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公开(公告)号：CN108776490A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810367836.3
申请日：2018-04-23
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分析的飞行器脚本控制方法，其特征在于，所述基于语义分析的飞行脚本控制方法采用的技术方案步骤如下：步骤一：通过语音识别技术将操作手输入的语音任务命令信息转为自然语言文本；步骤二：通过任务命令解析，提取命令参数信息，并判断命令参数完整性，若不完整则要求操作手进行补充；步骤四：根据完整的命令参数信息，生成飞行器脚本；步骤五：飞行器脚本与V750无人直升机指令系统做适配，以实现对无人机的飞行控制。本发明通过分析处理操作手的任务命令，使无人直升机具有一定程度的人工智能，同时基于语义分析的飞行器脚本，通过指令匹配可以适用于多种无人机类型，并且极大的降低无人机的操作难度。
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公开(公告)号：CN108762884A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810369180.9
申请日：2018-04-23
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所
IPC: G06F9/455
CPC classification number: G06F9/45504 , G06F9/45537
Abstract: 本发明公开了一种基于手机的飞行控制装置，包括对客户机的改造，所述对客户机的改造分为输入输出的改造和对通信系统的改造，所述输入输出的改造如下：在宿主机和客户机的容器中均运行输入输出模块的各个组件，这样每个容器都能从输入输出设备中读取到输入输出事件；然后在输入输出事件的传递路径上添加一个过滤器，由过滤器根据当前容器的状态来对输入输出事件进行过滤，如果当前容器在前台，那么事件通过过滤器继续传递，否则事件将被抛弃。本发明通过采用系统级虚拟化技术对Android手机进行虚拟化，进而在Android手机上可以运行两个系统，并在一个系统中刷入无人机飞行控制系统，达到对无人机飞行进行控制。
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公开(公告)号：CN118210789A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410340688.1
申请日：2024-03-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于矢量路网修正城市管网位置的方法，涉及城市管网数据处理领域，用以快速查找和修复城市管网普查数据中的异常之处。本发明方法包括：根据城市管网的普查数据建立管网拓扑；从管网拓扑中剔除重复点以及重复线；查找剩余管网拓扑在路网缓冲区外的异常点；将所述异常点投影到路网缓冲区中，以投影后的修正点替换所述异常点。本发明利用管网线路和路网线路之间的强关联性，可以快速定位出城市管网普查数据中的异常位置，并对异常点位基于保留数据进行快速和精准的修正。
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公开(公告)号：CN116578654A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310517542.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/28 , G06F16/901 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N5/02
Abstract: 本发明提供了一种面向领域知识图谱的实体对齐方法，包括：基于预训练词向量和预训练语言模型分别对知识图谱的实体名称和属性三元组进行建模，基于平移距离模型对知识图谱关系进行建模，获取实体初始嵌入、属性嵌入以及关系嵌入，对初始实体嵌入、属性嵌入以及关系嵌入进行集成得到联合嵌入表示；通过领域判别进行领域采样并生成中心实体的领域子图，通过计算领域子图相似度，获领域匹配嵌入，通过邻域子图匹配嵌入与联合嵌入表示，完成实体对齐。本发明采取多视角对实体进行分析，缓解知识图谱嵌入表示时知识利用率低、导致建模时向量表达力差等问题；使用邻域判别解决知识图谱中等效实体网络结构异质、导致实体对齐准确率低等问题。
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公开(公告)号：CN116383387A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310363825.9
申请日：2023-04-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于事理逻辑的联合事件抽取方法，其包括：将句子输入事理逻辑关系抽取模型，得到句子中的事件关系对；将句子中的事件关系对中每个事件输入基于图注意力网络的联合事件抽取模型，得到句子对应的抽取结果；抽取结果包括触发词分类及论元分类。本发明提高了句子中多个事件抽取的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116383247A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310363981.5
