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恭喜北京科杰科技有限公司高海玲獲國(guó)家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京科杰科技有限公司申請(qǐng)的專利基于認(rèn)知計(jì)算的流式查詢語(yǔ)義圖譜自適應(yīng)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN119669298B

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202510193361.0,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/2455;該發(fā)明授權(quán)基于認(rèn)知計(jì)算的流式查詢語(yǔ)義圖譜自適應(yīng)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)是由高海玲;高經(jīng)郡;董明慧設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2025-02-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

基于認(rèn)知計(jì)算的流式查詢語(yǔ)義圖譜自適應(yīng)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供基于認(rèn)知計(jì)算的流式查詢語(yǔ)義圖譜自適應(yīng)增強(qiáng)方法及系統(tǒng),涉及語(yǔ)義圖譜技術(shù)領(lǐng)域,包括通過(guò)圖注意力機(jī)制計(jì)算節(jié)點(diǎn)親和度,利用社群發(fā)現(xiàn)算法識(shí)別知識(shí)簇群,并以其為基礎(chǔ)單元進(jìn)行知識(shí)推演,預(yù)測(cè)補(bǔ)全潛在語(yǔ)義關(guān)系,經(jīng)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化驗(yàn)證后,輸出增強(qiáng)語(yǔ)義圖譜及可信度評(píng)分表。將增強(qiáng)圖譜部署至邊緣網(wǎng)絡(luò),進(jìn)行并行語(yǔ)義理解和查詢優(yōu)化建議生成,通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)整合優(yōu)化建議,更新中心認(rèn)知模型并分發(fā)至邊緣網(wǎng)絡(luò)。本發(fā)明通過(guò)認(rèn)知計(jì)算增強(qiáng)語(yǔ)義圖譜,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的語(yǔ)義理解和更高效的查詢優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)基于認(rèn)知計(jì)算的流式查詢語(yǔ)義圖譜自適應(yīng)增強(qiáng)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.基于認(rèn)知計(jì)算的流式查詢語(yǔ)義圖譜自適應(yīng)增強(qiáng)方法,其特征在于,包括:從流式查詢語(yǔ)言代碼倉(cāng)庫(kù)、性能日志、專家知識(shí)庫(kù)中提取語(yǔ)法特征、語(yǔ)義特征、執(zhí)行特征,形成原始特征集;基于量子編碼器將所述原始特征集映射為量子態(tài)特征表示;采用雙通路認(rèn)知處理系統(tǒng)對(duì)所述量子態(tài)特征表示進(jìn)行增強(qiáng),其中快速通路通過(guò)注意力網(wǎng)絡(luò)捕獲特征間的顯式關(guān)聯(lián),深度通路通過(guò)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘特征間的隱式模式;將所述快速通路輸出的所述顯式關(guān)聯(lián)與所述深度通路輸出的所述隱式模式進(jìn)行自適應(yīng)融合,生成包含特征重要度、關(guān)聯(lián)強(qiáng)度、時(shí)序約束的認(rèn)知特征張量,并建立特征重要度排序表;根據(jù)所述認(rèn)知特征張量及所述特征重要度排序表構(gòu)建初始語(yǔ)義知識(shí)圖譜,將特征重要度高于預(yù)設(shè)特征閾值的節(jié)點(diǎn)設(shè)置為核心知識(shí)節(jié)點(diǎn);基于圖注意力機(jī)制計(jì)算所述核心知識(shí)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)間的關(guān)聯(lián)程度,生成節(jié)點(diǎn)親和度矩陣;采用社群發(fā)現(xiàn)算法對(duì)所述節(jié)點(diǎn)親和度矩陣進(jìn)行分析,識(shí)別關(guān)聯(lián)性大于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)閾值的知識(shí)簇群;構(gòu)建混合推理引擎,以所述知識(shí)簇群為基礎(chǔ)單元進(jìn)行知識(shí)推演,預(yù)測(cè)補(bǔ)全圖譜中的潛在語(yǔ)義關(guān)系;基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)預(yù)測(cè)的語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行優(yōu)化驗(yàn)證,輸出具有層次化結(jié)構(gòu)的增強(qiáng)語(yǔ)義圖譜及可信度評(píng)分表;將所述增強(qiáng)語(yǔ)義圖譜及所述可信度評(píng)分表部署至分布式邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò),基于所述增強(qiáng)語(yǔ)義圖譜進(jìn)行并行語(yǔ)義理解;根據(jù)部署的知識(shí)內(nèi)容生成查詢優(yōu)化建議,并通過(guò)可信度評(píng)分進(jìn)行建議篩選;采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)整合可信度高于預(yù)設(shè)優(yōu)化閾值的優(yōu)化建議,更新中心認(rèn)知模型;將更新后的所述中心認(rèn)知模型通過(guò)知識(shí)蒸餾方式分發(fā)至所述分布式邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。

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