公开(公告)号：CN119089139A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411146007.4

申请日：2024-08-20

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王磊 ,  文艺 ,  王俊璞 ,  吕锡博 ,  杨旭

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/15 ,  G06N5/04 ,  G06F18/22 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络的污水处理出水氨氮预测方法及系统。本方法设计了双层稀疏贝叶斯回声状态网络结构，通过稀疏贝叶斯推理方法学习模型参数，输入层的稀疏性可以去除无关的输入特征，达到数据降维的目的；隐含层的稀疏性可以使隐含层具备适当的神经元，获得与历史数据相匹配的网络规模，有效防止过拟合现象的发生，提高神经网络自组织能力和泛化能力。实验结果表明该智能预测方法能够准确地测量城市污水处理过程出水氨氮浓度。为城市污水处理过程的数智化运行创造条件，为出水水质达标提供保障，践行智慧环保建设，为污水处理过程安全、平稳运行提供理论支撑与技术保障。

公开(公告)号：CN114385820A

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202011116145.X

申请日：2020-10-19

Applicant: 国网冀北电力有限公司 ,  北京信息科技大学

Inventor： 张莉 ,  王磊 ,  王宁宁 ,  邢春玉

IPC: G06F16/36 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明提供了一种企业级审计知识图谱构建方法、系统及装置，系统包括：数据采集及预处理模块，用于采集多源异构数据，并对数据进行预处理，从而形成结构化审计数据；抽取模块，用于对所述结构化审计数据进行抽取，确定结构化审计数据中的基础实体、属性和关系，构建审计领域显性网络；显性网络建立模块，用于对所述基础实体、属性、关系，通过知识融合，获得不同来源的审计数据与审计数据模式之间的映射关系，从而完善审计领域显性网络；存储模块，用于对审计数据进行存储；隐性关系挖掘模块，用于获取审计数据的隐性关系，建立审计知识图谱。本方案可为各类数字化审计平台提供服务，其高度可成长性可为审计工作提供长期、灵活、可适应的支撑。

公开(公告)号：CN119538515A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411462956.3

申请日：2024-10-19

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张莉 ,  王宁宁 ,  王磊 ,  陈皓轩 ,  李卓松

IPC: G06F30/20

Abstract: 本发明公开了一种基于AI大模型制作审计底稿的方法及装置。其中，该方法包括：所述审计底稿机器人的审计底稿工具选择模型基于输入的审计底稿需求识别相应的底稿制作意图，并根据所述底稿制作意图从审计工具库中筛选并提取出相应的审计底稿工具；所述审计底稿机器人的审计底稿制作模型基于所获取的相关科目的审计数据，利用所述审计底稿工具来制作审计底稿。本发明解决了现有技术中审计效率较低的技术问题。

公开(公告)号：CN118673414B

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202410778358.0

申请日：2024-06-17

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王磊 ,  鲁添元 ,  赵晓永 ,  王宁宁 ,  张静乐 ,  李莉 ,  崔国玺

IPC: G06F18/243 ,  G06Q10/083 ,  G06Q10/0833 ,  G06F18/214 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明涉及一种物流运单数据处理领域，公开了一种数据流环境下的物流运单异常检测方法、系统及存储介质，其包括：将物流公司原始运单数据和原始轨迹数据分别进行预处理后，进行正负样本的选取；将负样本和正样本进行整合，生成概念漂移数据集与非概念漂移的数据集，由非概念漂移的数据集模拟运单异常的概念漂移，并从各数据集中选取能够全面反映运单与轨迹之间关系的特征；对选取的特征采用EFAT算法进行处理，得到异常检测结果。本发明检测速度快、准确率高，并具有能抵抗概念漂移的能力。

公开(公告)号：CN119360060A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411391864.0

申请日：2024-10-07

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张莉 ,  苗紫菀 ,  王宁宁 ,  李卓松 ,  王磊

IPC: G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种资产匹配检测方法及装置。其中，该方法包括：初始化资产虚假匹配检测模型，加载所述资产虚假匹配检测模型的权重；在输入所述资产虚假匹配检测模型的资产数据是两个图片的情况下，对所述两个图片分别进行归一化处理，并使用所述资产虚假匹配检测模型对所述两个图片进行相似度预测，输出预测的相似度分数；在输入所述资产虚假匹配检测模型的资产数据是两个视频的情况下，对所述两个视频分别进行归一化处理，从归一化处理的所述两个视频中选择帧对得到与所述帧对对应的两个图片，并使用所述资产虚假匹配检测模型对所述两个图片进行相似度预测，输出预测的相似度分数；基于所述相似度分数，来判断所述资产数据是否匹配。本发明解决了资产匹配不准确的技术问题。

公开(公告)号：CN116938509A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310397256.X

申请日：2023-04-12

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 赵晓永 ,  杨寒雨 ,  王磊 ,  崔国玺 ,  张静乐 ,  王宁宁 ,  卢慧雅