申请日：2023-04-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/25 , G06F16/903 , G06F16/9035 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种大规模图数据高效查询方法，包括：对图数据进行划分，得到图数据的初始分区；其中，所述初始分区包括每个顶点向量的二进制签名以及对应的哈希桶；对图数据的初始分区进行调整，得到新的分区；将RDF格式的图数据转换为属性图格式并存储；基于SPARQL查询语句，得到连接计划；根据连接计划和SPARQL查询映射算法，在分布式数据库中得到查询结果。本发明节约了图数据的查询时间。
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公开(公告)号：CN104391589B
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201410764964.3
申请日：2014-12-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于按键记录的中英文混合输入内容识别方法，具体步骤包括将用户的键盘消息转换成键盘序列；读取记录文件并将当前输入状态转换为标准翻译格式；读取标准翻译格式并从用户特定还原词库、标准还原词库中查找，或找一个最优候选项进行替代，完成还原步骤；展示翻译结果并修改。本发明将用户键盘消息关联于消息窗口上的用户键盘序列标准，用基于窗口的状态自动识别算法识别当前输入状态，提高了识别的准确率，对于用户省略的一些键盘序列，在词库中查找，选择一个最优候选项替代，针对单个键盘序列串，通过基于逆向词库条目法的前缀查找算法提高了查找的效率，本发明同时设有用户更正接口，用户可对还原出来的文件进行人工修正。
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公开(公告)号：CN102591988B
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201210012077.1
申请日：2012-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义图的短文本分类方法，其特征在于：其步骤如下：步骤A，对每条文本信息构建文本语义图模型，合并各条文本语义图模型；步骤B，对文本语义图模型采用相似度计算法比较不同文本之间的相似程度；步骤C，根据文本相似程度，使用文本语义图分类器进行分类。本发明中这种图结构表示文本可以极大程度上突出文档的语义内涵，所以利用这种方法构建出的TSG模型可以很大程度上精确的描述出文本中的隐含语义信息和主题特征，利用这一特征可以使得利用TSG的分类方法对比其他的分类方法更加可靠高效，极大程度上减小了人工的开销，避免了很大程度上的对文本信息的人工的整理，而使用计算机来自动进行组织。
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公开(公告)号：CN116992040A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310498632.4
申请日：2023-05-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F40/30 , G06F40/295 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种基于概念图的知识图谱补全方法和系统，方法包括以下步骤：通过分割算法抽取半结构化数据获取实体的上位关系，生成显式概念知识；通过神经网络方法抽取非结构化文本获取概念的上下位关系，生成隐式概念知识；对概念知识从不相容概念维度和命名实体识别维度进行概念验证，将错误的概念知识进行过滤，完成概念图的构建；使用基于图遍历的规则挖掘方法，挖掘概念图中丰富的上下位信息，探索更大范围的三元组；通过基于路径游走的知识补全方法实现对常识知识图谱的概念补全。系统包括概念图构建单元和图谱补全单元。解决了新生成节点缺乏新颖性，模型的性能和应用场景受限，图谱的准确性和质量较低的问题。
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公开(公告)号：CN116541510A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310519853.5
申请日：2023-05-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/335 , G06F16/31 , G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/279 , G06F40/216 , G06Q10/20 , G06N3/0442 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供了一种基于知识图谱的故障案例推荐方法，包括：通过信息抽取的方式从输入故障案例文本中提取实体以及关系，采用知识图谱的形式进行知识关联，形成基于三元组的故障画像表示体系，构建故障案例知识图谱；基于知识图谱完成故障节点定位，并进行根因分析，确定疑似根因，利用疑似根因和故障设备综合实现相似案例的多路召回；将包含疑似根因、相同故障设备的案例全部召回，并以相似度为基准实现对输入案例的案例推荐。本发明通过画像构建中的知识抽取方法，可以完成故障知识图谱的自动构建，基于知识图谱和贝叶斯网络的根因分析方法，不仅能提高案例推荐准确率，还能够为用户提供具备可解释性的根因推导过程。
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