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公开(公告)号：CN114662748B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210250344.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/20 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/2413 , G06F18/23213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提出一种基于图结构学习的多行为融合神经网络分类预测方法，涉及模式识别与机器学习，尤其是面向基于多源异构校园大数据的学生成绩预测任务。该方法利用多源异构的校园大数据集进行学生行为特征提取，引入K邻近算法构建多行为融合特征图，在此基础上，提出了优化的图结构学习模块学习。相比于单行为节点特征在特征图上进行传播，多行为特征图能够为学习节点嵌入提供更加全面的特征信息。同时，优化的图结构学习模块能够为节点特征图的学习提供共享的信息表示。相比于现有的分类预测模型，本发明方法显著提升了分类预测准确率。
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公开(公告)号：CN113780001B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110921609.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种面向学术论文同名消歧的可视化分析方法。在科学文献管理领域内，如何提高同名消歧的效率已成为一个亟待解决的热点问题。鲜有一种可交互的、直观的可视化工具，在结合机器学习算法的基础上，对同名作者之间的合作关系进行深入的分析和解释。本发明首先根据论文合著者存在的合作网络，生成合作关系图，用于揭示科研团队中作者的合作关系。为了展示不同作者研究方向之间的相关性，设计了合作关系图和发文期刊图之间的可视化联动。通过结合深度学习模型分别对论文和作者进行分类，实现从作者和团队任意主体出发的交叉分析与连贯推理。本发明基于真实论文数据集进行了案例研究，验证了本发明在解决论文同名消歧
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公开(公告)号：CN113918711A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110866447.7
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多视图多层注意力的面向学术论文的分类方法涉及深度学习领域、图神经网络领域。在当今信息化高速发展的时代，传统的论文匹配方法仅仅使用单一的关系图，导致匹配效果不佳。本发明首先将论文之间的多种关系图输入图卷积神经网络，做到了更准确地捕捉真实论文数据的复杂关系。然后在捕捉到多种关系的基础上，使用多层注意力机制，学习到了每一篇论文的最优表示。最后引入自动编码器模块，缓解了图卷积网络在学习多视图信息时产生的过平滑问题。结果表明，通过将多层注意力与多视图输入结合，并将自动编码器与图神经网络相结合，提高了对学术论文分类的精度，从而实现了数字图书馆中对论文与论文作者的高效匹配。
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公开(公告)号：CN117658515A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311567254.7
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京工业大学 , 北京建筑材料科学研究总院有限公司 , 天津市建筑材料科学研究院有限公司
IPC: C04B24/32 , C08G83/00 , C08F283/06 , C08F220/06 , C04B103/30
Abstract: 本发明属于混凝土用减水剂的制备技术领域，本发明公开了一种支化结构氧化石墨烯‑聚羧酸减水剂复合材料及其制备方法。本发明通过环氧醇类单体亲核开环再进行原位聚合和迈克尔加成，得到巯基封端支化聚合物，在引发剂作用下，与聚羧酸减水剂发生自由基聚合反应，生成支化结构的聚羧酸减水剂聚合物，该聚合物的巯基与氧化石墨烯上环氧基开环接枝，得到氧化石墨烯聚羧酸减水剂。本发明设计合成的复合物具有聚羧酸分子链，可以在氧化石墨烯增强增韧水泥基材料的同时，发挥减水剂的作用，提高水泥浆体的工作性。该复合物可以解决氧化石墨烯与水泥浆体难以拌合的问题，有效提高水泥基材料的流动度和抗压强度，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113918711B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110866447.7
申请日：2021-07-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多视图多层注意力的面向学术论文的分类方法涉及深度学习领域、图神经网络领域。在当今信息化高速发展的时代，传统的论文匹配方法仅仅使用单一的关系图，导致匹配效果不佳。本发明首先将论文之间的多种关系图输入图卷积神经网络，做到了更准确地捕捉真实论文数据的复杂关系。然后在捕捉到多种关系的基础上，使用多层注意力机制，学习到了每一篇论文的最优表示。最后引入自动编码器模块，缓解了图卷积网络在学习多视图信息时产生的过平滑问题。结果表明，通过将多层注意力与多视图输入结合，并将自动编码器与图神经网络相结合，提高了对学术论文分类的精度，从而实现了数字图书馆中对论文与论文作者的高效匹配。
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公开(公告)号：CN113780001A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110921609.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种面向学术论文同名消歧的可视化分析方法。在科学文献管理领域内，如何提高同名消歧的效率已成为一个亟待解决的热点问题。鲜有一种可交互的、直观的可视化工具，在结合机器学习算法的基础上，对同名作者之间的合作关系进行深入的分析和解释。本发明首先根据论文合著者存在的合作网络，生成合作关系图，用于揭示科研团队中作者的合作关系。为了展示不同作者研究方向之间的相关性，设计了合作关系图和发文期刊图之间的可视化联动。通过结合深度学习模型分别对论文和作者进行分类，实现从作者和团队任意主体出发的交叉分析与连贯推理。本发明基于真实论文数据集进行了案例研究，验证了本发明在解决论文同名消歧问题上的有效性。
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公开(公告)号：CN114662748A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210250344.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于图结构学习的多行为融合神经网络分类预测方法，涉及模式识别与机器学习，尤其是面向基于多源异构校园大数据的学生成绩预测任务。该方法利用多源异构的校园大数据集进行学生行为特征提取，引入K邻近算法构建多行为融合特征图，在此基础上，提出了优化的图结构学习模块学习。相比于单行为节点特征在特征图上进行传播，多行为特征图能够为学习节点嵌入提供更加全面的特征信息。同时，优化的图结构学习模块能够为节点特征图的学习提供共享的信息表示。相比于现有的分类预测模型，本发明方法显著提升了分类预测准确率。
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公开(公告)号：CN113051397A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110258416.3
申请日：2021-03-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62
Abstract: 在当今电子信息化时代，大规模学术数字图书馆在学术界的重要性日趋明显，如知网、万方、DBLP等。在这些系统中收录了以百万计的学术文献记录，但是正因如此，大量学术文章不能很好的匹配其作者，存在明显的同名歧义问题。为了解决上述问题。本发明提供了一种基于网络表示学习和词向量表示进行同名排歧的方法。该方法主要是利用论文的文本信息，如题目、关键词等；论文的关系信息，如作者等。通过以上信息结合网络表示学习以及文本嵌入学习生成表示论文的向量；在通过计算两两向量(文章)之间的相似性生成相似性矩阵；对生成的论文相似性矩阵进行聚类，不同的作者的文章被分配到不同簇中，从而实现了学术论文中同名排歧。
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公开(公告)号：CN117777474A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311564603.X
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京建筑材料科学研究总院有限公司 , 北京工业大学 , 天津市建筑材料科学研究院有限公司 , 北京金隅集团股份有限公司
IPC: C08G83/00 , C08F283/06 , C04B24/26 , C08F220/06 , C04B103/30
Abstract: 本发明属于混凝土技术领域，具体涉及一种缓释型聚羧酸减水剂改性氧化石墨烯及其制备方法与应用。该缓释型聚羧酸减水剂改性氧化石墨烯通过将缓释型聚羧酸减水剂上的巯基与氧化石墨烯上的环氧基进行开环接枝制备而成。该缓释型聚羧酸减水剂改性氧化石墨烯可以解决氧化石墨烯与水泥浆体难以拌合的问题，有效提高水泥基材料的保坍性和抗压强度，具有广阔的应用前景。
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