公开(公告)号：CN108805254A

公开(公告)日：2018-11-13

申请号：CN201810393788.5

申请日：2018-04-27

申请人： 中国科学院自动化研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

发明人： 曾大军 ,  刘春阳 ,  张旭 ,  曹志冬 ,  李雄 ,  刘栋 ,  王萌 ,  彭鑫 ,  王慧

IPC分类号： G06N3/00

CPC分类号： G06N3/006

摘要： 本发明属于时序预测技术领域，具体提供了一种时序预测的参数优选系统，旨在解决现有技术对先验知识要求高、可拓展途径较低、时间复杂度高、实际可行度低以及鲁棒性差的技术问题。为此目的，本发明提供的参数优化系统包括参数优化模块，参数优化模块配置为基于预先构建的参数优化模型对预先获取的时序预测模型进行参数优化。其中，参数优化模块包括空间调控单元以及收敛调控单元；空间调控单元配置为基于第一权重函数调控参数优化模块的空间搜索范围；收敛调控单元配置为基于第二权重函数调控参数优化模块的收敛速率。本发明的系统增加了分布式表现，各个个体可以高效交流、协作，且提高了算法的性能。

公开(公告)号：CN118471545B

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410927599.7

申请日：2024-07-11

申请人： 中国科学院自动化研究所

发明人： 曹志冬 ,  费佳强 ,  罗天怡 ,  王姣姣 ,  曾大军 ,  于春淼 ,  张翔宇

IPC分类号： G16H50/80 ,  G16H50/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442

公开(公告)号：CN118471545A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410927599.7

申请日：2024-07-11

申请人： 中国科学院自动化研究所

发明人： 曹志冬 ,  费佳强 ,  罗天怡 ,  王姣姣 ,  曾大军 ,  于春淼 ,  张翔宇

IPC分类号： G16H50/80 ,  G16H50/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442

摘要： 本发明提供一种基于数据解耦的传染病传播预测方法、装置及电子设备，涉及医疗保健信息学技术领域，方法包括：获取待预测传染病数据并进行编码，得到传染病编码数据；对传染病编码数据进行数据解耦，分别得到风险外溢信号数据和本地演变信号数据；通过图卷积神经网络对风险外溢信号数据进行特征提取，得到风险外溢特征，并通过长短期记忆网络对本地演变信号数据进行特征提取，得到本地演变特征；将风险外溢特征与本地演变特征进行特征融合，得到传染病数据融合特征，并通过多层感知机对传染病数据融合特征进行预测得到传播预测结果。通过本申请，在预测时结合传染病传播性质和演变规律，来提取特征进行传染病传播预测，提高了预测准确性。

公开(公告)号：CN116821339A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310737400.X

申请日：2023-06-20

申请人： 中国科学院自动化研究所

发明人： 曹志冬 ,  刘林 ,  罗天怡 ,  王姣姣 ,  曾大军 ,  赵鹏飞 ,  于春淼

IPC分类号： G06F16/35 ,  G06F18/2415 ,  G06F40/58 ,  G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F40/216 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/082

摘要： 本申请提供一种滥用语言检测方法、装置及存储介质。该方法包括：将待处理语言文本输入至滥用语言检测模型中，获得待处理语言文本的类别预测概率；所述滥用语言检测模型是基于跨语言对比损失、源语言文本的分类交叉熵损失和目标语言文本的分类交叉熵损失进行训练得到的，所述目标语言文本是基于源语言文本翻译得到的平行译文。本申请提供的滥用语言检测方法、装置及存储介质，通过从不同语言文本中学习内在关系来训练滥用语言检测模型，提高了该模型跨语言知识迁移能力，提高了滥用语言检测结果的准确性。

公开(公告)号：CN118551764A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202411028372.5

申请日：2024-07-30

申请人： 中国科学院自动化研究所

发明人： 曹志冬 ,  于春淼 ,  罗天怡 ,  王姣姣 ,  曾大军 ,  费佳强 ,  张翔宇

IPC分类号： G06F40/295 ,  G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种针对非连续实体的实体关系联合抽取方法及装置。该方法属于信息抽取和自然语言处理技术领域，包括：利用实体关系抽取模型预测待处理文本中每两个字符间的关系；对实体关系抽取模型的训练，首先将训练文本中的每两个字符作为字符组合存储在表格中，并对表格中的字符组合进行字符间关系的标注；利用该模型中的空洞卷积层和联合分类器对字符组合进行字符间关系标签的预测；基于真实标签信息和预测标签信息计算损失来训练该模型。本发明提供的针对非连续实体的实体关系联合抽取方法及装置，利用空洞卷积和联合分类器对字符组合构成的表格进行标签预测，实现了对非连续实体关系的联合抽取，提高了模型在复杂场景的适应能力。