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公开(公告)号：CN117174203A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311447636.6
申请日：2023-11-02
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及数据处理领域，尤其涉及用于砂岩铀矿的测井曲线响应分析方法，包括步骤：根据历史数据，构建关于钻井深度值与多种仪器测量值的测井曲线；根据所述测井曲线，计算不同的测井曲线对不同砂岩铀矿地质成分的响应程度；根据所述响应程度优化预设神经网络模型的损失函数，生成最优的分析模型；响应于待分析的测井曲线被获取，根据所述分析模型，生成测井曲线响应的分析结果。本申请具有提高砂岩铀矿的测井曲线对不同岩层响应分析准确性的效果。
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公开(公告)号：CN116580328A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310849642.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V20/17 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多任务辅助的热红外图像堤坝渗漏险情智能识别方法，包括改进和训练UNet模型、利用改进和训练UNet模型的堤坝渗漏险情检测两个过程。改进和训练UNet模型具有以下内容：数据采集,制作样本，生成样本和划分数据集，改进UNet模型，训练改进的UNet模型，利用改进和训练UNet模型的堤坝渗漏险情检测，堤坝渗漏险情的确定,堤坝渗漏险情检测。本发明的有益效果是：本发明将堤坝渗漏险情与背景分离的二分类问题转换成多分类问题，通过对这些易干扰堤坝渗漏险情的检测的地物进行识别，有利于提升堤坝渗漏险情的检测精度；针对堤坝渗漏险情小目标检测问题对Unet模型进行了改进，提升的检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN116030354B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310321783.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感数据融合的地质灾害分析方法及系统，包括步骤S1：将历史遥感数据集和灾害遥感数据集内的所有遥感数据融合为第一图像和第二图像；步骤S2：分别对第一图像和第二图像进行视觉解释，获取第一地物信息数据和第二地物信息数据；步骤S3：将两个地物信息数据分别填充至第一表格和第二表格中；步骤S4：对比两个表格，以发现受灾害影响的区域；其中步骤S2中包括步骤S21：基于第一识别模型和第二识别模型对网格区域进行视觉解释，对比两个模型的视觉解释结果，以发现其中的错误信息。本发明通过建立多个识别模型对地物进行视觉解释，从而对视觉解释结果进行相互验证，避免视觉解释结果出错。
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公开(公告)号：CN115719411B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310036011.4
申请日：2023-01-10
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明提供了一种三维地质建模方法、系统、计算机及可读存储介质，该方法包括：获取当前待建模地质区域对应的区域图，并将区域图按照预设规则拆分成若干待测子区域；逐一获取若干待测子区域分别对应的若干目标钻孔数据，并提取出目标钻孔数据中的局部地质层数据；根据局部地质层数据生成对应的若干局部地质剖面图，并通过预设三维程序对若干局部地质剖面图进行立体化处理，以生成若干局部地质块；获取当前待建模地质区域对应的等高线数据，并基于等高线数据对若干局部地质块进行拼接处理，以生成三维地质模型。通过上述方式能够全面的反映出当前地层的状况以及地面的起伏变化，从而大幅提升了三维地质模型的精准度。
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公开(公告)号：CN114067215A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202210047639.X
申请日：2022-01-17
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明公开了一种基于节点注意力机制图神经网络的遥感图像检索方法。第一，该方法利用改进的图卷积神经网络提取特征模型聚合多幅遥感图像的特征构建图聚合特征，并将其作为检索特征。第二，构建了节点注意力模型，利用该模型赋予不同节点不同权重，提升图卷积神经网络模型的提取特征的性能。第三，提出了类别权重节点相似度，该相似度准则利用了图卷积神经网络的分类能力和特征提取能力，并且该相似度准则还利用了图聚合特征和图像连接的图像排名相似度，充分的利用了这些信息提高遥感图像检索的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113531456B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111091062.4
申请日：2021-09-17
