题进行修正得到多个第二关键问题；将修正后的多个第二关键问题作为训练语句；基于对训练语句中包含固定词表未记录词进行随机掩码的第一掩码，生成所述训练语句的编码特征；基于所述编码特征生成预测掩模词；重复上述步骤，直到达到第一关键问题收敛得到关键问题融合模型。本发明将各专家修改的关键问题作为训练语句对初训练模型进行训练，提高了汇总效率和准确性。

公开(公告)号：CN118035856A

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202410068407.1

申请日：2024-01-17

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 程慧 ,  陶溢 ,  李立春 ,  马志多 ,  李晓君 ,  姬鹏远 ,  张磊 ,  张家斌 ,  由继庄 ,  薛大兵 ,  黄书见 ,  王晋阳 ,  王利军 ,  关俊娟 ,  王婷婷

IPC分类号： G06F18/2411

摘要： 本发明提供了一种应对设备智能决策方法及其装置。其中，所述方法包括：在检测到目标情况下，获取目标距离以及目标类型；获取应对设备种类列表，所述应对设备种类列表中包含各种类应对设备的剩余弹量和发射系统状态；选择剩余弹量满足预设要求以及发射系统状态正常的应对设备生成第一列表；从所述第一列表中选择所述目标距离在命中区范围内且目标类型属于有效打击作用的应对设备生成第二列表，并按照预设优先级设置方法标记各应对设备优先级；从所述第二列表中选择优先级最高的应对设备作为攻击所述目标的应对设备。本发明的应对设备智能决策方法及其装置有效实现了根据目标自动选择应对设备，可有效节省决策时间，从而快速做出目标应对策略。

公开(公告)号：CN118171239A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410293261.0

申请日：2024-03-14

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 董意 ,  陶溢 ,  沈宏继 ,  刘丽芳 ,  汪丽晨 ,  张亚娟 ,  蔡磊 ,  王士付 ,  高一翔 ,  黄书见 ,  王森众 ,  薛大兵 ,  杨逸雯

IPC分类号： G06F18/27 ,  G06F18/2433 ,  G06F30/20 ,  G06F119/02

摘要： 本发明公开了一种柴油机活塞疲劳健康度的测试方法及系统，涉及柴油机仿真分析技术领域。该方法包括：建立柴油机车辆的行驶状态预测模型；利用行驶状态预测模型，对柴油机车辆的行驶速度及扭矩进行训练和预测，以得到车辆分析结果；将车辆分析结果输入至预置的柴油机状态模型中，生成柴油机分析结果；将柴油机分析结果输入至预置的活塞状态分析模型中，生成第一活塞分析结果；基于预置的偏最小二乘回归和深度神经网络的混合神经网络模型对活塞工作状态进行预测，生成第二活塞分析结果；根据第一活塞分析结果和第二活塞分析结果，生成活塞疲劳度检测结果。本发明可对不同地域不同工况条件下活塞的温度应力状况和疲劳寿命的精准测试。

公开(公告)号：CN117688179A

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311693690.9

申请日：2023-12-11

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 白梅 ,  赵俊严 ,  李世民 ,  贾宇飞 ,  唐晓明 ,  张茂林 ,  娄锋 ,  周长浩 ,  朱锐 ,  张钰 ,  闫旭 ,  薛大兵

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/30 ,  G06F40/237 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于注意力机制的关键问题生成方法、系统及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括通过初训练语言模型从预测掩模词中提取出的多个第一关键问题；对多个第一关键问题进行聚类，将聚类结果分发至专家组的每个成员，由专家组的每个成员对聚类后的关键问题进行增、删和改得到多个第二关键问题；将增、删和改后的多个第二关键问题作为训练语句；基于对训练语句中包含的固定词表未记录词进行随机掩码的第一掩码，生成所述训练语句的编码特征；基于所述编码特征生成预测掩模词；重复上述过程，直到达到模型精度得到最终关键问题。

公开(公告)号：CN118730544A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410975050.5

申请日：2024-07-19

申请人： 中国人民解放军63963部队

发明人： 吴雨缪 ,  陶溢 ,  沈宏继 ,  刘丽芳 ,  汪丽晨 ,  张亚娟 ,  蔡磊 ,  王士付 ,  王伟 ,  高一翔 ,  黄书见 ,  王森众 ,  薛大兵 ,  杨逸雯

IPC分类号： G01M15/12 ,  G06F18/24 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

摘要： 本申请提出了一种柴油机失火故障检测方法、系统及设备，涉及柴油机监测技术领域。该方法包括：获取柴油机气缸的振动信号；对所述振动信号进行小波包变换，生成对应的时频图谱；将所述时频图谱送入失火故障诊断模型，以进行失火故障诊断得到柴油机的失火故障结果信息，其中失火故障诊断模型是以柴油机气缸的振动信号对应的时频图谱作为输入样本，进行构建并利用构建的训练数据集和测试数据集，对采用Resnet网络结构的预设模型进行训练后得到的模型，其中训练数据集包含正常信号和失火信号的样本。该方案能够实现对柴油机失火故障进行快速、准确的检测。