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公开(公告)号：CN118569260B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411036769.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种面向水库群联合调度的小样本命名实体识别方法，通过实体跨度检测和实体类型分类两个阶段构建模型。在跨度检测阶段使用跨度边界矩阵，学习跨度边界信息并过滤潜在错误跨度，提高检测精度；在实体类型分类阶段，通过标签引导提高原型网络构建质量。在模型训练过程中，使用对比学习改进损失函数，通过反向传播更新参数，使相同类型实体的空间表示更加接近。完成实体原型构造后，利用距离函数计算样本与类别原型之间的距离，并将其转化为相似度概率对样本进行分类。本发明实现了水库群联合调度实体的自动提取，能够在样本较少的数据集中完成命名实体识别任务，具有较高的识别效果，极大节省了人工标记所需的人力物力与时间成本。
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公开(公告)号：CN116385530A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310641984.0
申请日：2023-06-01
Applicant: 太湖流域水文水资源监测中心(太湖流域水环境监测中心) , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术的河湖漂浮物目标识别方法，所述方法包括：在每个摄像头上部署初筛小目标的经过信任度权重调整后的SSD算法，当摄像头检测到小目标时将检测结果上报给边缘服务器；在边缘服务器上部署根据多个摄像头的采集图像结合判断小目标类型和位置的模型，结合不同摄像头的采集图像进行小目标判断，以及利用多角测量法计算当前小目标所在的位置；边缘服务器将计算的小目标的位置信息和水流速度信息上报至监控平台；所述监控平台预测小目标的位置变化趋势，并可视化显示；通过本发明的方法为实时、高效的河湖漂浮物监控提供了一种可行的解决方案。
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公开(公告)号：CN114722820A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210281501.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 河海大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于门控机制和图注意力网络的中文实体关系抽取方法，首先，使用中文BERT预训练模型将文本转换为机器可以识别的向量形式；其次，将实体嵌入拼接到每个词嵌入后面，采用一种全局信息门控机制，计算门控向量，实现词嵌入的实体语义强化；然后，对文本进行依存句法分析，获得依存句法树，构造出邻接矩阵、依赖类型矩阵和依赖方向矩阵，使用掩码自注意力求得注意力权重矩阵，进而在图注意力网络中对文本进行特征提取；最后，从图注意力网络的输出中，获取两个实体和句子的表征向量，经过多层感知机将该向量转换到分类空间，输入至分类器中完成关系分类。
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公开(公告)号：CN105815193A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610308735.X
申请日：2016-05-11
Applicant: 河海大学
CPC classification number: Y02P60/122 , A01G25/02 , A01C23/042 , A01C23/047 , A01G25/023
Abstract: 本发明公开了一种节能型水利灌溉系统，本发明具有结构合理简单、生产成本低、使用方便，第一水泵从河里直接抽取水到沉淀室中沉淀，在进入到储水室中，通过水肥室混合水肥，再经由第二水泵和加压泵的作用下，最后通过伸缩水管和喷嘴进行灌溉，在伸缩水管上设置挡水罩和旋转叶加大了灌溉时候的面积，喷嘴采用四通的结构，可以全方位进行喷洒，还设置了风电和太能源装置供电，大大减低了能源的消耗，实现了环保减排，且极大程度上合理利用水利资源，还设置了农药储存室，可以实现农药喷洒。
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公开(公告)号：CN103577746B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201310554241.6
申请日：2013-11-08
Applicant: 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司南京供电公司 , 河海大学
IPC: G06F21/45
Abstract: 一种基于XML配置的信息系统间授权差异检测方法，将各信息系统的用户信息导出为EXCEL文件并上传，WEB服务器获取上传文件并进行解析，通过用户信息及角色对应关系信息，得到初步分析结果二维数组集合；再结合初步分析结果二维数组集合和角色继承关系，得到最终的检测结果二维数组集合，所述二维数组集合记载同一用户在不同信息系统中的授权差异，完成信息系统间授权差异的自动检测。本发明使用计算机自动发现信息系统间的授权差异情况，解决了手工权限梳理方式费时费力、工作量巨大、易出错的问题；通过XML配置文件实现自动遍历检测，提高了检测的准确性；管理员可以通过修改配置文件来适应授权信息的变化，方便维护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119537579A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411440402.3