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Inventor： 袁江南
Abstract: 本发明公开了一种体育馆多角度照明系统，包括：光源体、支撑构件和安装构件。支撑构件具备连接部、第一支撑部和第二支撑部，第一支撑部、第二支撑部与连接部之间通过衔接部连接，衔接部上具有第一条形孔和第二条形孔，第一支撑部上端具有第一调节组件，第二支撑部上端具有第二调节组件，第一调节组件和第二调节组件结构一致。该体育馆多角度照明系统结构紧凑，设计巧妙，通过向下按动按压杆，能够使得导向轮沿着导向件将固定件向两端推开，从而使得第二限位件与第一限位件脱离，便可以转动光源体，调节光源体的照射角度。调节方便，减少了拆卸螺栓的繁琐步骤，从而利于快速调节光源体的照射角度，缩短了维护时间。
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公开(公告)号：CN113808225A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111136774.3
申请日：2021-09-27
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Inventor： 邹国华
Abstract: 本发明公开了一种图像的无损编码方法，其主要包括以下步骤：拍摄目标页面的原始图像，根据白色区确定目标区的第一边缘坐标和第二边缘坐标；生成矩形区域并将矩形区域内的像素作为前景元素获得第一优化图像；获得第一优化图像的最大识别面并以该最大识别面截取原始图像获得第二优化图像；将第二优化图像从RGB色彩空间转换到HSV色彩空间并除去优化图像的冗余数据；压缩第二优化图像生成编码文件并生成该编码文件的字符排列字典。这种方法可自动对手机等移动设备拍摄的文本图像的真实页面区域进行提取，有效降低图形编码的工作量。再将这种处理后的数据进行Lempel‑Ziv编码，提高压缩率，不仅占用网络传输资源较少，且更加节省服务器的存储资源。
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公开(公告)号：CN112286943B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011568044.6
申请日：2020-12-26
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2457 , G06F16/28 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时事案例优化的思想政治教案展示方法，属于教学管理技术。该方法首先存储内部时事案例、内部案例文件以及日志文件。然后创建教学账户，新增外部案例文件，将外部案例和满足要求的内部案例组合成新的教案组合。存储满足要求的教案组合，形成新的案例文件和日志文件。本发明从外部数据库更新教学案例，与时俱进的教学案例可以提高课堂教学质量，满足思想政治课程的教学要求。本发明还公开了一种基于时事案例优化的思想政治教案展示系统。
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公开(公告)号：CN119850374A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510336767.X
申请日：2025-03-21
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Inventor： 文竹
IPC: G06Q50/18 , G06F18/2431 , G06F16/35 , G06F40/247 , G06F40/242
Abstract: 本发明涉及法律咨询技术领域，具体的是基于大数据的法律咨询服务信息管理系统及方法，包括：咨询分区模块，用于获取用户咨询时的咨询信息，按照用户咨询时的意图，判断咨询信息相对于法律服务的咨询分区；分区映射模块，用于获取咨询信息的法律分区，并构建咨询分区与法律分区的映射关系；法条组合模块，用于从咨询分区与法律分区中提取关键分区，并按照关键分区判断法律分区中多个法条之间的组合匹配度，得到法条偏向组合；案例更新模块，用于以法条偏向组合为基础，对法律分区进行信息核查，识别法律分区中案例的更新情况，并按照案例的更新情况，更新咨询分区与法律分区之间的映射关系；提高了法律咨询服务的准确度和全面性。
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公开(公告)号：CN119441895A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510036870.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本申请属于数据处理领域，提供了一种砂岩型铀矿含矿层岩石岩性的智能识别方法，包括：建立随机森林回归模型和XGBoost模型；获取测井曲线样本集和岩性数据，将所述测井曲线样本集分为原始数据和验证集，生成第一训练集和第一测试集；训练得到验证合格的随机森林回归模型；基于验证合格的随机森林回归模型，得到填充数据；基于所述原始数据、填充数据和岩性数据，训练得到测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型；基于测试合格的第二XGBoost模型和第三XGBoost模型，获得识别后铀矿床含矿层岩性。本申请识别的岩性更符合实质地质情况，精度更高，减少了因GR测井数据异常而导致的岩性误判。
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