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。

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。

本发明公开一种基于交叉注意力的大坝缺陷图像文本跨模态检索方法，包括：1)文本‑图像特征提取；2)文本‑图像交互特征提取，将图像特征图和文本特征向量输入到交叉注意力模块，提取每个图像特征图和整段文本的交互特征矩阵；3)文本‑图像特征图全局相似度计算，将交互特征矩阵使用余弦相似度计算得到相似矩阵，然后从文本检索和图像检索两个任务出发分别计算全局相似度，文本检索任务中，计算全局相似度时质量较高的图像特征图赋予更高的权重；4)最小化损失函数优化训练结果：采用改进的铰链三元排序函数作为损失函数，最小化排序函数来优化训练结果。本发明在大坝图像检索文本和大坝缺陷描述文本检索图像任务中取得了较好的检索效果。

本发明公开了一种基于视觉惯导里程计的自适应参数警犬姿态估计方法，运用双目视觉惯导里程计模块，设计一种基于视觉惯导里程计的自适应参数警犬姿态估计方法，该方法包括：双目视觉惯导里程计模块得到相机六自由度位姿数据和相机连续轨迹数据，用警犬的站姿态进行初始化，同时计算出站姿态的识别范围，初始化站姿态结束，检测相机位姿的改变，在警犬的静态姿态估计中，加入自适应参数学习算法；本发明所提供的基于视觉惯导里程计的自适应参数警犬姿态估计方法，通过自学习特定姿态数据、自更新姿态识别界定范围，不仅能广泛适配于警犬的姿态估计，还能降低其复杂的系统架构带来的潜在系统不稳定性，具有更高的识别精度和可靠性。

本发明公开了一种多微云环境下基于粒子群优化的计算任务卸载方法，步骤为：建立计算任务卸载方案，构建计算任务卸载模型；创建粒子群，初始化所有粒子的速度与位置；根据粒子适应度计算方法，计算粒子群中每个粒子的适应度，记录每个粒子的个体最优位置，得到初始全局最优位置；根据惯性权重更新方案，更新每个粒子的速度与位置；判断是否满足迭代次数，是则输出全局最优适应度粒子编码，否则将继续迭代；将全局最优适应度粒子编码解码成计算任务卸载方案，并输出方案。本发明基于加权自适应惯性权重的粒子群优化算法，算法寻优能力强，能有效减少计算任务卸载总时间，提高资源利用率。

本发明公开了一种基于Faster R‑CNN参数迁移的裂缝图像检测方法，方法详细步骤为：1)特征提取，将图片输入ResNet‑50网络提取特征；2)特征融合及候选区域生成，将所得特征图输入多任务增强RPN模型，并改善RPN模型的锚盒大小和尺寸以提高检测识别精度，生成候选区域；3)检测处理，将特征图和候选区域发送到感兴趣区域(ROI)池，完全连接(FC)层，然后将FC层输出分别连接到一个边界回归器和一个SVM分类器，得到目标的类别和位置。本发明解决大坝裂缝图像样本不足的问题，以及适应大坝在不同光照环境，不同长度裂缝的检测。

本发明公开了一种基于测点时空特征的工程安全监测系统区域划分方法，包括测点时空特征表示和区域划分两个阶段；在测点时空特征表示阶段：采用一种时序降噪自动编码器，压缩高维监测数据表增测点时序特征，通过归一化方法表示测点空间特征(坐标位置信息、测点属性等)。在区域划分阶段：采用一种基于测点时空特征的区域划分方法，引入辅助目标变量优化区域划分目标函数，使区域划分结果反映结构体运行物理规律，将全局安全评判问题分治到局部单域上。本发明通过分析测点监测数据变化规律，实现对大坝运行工况综合评判，为工程安全分析提供决策依据。

本发明公开了一种基于多标签的室内人群聚类方法。该方法包括以下步骤：(1)通过AP设备得到区域内移动终端设备的访问状态；(2)计算出每个移动终端的多类标签，标签包含：①访问时段：以分钟为单位得到访问区域最频繁的进入时间；②平均访问时长：过滤掉极短的停留时间，移动终端在区域内停留的平均时间；③平均回访周期：当天时间内，终端设备距离上次访问该区域的时间；(3)以每个标签为一个维度将每个终端映射为多维坐标系下的点；(4)任选一个点，规定一个相似半径K，依次计算每个点与选中点的加权余弦距离d，将加权余弦距离小于相似半径的点归为一类，如果群体中半数以上的点与目标点相似，那么认为目标点属于该群体。

本发明属于信息融合领域，具体公开了一种无人机网络最大比合并型融合方法，方法包括：定义无人机网络信息融合模型，初始化融合模型参数集和评价集，求解融合模型中断概率函数，计算使融合模型中断容量存在的链路连通概率取值范围，求解融合模型中断概率数组和中断容量。本方法能够为无人机网络信息融合问题提供模型指导，同时可在考虑链路连通特性前提下借鉴最大比合并的思想对网络化信息融合提供方法参考。

本发明公开了一种网络病毒传播行为建模方法，方法包括：网络初始化，病毒传播过程，节点检测过程，免疫与免疫失效过程，模型评价，提出免疫策略。模型运行时，已感染态(I)节点会以一定概率向邻居节点传播病毒，易传染态(S)节点会以一定概率被病毒感染成为已感染态(I)节点，同时已感染态(I)节点会以一定概率被隔离出去成为不具备传播病毒能力、也不能被感染的隔离态(Q)节点，通过对隔离态(Q)节点的治疗以及对所有节点的免疫使模型中出现不能被病毒感染的免疫态(R)节点。影响SIQR模型中病毒传播的因素有节点总数n，平均节点度<k>，初始已感染节点数n0，病毒传播率α，隔离治疗率β，隔离治愈率λ，治愈后节点具有免疫功效概率μ，疫苗注射率γ，疫苗失效率η。基于这些因素，提出切实可行的免疫策略。