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公开(公告)号：CN116931129A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310924818.1
申请日：2023-07-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01S13/95 , G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于多模式集合的短期降水预报方法、装置、设备及介质，其方法包括获取雷达采集的目标区域在当前时段的雷达回波图序列，并进行预处理；根据预处理后的当前时段的雷达回波图序列，获取短未来时段的雷达回波图序列；根据短未来时段的雷达回波图序列，获取目标区域在短未来时段的降水强度序列预测；获取各第三方提供的目标区域在长未来时段的降水强度序列预测；根据各长未来时段的降水强度序列预测，获取目标区域在长未来时段的降水强度序列最终预测；将目标区域在短未来时段的降水强度序列预测和长未来时段的降水强度序列最终预测进行拼接，得到短期降水强度序列预测并进行预报；本发明提供的降水预报具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN114742206B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210417830.9
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及深度学习定量降水估计技术领域，具体是综合多时空尺度多普勒雷达数据的降雨强度估计方法，其方法步骤包括：获取多普勒单偏振雷达数据和地面自动气象站观测数据；获取雷达反射率因子、气象因子和地理因子；极坐标转笛卡尔坐标；K近邻插值和数据切片；制作标签；设计自注意模块并搭建模型；训练模型以及调整参数；调整最优模型进行测试集降水强度估计；与传统方法降雨估计方法进行对比分析，本发明能够很好的结合多尺度中有利于降雨估计的气象因子，对不利因子进行了一定程度的抑制，设计的模型能够学习到降雨场中的微物理特性，有效利用气象因子和地理因子，与雷达反射率因子相结合，减少误差，进行了更准确的估计。
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公开(公告)号：CN104376053B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201410611227.X
申请日：2014-11-04
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明针对传统的数据集中存储单点查询的问题，公开了一种基于海量气象数据的存储与检索方法，利用Hadoop平台，通过对分布式非关系型数据库Hbase建立二级索引，并且将数据通过转换、迁移导入到云平台，实现海量数据的可靠存储与快速检索。本发明包括如下步骤：数据过滤；在Hbase中定义对应的表格式；建立二级索引；分情况进行数据导入；分情况进行数据检索。本发明既能实现数据的实时查询，也避免以往存储和维护大量数据所产生的高昂成本，在保证敏感数据安全的前提下能够更经济高效地实时查询海量气象数据。
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公开(公告)号：CN104346459B
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201410629761.3
申请日：2014-11-10
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种基于术语频率和卡方统计的文本分类特征选择方法，包括如下步骤：对数据集预处理；把每一个数据对象转换为特征空间的向量；分别计算每个术语在每个文本分类中的最大术语频率和平均术语频率；根据平均术语频率计算术语在每个类中的分布差异度；将每个术语的最大术语频率和分布差异度与传统的卡方统计公式相结合，计算每个术语在每个类中的权重，并取最大值为术语权重；将每个术语权重降序排序，选出权重值最大的前N个术语作为特征。本发明通过对传统的卡方统计进行改进，使在某类出现频率较高的或类内分布均匀的特征项对类别区分的贡献度得到体现，并修正了传统卡方统计方法偏向于低频词的不足。
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公开(公告)号：CN103699446B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201310750460.1
申请日：2013-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群优化算法的多目标工作流动态调度方法，属于云计算技术领域。本发明步骤包括：输入工作流以及QoS请求；获得虚拟机状态信息和虚拟机间传输信息；设定一个待执行任务集合V’，对V’中的任务调度设定时间、成本和可靠性的目标函数；利用QPSO优化算法为待执行的任务分配最优资源，执行任务后判断任务执行的总时间、总成本和总可靠性是否满足用户的QoS请求；动态更新V’、虚拟机间的传输速度和虚拟机的运行速度。本发明通过动态分割工作流以及动态更新网络带宽信息，较为精确地为工作流任务分配最优资源，使得计算所得时间和成本与实际执行时间和成本误差减小，更能够缩短时间，减少成本以及增强可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104298771A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410596395.6
