-
公开(公告)号：CN113779959B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111011031.3
申请日：2021-08-31
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06F40/205 , G06F40/211 , G06F40/247 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开的一种小样本文本数据混合增强方法，简洁、完备、自适应强。本发明通过下述技术方案实现：基于文本数据增强目标，将原始文本分为长文本数据和短文本数据，自动分开区分处理，对长文本数据进行同义词替换、随机插入、随机交换和随机删除，对不同长度的文本自动适配，对短文本数据进行回译增强，统计分析文本数据样本长度分布，将数据样本分布细分为更细粒度的组并进行掩码预测或预训练；将每个文本数据样本归类到不同的组，对不同组的文本数据样本，按组设置不同的掩码概率，通过降噪自编码过程进行掩码预测，实现文本数据二次增强；根据小样本数量生成批量增强文本，实现小样本文本数据混合增强。提高文本增强数量，同时保证增强质量。
-
公开(公告)号：CN112287118B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202011190740.8
申请日：2020-10-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种事件模式频繁子图挖掘与预测方法，涉及知识工程技术领域，旨在降低挖掘开销，提升挖掘速度。本发明通过下述技术方案实现：在基于密度的图摘要阶段将基于密度图摘要图中的节点划分成簇或者超级节点，依次选取节点构建一个简洁的高层次的图；在模式挖掘阶段，在大规模的事件图谱上进行频繁子图挖掘，基于事件模式挖掘频繁子图，在事件图谱的图集中找到频繁出现的子图；基于图摘要算法对输入图G进行摘要，以摘要结果为输入进行频繁子图挖掘和基于图摘要的挖掘预处理；最后，利用多源数据，从多方来源多个角度进行事件模式的挖掘与预测，根据用户定义的最小支持度min_sup或其他输出标准进行候选集过滤和频繁子图输出。
-
公开(公告)号：CN113051340B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110338041.1
申请日：2021-03-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的端到端海空活动目标数据规律实时挖掘方法，从目标输入到多种活动规律输出的端到端挖掘，能完成未知目标的自动判别和隐藏规律发现。本发明通过下述技术方案予以实现：首先，将海域目标活动规律数据分为已知目标和未知目标，将端到端海域目标活动规律挖掘数据及身份辨识统一在一个完整的海域目标活动数据规律框架之内，构建一套统一的海域目标活动数据规律挖掘框架，直接挖掘已知目标活动规律数据，同时采用卷积网络模型创建目标识别模块，利用动态时间扭曲算法和经典航迹信息对未知目标活动规律数据进行目标识别，在线判别未知目标身份，然后对目标多维度信息的活动规律数据进行实时端到端挖掘，并将挖掘结果作为活动规律输出。
-
公开(公告)号：CN112101381B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010891063.6
申请日：2020-08-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06V10/58 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开的一种张量协作图判别分析遥感图像特征提取方法，旨在提供一种复杂度低、特征提取性能好的有监督特征提取方法。本发明通过下述技术方案实现：以每个像素为中心截取三维的张量数据块；按比例将实验数据划分成训练样本集和测试样本集；计算当前训练像素与每个类别训练数据的欧式距离，构建对角权重约束矩阵；然后，设计带约束的L2范数协作表示模型，构建图权重矩阵和张量局部保持投影模型；求取对应张量数据块每一个维度的投影矩阵；最后，利用低维投影矩阵得到三维低维表示的训练样本集和测试样本集，并按特征维展开成列向量的形式，将提取到的低维特征输入支持向量机分类器进行分类，判定测试集的类别，以分类效果评估特征提取的性能。
-
公开(公告)号：CN109710728B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201811417992.2
申请日：2018-11-26
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/258
Abstract: 本发明公开的一种新闻话题自动发现方法，旨在提供一种能够提高新闻话题发现的准确性的方法。本发明通过下述技术方案予以实现：首先设置增量聚类相关参数和增量聚类触发参数，对增量数据进行分批次聚类，预处理输入文本，对文章统一文本格式编码，计算文本特征，生成文本特征向量，提取文本特征词，构建文本特征向量集，在批次内先做主题聚类，再做主题内层次聚类，然后计算每一个单点主题与所有聚类的相似度即每一个单点到每一个聚类中心的距离，合并到最大的类簇，将跨批次的聚类互相凝聚起来，完成主题间层次聚类；生成新闻话题并进行新类簇融合，将新类簇质心与已有历史类簇质心进行比较，然后对新增数据聚类结果与已有聚类结果做跨批次融合。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113779195A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111011061.4