IPC: H04L9/40

Abstract: 本发明涉及一种基于ChatGPT知识增强的网络数据流异常检测方法及系统，其包括：对获取的流式网络数据集进行基于ChatGPT知识增强处理，得到该流式网络数据集所在领域的领域知识，并获取领域知识中数据特征的最大值和最小值；基于当前数据速率与理想速率的关系，确定下一个区间自适应滑动窗口的长度，以得到区间自适应滑动窗口；将领域知识的特征的最大值和最小值融入归一化中，并将整个流式网络数据输入区间自适应滑动窗口对其进行归一化处理，得到当前窗口归一化后的数据点，并将当前窗口归一化后的数据点输入数据异常检测方法中，得到网络数据流异常检测结果。本发明能有效保证数据处理的实时性，提高异常数据的检测准确度；可以在网络安全领域中应用。

公开(公告)号：CN116738272A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310387078.2

申请日：2023-04-12

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 赵晓永 ,  高小玉 ,  王磊 ,  崔国玺 ,  张静乐 ,  王宁宁 ,  卢慧雅

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06Q30/0251 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种移动广告点击流量中异常数据检测方法及系统，其包括：获取移动广告点击流量表格数据集，分别对数据集中的数值特征和分类特征进行预处理，并随机划分为训练集和测试集；将训练集输入预先构建的异常移动流量表格数据模型中，采用流量表格数据表征学习借口任务，并通过自监督预训练提供上下文知识先验对异常移动流量表格数据模型进行训练，获取训练好的异常移动流量表格数据模型；将测试集输入训练好的异常移动流量表格数据模型中，得到移动广告点击流量中的虚假点击流量数据。本发明能有效检测出虚假无效点击流量数据，避免无效流量造成的损失，可以在异常数据处理领域中应用。

公开(公告)号：CN111804600B

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202010459514.9

申请日：2020-05-28

Applicant: 北京蒙泰华奥国际贸易有限公司 ,  北京信息科技大学

Inventor： 奥凤廷 ,  张志强 ,  赵磊 ,  王磊 ,  梅超 ,  王倪珂

IPC: B07C3/12 ,  B07C3/02

Abstract: 本申请涉及快递投送设备技术领域，尤其是涉及一种智能快递系统，包括吊舱、支撑框架及设置于支撑框架的自动开合平台、位置调整装置、自动卸货装置、配送装置、分拣装置和储存柜；吊舱设置于无人机，用于装载快递件；自动开合平台设置于支撑框架，用于停放无人机；位置调整装置设置于自动开合平台，用于调整无人机方位；自动卸货装置设置于自动开合平台，用于解锁吊舱并卸载吊舱内的快递件；配送装置设置于自动卸货装置的下方，用于接收并输送从吊舱卸载的快递件；分拣装置设置于配送装置的侧部，用于接收并分拣配送装置输送而来的快递件；储存柜设置于配送装置的侧部，用于接收并存放被分捡后并被配送装置输送而来的快递件。

公开(公告)号：CN119252367A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411286128.9

申请日：2024-09-13

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 王磊 ,  杨旭 ,  王俊璞 ,  文艺 ,  吕锡博 ,  陈启丽

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/70 ,  G06N3/006 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本申请公开了一种基于鸽群优化回声状态网络的出水总磷预测模型构建方法，通过获取污水处理数据，并进行数据预处理；根据预处理后的污水处理数据确定辅助变量集和预测变量；其中，预测变量为出水总磷；根据辅助变量集和预测变量确定回声状态网络的输入节点个数和输出节点个数；基于自适应改进的鸽群优化算法结合禁忌搜索算法确定回声状态网络储备池层的最佳参数。本申请利用鸽群优化算法的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力，通过改进鸽群优化算法中的算子更新公式进一步提升算法的寻优能力，运用自适应调整机制对回声状态网络的参数和结构进行优化，不仅让原有算法摆脱局部最优解，还能提升模型预测精度。

公开(公告)号：CN118013362A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410151646.3

申请日：2024-02-02

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 赵晓永 ,  赵延玉 ,  王磊 ,  李莉 ,  王宁宁 ,  张静乐 ,  杨寒雨

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06N3/088 ,  G06N20/20 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明涉及一种城市建筑异常能耗检测与优化的方法、系统、介质及设备，其包括：采用三个无监督模型基于统计的HBOS、基于机器学习的IForest和基于深度学习的EMD‑LSTM作为基学习器，将获取的待检测能耗数据集预处理后输入基学习器进行异常数据分类；将各个基学习器分类判定的处于离群和正常边缘的数据合并后，输入LLM进行标记，将LLM标记的数据与各基学习器输出的数据合并为最终的标记数据集；采用标记数据集训练XGBoost二元分类模型，将待检测的能耗数据集输入训练好的XGBoost二元分类模型，得到最终的能耗检测结果，输出异常能耗数据；同时，采用可解释人工智能分析方法对异常能耗数据进行细粒度分析和优化。本发明能有效提高异常能耗检测准确率。