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公开(公告)号：CN112132259A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010903848.0
申请日：2020-09-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种神经网络模型输入参量降维方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取样本数据；根据预设的比例，将样本数据划分为训练数据和测试数据；随机产生预设数量的初始串结构数据，得到初始的种群，初始串结构数据中的每个位分别与样本数据中的各变量一一对应，且每个位的取值为第一字符或第二字符；分别计算最新的种群中各串结构数据对应的Heidke技巧评分，并作为各串结构数据的适应度；若存在适应度大于或等于预设目标值的串结构数据，则将该串结构数据中取值为第一字符的位对应的变量作为最终建模变量；若不存在，则根据遗传算法，生成新的串结构数据，得到新的种群，继续计算适应度。本发明可提高神经网络模型的精度和效率。
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公开(公告)号：CN109033037A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810833400.9
申请日：2018-07-26
Applicant: 厦门大学
Inventor： 张彩云
IPC: G06F17/18
Abstract: 浮标自动监测系统数据质量控制方法，涉及浮标自动监测系统。数据质量分析，在数据质控之前需对数据的质量进行分析，数据质量分析是浮标数据特征分析中数据准备过程中的重要一环，是数据预处理的前提；异常值剔除方法，针对自动监测系统获得的异常值；现场验证评估：通过现场采样、实验室测量等方式对浮标监测参数进行验证评估，尤其是对生物、化学探头所测数据，以确保数据的可靠性；比对参数主要有NO3、DO、Chl以及CDOM等。可在浮标布放地点采集水样，带回实验室进行分析；然后将实验室分析数据与浮标数据画出相关曲线图，从其分布趋势上判断浮标所采集数据的可靠性。
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公开(公告)号：CN119091314A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411092169.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06F17/16 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种基于水色卫星的赤潮发生高风险区判别方法及装置，涉及卫星遥感影像处理领域，方法如下：S1，获取卫星遥感影像并进行预处理；S2，使用若干赤潮判别算法进行赤潮判别得到算法判别结果；S3，根据各算法判别结果获得赤潮确定性指数RTCI及各取值对应的算法判别结果矩阵；S4，获取赤潮实测数据，对比实测数据与各算法判别结果矩阵获得RTCI各取值对应的混淆矩阵；S5，利用F‑measure算法对各混淆矩阵进行评估，得到RTCI各取值对应的FM值，将FM值最高的RTCI值作为赤潮发生高风险区的判断阈值；S6，将RTCI值大于或等于判断阈值的像元构成的范围确定为赤潮高风险区。本发明基于多种赤潮判别算法构建赤潮确定性指数，减少了单一算法在赤潮监测时的不确定性。
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公开(公告)号：CN117351373B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311646337.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种河口海湾水质遥感产品智能融合处理方法，包括以下步骤：S1、设置检索条件，进行分轮检索与下载，实现遥感影像批量自动下载；S2、在python中循环调用Acolite的settings文件，将多源遥感卫星数据直接批量大气校正；S3、基于机器学习对多源遥感数据产品进行融合，生成高频率的水质参数遥感产品图层；S4、将不同水位的潮汐边界矢量图层叠加到水质参数遥感产品图层，并添加地图要素，生成水质参数专题图；S5、对水质参数进行智能化统计分析，生成统计图表；S6、基于水质参数专题图和统计图表，自动化输出报告单；该方法在环境监测评估领域有明显的优势，可极大提高水质遥感产品生产、信息服务等业务化决策支撑的效率。
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公开(公告)号：CN117351373A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311646337.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种河口海湾水质遥感产品智能融合处理方法，包括以下步骤：S1、设置检索条件，进行分轮检索与下载，实现遥感影像批量自动下载；S2、在python中循环调用Acolite的settings文件，将多源遥感卫星数据直接批量大气校正；S3、基于机器学习对多源遥感数据产品进行融合，生成高频率的水质参数遥感产品图层；S4、将不同水位的潮汐边界矢量图层叠加到水质参数遥感产品图层，并添加地图要素，生成水质参数专题图；S5、对水质参数进行智能化统计分析，生成统计图表；S6、基于水质参数专题图和统计图表，自动化输出报告单；该方法在环境监测评估领域有明显的优势，可极大提高水质遥感产品生产、信息服务等业务化决策支撑的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116541667B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310782657.7