申请日：2014-10-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明利用Hadoop/Hive分布式计算平台的高可靠性、高扩展性、高效性以及高容错性，公开了一种基于Hadoop和Hive的海量web日志数据的查询与分析方法。本发明包括以下步骤：对各个数据源的数据进行解析；将数据装载进数据仓库中；接收HiveQL语句；对接受语句进行优化，得到初步map结果；将接受语句转换成MapReduce任务执行并存储查询结果；数据分割；对数据进行分析挖掘；将数据装载进Mysql数据库中。本发明针对海量的web日志数据，实现精确地查询和数据分析，既能实现海量数据存储查询分析的可扩展性和高效性，也避免数据倾斜带来的job分布不均整体性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN103699446A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310750460.1
申请日：2013-12-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群优化算法的多目标工作流动态调度方法，属于云计算技术领域。本发明步骤包括：输入工作流以及QoS请求；获得虚拟机状态信息和虚拟机间传输信息；设定一个待执行任务集合V’，对V’中的任务调度设定时间、成本和可靠性的目标函数；利用QPSO优化算法为待执行的任务分配最优资源，执行任务后判断任务执行的总时间、总成本和总可靠性是否满足用户的QoS请求；动态更新V’、虚拟机间的传输速度和虚拟机的运行速度。本发明通过动态分割工作流以及动态更新网络带宽信息，较为精确地为工作流任务分配最优资源，使得计算所得时间和成本与实际执行时间和成本误差减小，更能够缩短时间，减少成本以及增强可靠性。
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公开(公告)号：CN103317587A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310258880.8
申请日：2013-06-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B27N3/16
Abstract: 本发明提供一种生物质重组材卧式压机用穿销机构，包括装于压机上的穿销气缸、一排穿销气缸的顶销杆、与顶销杆相对应的一排储销盒、与储锁盒相对应的压机模腔及其内锁具，所述穿销气缸和与其相连接一排顶销杆横向排列竖向设置；处于顶销杆之下压机模腔之上为可移动进出压机的送销笼，一排储销盒依次放置于送销笼的盒槽内；送销笼的盒槽前底板沿长度方向设有一排落销孔，落销孔具有落销控制装置；所述落销孔与其下模腔上模板一排穿销孔相对应，模腔上模板穿销孔与模腔内锁具的锁模销孔相对应。本发明提供一种生物质重组材卧式压机用穿销机构，其卧式压机的模腔横卧，锁具横卧于模腔内，能实现从锁具上方竖直方向为锁具穿锁模销。
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公开(公告)号：CN119623515A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510170315.9
申请日：2025-02-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/21
Abstract: 本发明提供了一种基于相似性代理辅助的演化神经架构搜索方法和系统，所述方法包括：步骤1，初始化一个架构种群，选择性能最佳的架构作为初始基准架构；步骤2，构建一种图神经网络变体作为特征提取器；步骤3，构建代理模型，通过联合损失函数训练代理模型；步骤4，根据适应度值保留高潜力架构，并对高潜力架构进行真实性能评估，将评估结果加入训练集；将当前种群与代理模型预测筛选出的高性能架构合并，通过环境选择策略更新种群；步骤5，重复步骤3和步骤4直至种群性能收敛，最终输出全局最优架构。本发明能够在有限的计算资源下快速搜索到高性能的神经网络架构，为神经网络的自动化设计与优化提供了一种高效、智能的新型解决方案。
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公开(公告)号：CN115421117B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210633122.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 中国人民解放军61540部队 , 南京信息工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及天气雷达信息处理技术领域，具体是一种基于深度学习的雷达回波外推方法，包括如下具体步骤：获取天气雷达数据；根据获取的天气雷达数据，对其多仰角的反射率数据进行组合反射率计算和坐标校正；对组合反射率进行数据质量控制，并按时序进行划分，连续的20个时次的雷达回波序列中，前10帧为雷达外推模型的输入，后10帧为标签；建立基于深度学习的雷达回波外推模型；训练获得最佳模型；测试新的多普勒雷达数据，生成未来连续10个时次的雷达回波序列。本发明基于雷达回波数据，可以较为准确地预测未来回波的分布，为高精度的区域降水预测提供数据基础。
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