公开(公告)号：CN118760944A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410869811.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 胡宇 ,  孟臻 ,  范军芳 ,  李擎 ,  刘晓凯 ,  姜新河 ,  覃磊

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/211 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N5/022 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明提出基于图神经网络模型的灾害演化路径提取方法。该方法核心目的是从多源数据中识别和分析灾害演化过程中的关键路径和节点，从而提高对灾害的理解和应对能力。本发明首先利用图论的概念和技术，将灾害演化过程抽象成一个图结构，其中节点代表着各种相关因素或事件，边表示它们之间的关联，这有助于将灾害演化问题转化为图论领域的研究对象，从而运用图论中丰富的算法和模型来分析和理解灾害演化的复杂关系。其次，通过引入图神经网络模型，能够从大规模、异构的数据中学习并提取灾害演化的路径信息。此外，本发明可以有效整合和利用不同来源的数据，让不同类型的数据相互交融，为灾害演化路径的提取提供更为全面和深入的依据。

公开(公告)号：CN119415966A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411451617.5

申请日：2024-10-17

Applicant: 北京信息科技大学 ,  桂林电子科技大学 ,  中国标准化研究院

Inventor： 胡宇 ,  孟臻 ,  王琓 ,  秦挺鑫 ,  张蒙 ,  秦兴国 ,  李灵巧 ,  周倩

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2415 ,  G06F40/30 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明提出基于Siamese‑XLNet网络的灾害因素相似度计算方法，所述方法具体步骤为：步骤一：从灾害救援报告中抽取灾害因素，建立灾害因素集合；步骤二：构建基于Siamese‑XLNet的孪生网络；步骤三：使用灾害因素更新孪生网络权重参数；步骤四：从更新的孪生网络中调用灾害因素的词向量；步骤五：将灾害因素的词向量输入神经网络的Softmax函数做归一化处理，得到两个因素的相似概率作为两个因素的相似度。该方法能适用于多灾种的灾害因素相似度计算，具有一般性。

公开(公告)号：CN117745118A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311494223.3

申请日：2023-11-10

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 孟臻 ,  李擎 ,  胡宇 ,  邢中华 ,  刘鹏博 ,  于莹 ,  全薇 ,  姚志华

IPC: G06Q10/0639 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明提出一种基于数字画像的特种设备检验机构业务能力评价方法，所述方法通过建立指标体系与可视化手段进行特种设备检验机构综合评价和应用支持。本发明通过线下走访调研、专业人员座谈、文献收集等地方梳理了特种设备检验机构与业务相关的各个方面信息，通过梳理和相关性分析发现，可以将相关数据分为基础字段、人员字段、工作量字段、工作质量字段和特殊字段五个方面。与传统机构评价方法相比，采用了数字画像的方法进行机构业务能力评价，该方法基于数据驱动的思想，能够直观且客观反映结构的业务能力现状，并可以进行横向比较。

公开(公告)号：CN119293729A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411413493.1

申请日：2024-10-11

Applicant: 北京信息科技大学 ,  桂林电子科技大学 ,  中国标准化研究院

Inventor： 胡宇 ,  孟臻 ,  秦挺鑫 ,  李灵巧 ,  张蒙 ,  王琓 ,  周倩

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/21 ,  G06F18/243 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出基于Transformer架构的分布式多源异构信息融合方法，所述方法提出多层级分布式特征融合框架，基于异构源信息一次特征，采用端到端自注意力机制编码器架构实现二次特征提取融合，降低了计算难度，实现了计算成本与时间效率平衡。

公开(公告)号：CN118761670A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410892370.4

申请日：2024-07-04

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 孟臻 ,  胡宇 ,  蓝麒 ,  刘鹏博 ,  邢中华 ,  赵辉 ,  肖娜 ,  白帆 ,  覃磊 ,  姜新河

IPC: G06Q10/0639 ,  G06F17/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提出基于时空特征融合的特种设备检验人员能力评价方法及系统。该方法通过采集检验人员在执行检验任务过程中的时空数据，提取关键特征并进行融合，构建一个完备的指标体系，以全面评估检验人员的专业能力。同时，该方法还结合了检验人员的非时空特征，实现了时空特征和非时空特征的有效结合，提高了评价的准确性和全面性。

公开(公告)号：CN114677530A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210247307.6

申请日：2022-03-14

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 胡宇 ,  孟臻

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T5/00 ,  G06T5/20 ,  G06T7/13 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明提出一种基于小波形状描述子的聚类算法有效性评价方法、设备及介质，该方法从聚类簇中随机抽取或加入任意元素，形成原始簇与簇；将原始簇与测试簇分别转化为二维图像；检测原始簇与测试簇二维图像的轮廓边界；计算原始簇与测试簇二维图像的轮廓的小波形状描述子，得到轮廓上每个像素的特征向量；分别计算原始簇与测试簇二维图像的相似性；构建聚类算法有效性评价模型，基于原始簇与测试簇二维图像的相似性即可计算作为聚类算法有效性评价模型的参数，即可评价聚类算法的有效性。该方法适用于所有聚类算法的有效性评价，使用前不需要预了解聚类算法相关信息，速度快、准确性高，实现了聚类算法有效性的盲评估。