申请日：2024-10-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种面向语义结构特征联合增强的代码摘要生成方法。本发明遵循编码器‑解码器架构，采用一种多形式联合的语义特征增强方法自动生成代码摘要。其中编码器在令牌和语句级别学习代码语义，解码器接收代码嵌入并结合注意力机制来生成代码摘要。不同于单一的树或图编码过程，本方法使用图表示增强区间划分的树结构。联合解码器聚合文本序列信息与包含位置结特征的结构序列信息，预测并生成模型理解后代码摘要文本。本发明缓解了因代码文本特征无序造成的不同长度代码文本的重复和冗余问题。在较为复杂的代码文本数据集中，减少了因知识信息理解不足出现的词语歧义现象，并生成质量较高的代码摘要。同时，方法具备较好的收敛性能。
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公开(公告)号：CN119149746A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411369025.9
申请日：2024-09-29
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F40/30 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于多级分类层次注意力的远程监督关系抽取方法，使用基于多级分类层次注意力的远程监督关系抽取(MCHRE)模型。该模型利用图注意力网络(GraphAttention Networks,GATs)对关系的层次结构进行建模，深入挖掘关系类别间的隐含语义联系，生成感知全局层次结构的关系嵌入；在分类策略部分，以层次注意力机制为基础，引入多级分类结构，实现更细粒度的分类过程，引导知识由头关系向尾关系迁移，从而实现数据降噪，并有效改善长尾关系的抽取性能。本发明具备强大的抗噪声干扰能力，在关系抽取性能上表现优异，在长尾抽取上的表现全面优于基线模型，是解决远程监督关系抽取中数据长尾问题的有效方法。
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公开(公告)号：CN116385530B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310641984.0
申请日：2023-06-01
Applicant: 太湖流域水文水资源监测中心(太湖流域水环境监测中心) , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网技术的河湖漂浮物目标识别方法，所述方法包括：在每个摄像头上部署初筛小目标的经过信任度权重调整后的SSD算法，当摄像头检测到小目标时将检测结果上报给边缘服务器；在边缘服务器上部署根据多个摄像头的采集图像结合判断小目标类型和位置的模型，结合不同摄像头的采集图像进行小目标判断，以及利用多角测量法计算当前小目标所在的位置；边缘服务器将计算的小目标的位置信息和水流速度信息上报至监控平台；所述监控平台预测小目标的位置变化趋势，并可视化显示；通过本发明的方法为实时、高效的河湖漂浮物监控提供了一种可行的解决方案。
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公开(公告)号：CN114780720A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210318340.3
申请日：2022-03-29
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小样本学习的文本实体关系分类方法，包括以下步骤：1)采用卷积神经网络作为实例编码器提取数据集中实例向量的语义特征；2)在小样本学习场景下，通过设计原型级注意力机制模块，为每个实例赋予权重，以加权求和的方式表示每个关系的原型；3)在小样本学习场景下，更换新的度量函数。通过距离级注意力机制模块，利用卷积操作提取支持集向量中的特征系数，并用曼哈顿距离公式与特征系数的乘积作为新的度量函数来计算支持集中每一个关系原型和查询实例之间的距离；4)利用softmax函数实现小样本关系分类。
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公开(公告)号：CN108038187A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711305609.X
申请日：2017-12-11
Applicant: 河海大学
CPC classification number: G06F16/27 , G06F16/24532 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Spark的并行化萤火虫算法，该方法包括以下步骤：（1）随机生成初始萤火虫种群，初始化萤火虫位置和亮度，设置算法参数；（2）从初始萤火虫种群创建Spark的RDD，并将RDD划分为多个分区分布到Spark集群的多个节点中，每个分区对应一个萤火虫子种群；（3）各个萤火虫子种群在各自的节点上进行目标函数值的计算和萤火虫位置的更新，每个萤火虫子种群通过萤火虫位置的更新，寻找到局部最优解；（4）将萤火虫子种群合并为完整的萤火虫种群，找出当前的最优解。
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