申请日：2021-08-31
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种热点事件状态评估方法，能够改善评估模型精确性，提高计算效率，本发明通过下述技术方案实现：量化评估模型生成：构建多层次多粒度评估指标体系，基于评估指标体系和评估结论，结合专家知识完成评估指标对评估结论支撑度的判定，生成量化评估模型；语义匹配评估：以量化评估模型为基础，通过指标数据与评估指标的匹配得到量化矩阵图，对每个结论对应的量化权重统计与归一化计算，得到当前热点事件状态的初步定量估计；深度分类评估：根据新矩阵图输出的指标数据+量化标签进行深度分类模型训练，利用分类模型进行指标数据分类权重量化，自动计算指标数据对事件状态的支撑度，完成事件状态的深度自动化定量估计。
-
公开(公告)号：CN113051340A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110338041.1
申请日：2021-03-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的端到端海空活动目标数据规律实时挖掘方法，从目标输入到多种活动规律输出的端到端挖掘，能完成未知目标的自动判别和隐藏规律发现。本发明通过下述技术方案予以实现：首先，将海域目标活动规律数据分为已知目标和未知目标，将端到端海域目标活动规律挖掘数据及身份辨识统一在一个完整的海域目标活动数据规律框架之内，构建一套统一的海域目标活动数据规律挖掘框架，直接挖掘已知目标活动规律数据，同时采用卷积网络模型创建目标识别模块，利用动态时间扭曲算法和经典航迹信息对未知目标活动规律数据进行目标识别，在线判别未知目标身份，然后对目标多维度信息的活动规律数据进行实时端到端挖掘，并将挖掘结果作为活动规律输出。
-
公开(公告)号：CN111858954A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010609005.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06N5/04 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种面向任务的文本生成图像网络模型，旨在提供一种生成与文本语义一致且内容丰富的高质量图像的文本生成图像网络模型，本发明通过下述技术方案实现：常识推理模块对自然语言文本描述中的实体及实体属性进行丰富和扩充，然后针对自然语言文本描述，分别构建实体关系场景图和实体属性语义向量；全局生成模型将实体关系场景图输入到GCN中，将得到的嵌入向量分别输入掩码回归网络和边界框回归网络，估计出各实体的分割掩码和边界框，融合所有实体布局形成场景布局，结合卷积神经网络生成初始图像；局部细化模型将实体属性语义向量和初始图像特征映射作为输入，结合RRRN和卷积神经网络，生成内容丰富协调的高质量图像。
-
公开(公告)号：CN111611309A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010233520.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
IPC: G06F16/26 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开的一种话单数据关系网络交互式可视化方法，旨在提供交互性强的可视化方案。本发明通过下述技术方案实现：结合后续关系网络分析的需求，针对人员信息数据和话单数据进行数据建模，形成话单关系网络分析数据模型；抽取Impala数据库中数据，进行话单关系网络构建；针对话单关系网络进行话单数据挖掘，得到关键人物节点集合；设置点击节点返回下级节点个数阈值TopN和入度阈值InNum和出度阈值OutNum；计算选中节点与所有下级节点间的通联次数，按降序排列，排序前TopN的节点判为密切联系人；根据不同的社会行为规律来判断其分类数据相应的社会关系权值，将各分类结果以表单与图像两种可视化的形式输出。
-
公开(公告)号：CN111368691A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010128995.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所)
Abstract: 本发明公开的一种无监督的高光谱遥感图像空谱特征提取方法。旨在提供一种可以实现对高光谱遥感图像的无监督空谱特征提取，能够获得更高高光谱影像分类精度的图像空谱特征提取方法，本发明通过下述技术方案实现：按指定尺度将原始图像分割成相同大小不重叠的子图像块，并对每个子图像块进行张量鲁棒性投影学习运算，得到低维特征表示的低维投影矩阵；以三阶张量运算完成高光谱数据的空间结构挖掘，将低维投影融入张量鲁棒性主成分分析模型，构建无监督张量鲁棒性投影学习模型，获取每个子图像块的低维特征；按设定比例划分训练集和测试集，利用最近邻分类器对测试集进行分类，得到测试样本的类别，实现对高光谱遥感图像的无监督空谱特征提取。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
52
records
(took 0.061 seconds)
