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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109064368A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810800942.6
申请日：2018-07-20
Applicant: 中国矿业大学
CPC classification number: G06Q50/265 , G06N5/045
Abstract: 一种基于OWL的瓦斯爆炸事故本体构建及推理方法，用于矿山事故预警中使用。首先将瓦斯爆炸事故的各项因素图形化为是树结构体系，利用本体技术对瓦斯爆炸事故树进行表达，构建出瓦斯爆炸事故本体知识库树结构体系，然后制定瓦斯爆炸事故推理规则并构建瓦斯爆炸事故推理规则集，最后将瓦斯爆炸事故推理规则集推理出来的基本事件反馈回瓦斯爆炸事故本体知识库，从而获得最终各项瓦斯爆炸事故的发生概率。其步骤简单，判断效果好。
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公开(公告)号：CN110458181B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201910494216.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度随机森林的句法依存模型、训练方法和分析方法，适用于句法依存分析使用。将随机森林集成模型用于基于转移的句法依存分析中，进行局部依存构建预测，主要包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括特征映射层和增强层的设计、输出权重的设计两部分，通过设计随机森林和完全随机森林组成的神经网络节点，以自适应调节模型的宽度，通过节点的平均准确率得到本地权重计算输出权重，最后求解最终输出向量。其自动化程度高，通过训练自适应决定模型大小，理论分析容易、可解释性以及并行化能力强。
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公开(公告)号：CN110458181A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910494216.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于宽度随机森林的句法依存模型、训练方法和分析方法，适用于句法依存分析使用。将随机森林集成模型用于基于转移的句法依存分析中，进行局部依存构建预测，主要包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括特征映射层和增强层的设计、输出权重的设计两部分，通过设计随机森林和完全随机森林组成的神经网络节点，以自适应调节模型的宽度，通过节点的平均准确率得到本地权重计算输出权重，最后求解最终输出向量。其自动化程度高，通过训练自适应决定模型大小，理论分析容易、可解释性以及并行化能力强。
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公开(公告)号：CN110930008B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201911117563.8
申请日：2019-11-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的矿山灾害事件检测方法，适用于煤矿灾害类事件检测使用。包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括混合特征输入层和高速迭代空洞卷积神经网络的设计两部分，通过混合输入文本词级、字符级和实体特征向量，构建细粒度和语义性更强的特征输入层，充分挖掘文本深层语义和结构信息，通过采用迭代法堆叠DCNN构建深层模型，获取全局特征向量，提高模型训练效率，模型后端框架选用Highway网络连接Softmax分类层优化特征向量，改善训练深层网络模型易过拟合和收敛难的问题，提高模型检测的准确性。能够自动检测海量文本数据中的矿山灾害事件，避免繁琐的人工构建操作，为矿山灾害事件的分析及预警提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN110930008A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911117563.8
申请日：2019-11-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 一种基于卷积神经网络的矿山灾害事件检测方法，适用于煤矿灾害类事件检测使用。包括模型设计和模型训练两部分，模型设计部分主要包括混合特征输入层和高速迭代空洞卷积神经网络的设计两部分，通过混合输入文本词级、字符级和实体特征向量，构建细粒度和语义性更强的特征输入层，充分挖掘文本深层语义和结构信息，通过采用迭代法堆叠DCNN构建深层模型，获取全局特征向量，提高模型训练效率，模型后端框架选用Highway网络连接Softmax分类层优化特征向量，改善训练深层网络模型易过拟合和收敛难的问题，提高模型检测的准确性。能够自动检测海量文本数据中的矿山灾害事件，避免繁琐的人工构建操作，为矿山灾害事件的分析及预警提供数据支撑。
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