申请日：2023-06-29
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种浮标时间序列数据缺失值的插补方法及系统，方法包括：获取样本数据；利用Mann‑Kendall检验，根据缺失的时间段确定参与插补的数据；分别将参与插补数据的前段和后段利用母小波进行小波分解得到分量；根据预设的时间步长，将得到的分量各自以顺时间方向和反时间方向分别得到正向和反向的数据组；利用长短期记忆网络模型，每个分量都训练得到正向和反向模型；利用模型对缺失时间段行一一插值，插值得到的数据会加入下一时刻插补时的时间向量，直到整个时间段插补完整；将正向模型得到的结果相加得到正向插值结果，将反向模型结果相加得到反向插值结果，将两种结果乘以权值得到最终插补结果。本发明可以对浮标时间序列数据的缺失进行有效插补。
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公开(公告)号：CN112132190A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010902619.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本发明公开了一种赤潮样本数据筛选方法及计算机可读存储介质，方法包括：获取得到赤潮样本；根据预设的比例，将一赤潮样本划分为训练数据和测试数据；根据训练数据对SOM神经网络进行训练；分别计算各神经元的赤潮数据所占比例，并根据预设的各敏感系数，划分为赤潮神经元和非赤潮神经元；将测试数据输入训练后的SOM神经网络，并根据测试数据的分类结果参数，计算各敏感系数对应的Heidke技巧评分；获取最大Heidke技巧评分对应的敏感系数，作为最优敏感系数；根据最优敏感系数对应的分类结果参数，计算一赤潮样本的正确预报率；根据正确预报率对赤潮样本进行筛选。本发明可确保样本数据的质量。
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公开(公告)号：CN119229273A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411002943.8
申请日：2024-07-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/20 , G06F18/2431
Abstract: 一种基于GEE和机器学习的养殖区渔排的遥感提取方法，包括：基于GEE平台在线获取遥感影像，进行预处理，将预处理后的遥感影像利用Sentinel‑2光谱特征和多个指数构建多维数据集，对多维数据集进行选取构建训练样本和验证样本；将训练样本输入随机森林分类模型进行训练并确定最优参数，得到训练好的随机森林分类模型，采用训练好的随机森林分类模型进行渔排遥感影像分类；将待测的遥感影像图像输入训练好的随机森林分类模型输出分类结果，将分类结果进行后处理和可视化。本发明能实现多时序遥感影像高效批量地在线处理、多维数据集构建、基于机器学习的遥感分类、分类后处理、分类结果精度评价和养殖区渔排的面积统计，可极大提高养殖区渔排分布信息的遥感提取的精度。
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公开(公告)号：CN112730162A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011531980.X
申请日：2020-12-22
Applicant: 厦门大学
IPC: G01N15/00
Abstract: 适用于城市群空气污染暴露评估的花粉败育快速批检测法，属于生物检测技术领域。包括如下步骤：1)确定评价区域并挑选监测植物；2)采集和固定监测植物的花；3)分离与染色植物花粉粒，作为待测样品；4)利用流式影像仪测定待测样品的花粉样品图谱数据；5)构建样本植物的正常/败育花粉粒标准图谱库；6)监测区域植物花粉败育快速批量检测；7)确定植物花粉的自然败育率和效应败育率；8)空气污染暴露的评估与计算。克服人工镜检速度慢、影响因素多、难以获得具有实用价值的批量统计数据的缺点，检测速度和效率高，误差小，可实现大批量定性和定量分析，可用于城市群空气污染暴露评估或其它类似的生物毒性评估或环境污染的生物检测等。
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公开(公告)号：CN108198214A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711484603.3
申请日：2017-12-29
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06T7/62 , G06T5/002 , G06T2207/30232 , H04N7/181
Abstract: 基于视频监控的海漂垃圾提取和面积计算方法，监测摄像监控系统；海漂垃圾提取方法：对摄像头拍摄的照片根据水色的差异分别采用不同的基于灰度拉伸的最大类间方差法提取海漂垃圾，将提取海漂垃圾部分用红色显示在原图上。由相机获得海漂垃圾面积，得相机的数据，数据包括监控摄像机的最大图像尺寸、相素、实际处理图像尺寸、整个成像元的实际物理尺寸、每个像元的尺寸、焦距。在海漂垃圾提取方面根据水色的不同采用基于灰度拉伸的最大类间方差法可以较为准确的提取海漂垃圾，通过知道摄像头距离海面的高度、焦距、以及cmos上像元的尺寸、相机中心视线与竖直方向的夹角即可使用提取出的海漂垃圾计算海漂垃圾的覆盖面积，结果简便易得。
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