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公开(公告)号：CN114036955B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111278186.3
申请日：2021-10-30
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)
IPC: G06F40/30 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明提出的一种中心词跨句事件论元检测方法，能够减少跨句论元检测复杂度、提高准确率。通过下述技术方案实现：语料预处理建立候选中心词集、计算候选中心词及触发词的浅层语义向量、深层语义向量，基于双仿射变换神经网络模型检测到触发词关联依存弧，基于再一次双仿射变换检出触发词对应中心词并完成论元分类；从中心词‑论元类别集中取中心词，从中心词的临近词语中检测出论元，将其动态词、位置向量拼接后输入多层感知机MLP模型，实现特征建模，通过MLP模型计算出中心词的临近词作为论元边界词的归一化概率值，确定论元边界，得到完整的事件论元。选择概率最大的词作词语集合拼接作为中心词对应的完整论元，完成跨句的事件论元检测。
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公开(公告)号：CN113780395B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111012775.7
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: G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开的一种海量高维AIS轨迹数据聚类方法，准确率高，运行速度快。本发明他根本下述技术方案实现：依据航向信息分成多条轨迹，对AIS轨迹数据预处理并进行线性插值和数据补全；将预处理后的AIS轨迹数据输入到自编码器网络进行重构训练，输出降维后的轨迹特征嵌入点；基于欧氏距离的k‑means算法，对轨迹特征嵌入点进行聚类，得到初始聚点；将预训练好的编码器加入聚类层构建深度聚类网络，分别计算轨迹特征嵌入点分配给初始聚点的软分配概率，以及属于某个聚类的辅助分配概率，采用梯度下降算法计算二者KL散度，当连续迭代之间的聚类分配变化小于设定值时，聚类过程停止，得到最终聚类结果。
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公开(公告)号：CN113962294A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111159151.8
申请日：2021-09-30
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: 本发明公开的一种多类型事件预测模型，涉及事件分析与处理领域。本发明通过下述技术方案实现：事件异构时序图构建模块以事件描述数据库为基础，以所有要素为邻域节点，构建事件异构时序图，通过关系图神经网络模型获取事件发生时间节点的特征向量；组合特征提取模块提取时间节点特征向量组合时间段内事件的组合特征信息，按时间顺序排列输出组合特征向量；时序特征提取模块将组合特征向量送入时序特征提取模块，输出具备时序特征的向量；多标签分类器模块将时序特征提取模块输出的向量进行扁平化处理，控制神经网络输出层向量维度与被预测事件类型数量保持一致，最终全连接深度神经网络通过激活函数层，可视化输出每种类型事件发生的概率值。
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公开(公告)号：CN113779195B
公开(公告)日：2023-12-22
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)
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/30 , G06Q10/0639 , G06Q50/00
Abstract: 计。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(56)对比文件Zengchao Hao 等.A monitoring andprediction system for compound dry andhot events. Environmental ResearchLetters.2019,1-11.S. Fuchs 等.The importance ofindicator weights for vulnerabilityindices and implications for decisionmaking in disastermanagement.International Journal ofDisaster Risk Reduction.2019,1-12.蒋宇 等.面向舆情预测的突发事件首发信息风险评估研究.图书与情报.2016,(第03期),19-26.
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公开(公告)号：CN113780395A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111012775.7
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: 本发明公开的一种海量高维AIS轨迹数据聚类方法，准确率高，运行速度快。本发明他根本下述技术方案实现：依据航向信息分成多条轨迹，对AIS轨迹数据预处理并进行线性插值和数据补全；将预处理后的AIS轨迹数据输入到自编码器网络进行重构训练，输出降维后的轨迹特征嵌入点；基于欧氏距离的k‑means算法，对轨迹特征嵌入点进行聚类，得到初始聚点；将预训练好的编码器加入聚类层构建深度聚类网络，分别计算轨迹特征嵌入点分配给初始聚点的软分配概率，以及属于某个聚类的辅助分配概率，采用梯度下降算法计算二者KL散度，当连续迭代之间的聚类分配变化小于设定值时，聚类过程停止，得到最终聚类结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112101381A
公开(公告)日：2020-12-18
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)
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集和测试集；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集和测试集，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。
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公开(公告)号：CN111860612A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010609017.2
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)
Abstract: 本发明公开的无监督高光谱图像隐低秩投影学习特征提取方法，旨在提供一种能够实现快速、高鲁棒性的无监督高光谱特征提取方法。本发明通过下述技术方案予以实现：首先将输入的高光谱图像数据按比例划分成训练集和测试集；设计鲁棒性权重函数，计算训练集样本两两之间的光谱相似度，根据训练集构建谱约束矩阵和图正则化约束；然后将隐低秩表示模型的行表示系数近似分解，结合谱约束矩阵和图正则化约束构建隐低秩投影学习模型，采用交替迭代乘子法优化求解隐低秩投影学习模型，获取低维投影矩阵，输出所有测试集样本的类别，将训练集的低维特征作为支持向量机的训练样本，对测试集的低维特征进行分类，以分类结果的质量评估特征提取的性能。
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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。
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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。
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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。
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