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公开(公告)号：CN118709894B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410735744.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06N3/043 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高温防灾措施综合决策方法，确定高温风险因子；建立各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系；确定目标研究区域；采集高温评估指标的历史数据，建立并训练深度学习模型；所述深度学习模型以所述高温评估指标为输入，以所述高温风险因子为输出；基于所述深度学习模型，预测目标研究区域在指定时间内的高温风险因子；基于预测结果，建立包括不同高温防灾措施的决策矩阵；基于梯形模糊数算法，将所述决策矩阵转化为模糊评价矩阵；对模糊评价矩阵做去模糊化处理，得到规范化后属性值的期望值；对各高温防灾措施进行排序，并基于各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系，得到最优决策。本发明可解决现有技术无法提前决策防灾措施，且决策冗余、决策效率低、决策精度有限等问题，实现能够为即将到来的高温极端气候动态且准确的决策出短期措施的目的。
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公开(公告)号：CN117932918A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410094057.6
申请日：2024-01-23
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省水利科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F30/13 , G01D21/02 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种考虑参数动态变化的城市局地动力学粗糙度计算方法，涉及地表空气动力学粗糙度技术领域，所述方法包括：获取研究区的网格区内的建筑物数据，获取观测站点的梯度风廓线数据，基于所述梯度风廓线数据获得观测参数；获取所述网格区内的植被平均高度，基于所述植被平均高度获得植被粗糙度；基于所述观测参数和城市数据获得动态关系式及各网格建筑物粗糙度；获取研究区的土地利用数据，基于所述土地利用数据获得植被占比和建筑下垫面占比；基于各网格的所述建筑物粗糙度、所述植被粗糙度、所述植被占比和所述建筑下垫面占比获得各网格的城市粗糙度，可以解决城市地表粗糙度参数无法根据局地特点实现动态变化的问题。
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公开(公告)号：CN116935043A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310703146.1
申请日：2023-06-14
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务生成对抗网络的典型地物遥感图像生成方法，利用全局生成器捕捉语义标签块的全局信息，生成全局图像；同时利用局部生成器针对不同地物设置类别生成器，以类别生成器的中间特征合成局部生成结果，并引入空间注意模块以加强类别语义标签的生成效果，从而使局部生成器关注不同地物的特点，改善复杂的多类样本生成；利用共享参数编码器平衡全局生成器和局部生成器的训练过程，从而形成稳健的生成器网络；利用融合网络将全局生成结果和局部生成结果融合得到最终生成图像；利用人工制作的语义标签图像输入到训练好的生成模型，可以得到生成的遥感图像，以此来扩充数据集。
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公开(公告)号：CN116128329B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211407725.3
申请日：2022-11-10
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省水利科学研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种流域尺度的水电功能分区方法：划分分区单元；确定一级、二级和三级指标；制作一级、二级分区图；分别以大型、中型、中型以上水电站的三级指标，做水电开发聚集性评价，得到基于分区单元的流域聚集性评价结果；采用热点分析方法识别水电开发具有聚集性的分区单元，得到水电开发热点区分布结果；叠加得到分区单元水电开发影响评价分布结果；叠加分区单元水电开发影响评价分布结果和流域二级分区图，得到流域水电功能分区图。本发明用以解决现有技术中的流域分区方法无法体现水电工程开发影响的问题，实现在水电工程的维度下进行水生态功能分区，为探究水电开发对流域生态环境安全状况的影响提供更为科学的分区方法的目的。
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公开(公告)号：CN111881668B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010783892.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及基于卡方统计和TF‑CRF改进的TF‑IDF计算模型包括：数据载入模块、TF‑IDF计算模块、卡方统计模块、CRF计算模块、权重计算模块、权重排序模块、权重筛选模块和特征词保存模块，其特征在于模型工作步骤如下：步骤1.建立用于保存筛选后特征词的.txt文本文件；步骤2.数据模块的载入；步骤3.进行TF‑IDF计算模块的运算；步骤4.进行卡方统计模块的运算；步骤5.进行CRF计算模块的运算；步骤6.进行权重计算模块的运算；步骤7.权重排序模块的运算；步骤8.进行权重筛选模块的运算；步骤9.进行词保存模块的运算；步骤10.将步骤2‑9运算筛选得到的筛选后特征词保存在步骤1建立的文档中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116244593A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211736176.4
申请日：2022-12-31
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N20/00 , G08B21/10 , G08B21/18
Abstract: 本发明公开地质灾害分级样本全局扩充测算方法及应用、滑坡风险分级预警方法。针对现有技术未将扩充量预期测算作为一个技术问题加以对待、未将扩充结果集的全局平衡性作为技术改进关注点的缺陷，本发明地质灾害分级样本全局扩充测算方法解决该多分类不平衡问题项下数据再平衡的目标设计问题。通过测算确定少数类样本集全局扩充量，提高自然发生数据提取构建的样本集数据的全局平衡性、提高样本集利用价值，同时节省运算时空开销，减少数据存储量、传输量，提高地质灾害监测预警系统硬件处理速度。本发明滑坡风险分级预警方法充分滑坡短历时位移数据与再平衡后样本集全局平衡特征两方面优势，提升预警分类模型准确率。
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公开(公告)号：CN115329854A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210931985.4
申请日：2022-08-04
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省地质工程勘察院集团有限公司
Abstract: 本发明公开多尺度次声信号融合的泥石流流量智能反演方法。针对现有技术无法将水槽模拟试验与野外观测两种途径采集的泥石流次声信号有效融合的缺陷，本发明提供一种多尺度泥石流次声信号融合方法，通过改进水槽实验设备与设计信号处理流程与条件消除两类原始信号间特征差异，实现信号融合，解决泥石流次声监测预警研究中基础数据扩充问题。本发明提供机器学习样本集构建方法，从泥石流次声信号中提取能量、时域、频域特征指标，配合泥石流运动特征指标组成用于机器学习的特征向量。本发明提供泥石流流量智能反演测算方法是一种基于泥石流次声信号的堆栈泛化类集成学习模型，能够应用于现场泥石流监测预警。本发明还提供各技术方案的应用方案。
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公开(公告)号：CN114240885A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111549933.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Yolov4网络的布匹瑕疵检测方法，包括采集布匹表面图像信息；将图像信息输入至改进的Yolov4网络模型进行瑕疵检测；输出检测结果。本发明用于提供一种基于改进的Yolov4网络的布匹瑕疵检测方法，以解决现有技术中Yolov4网络难以直接运用至布匹瑕疵检测中的问题，实现提高检测效率和检测精度的目的。
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公开(公告)号：CN112159219A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011048465.6
申请日：2020-09-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: C04B35/26 , C04B35/622 , C04B35/624 , C04B35/63
Abstract: 本发明涉及镍锌钴铁氧体及其制备方法，属于软磁铁氧体材料技术领域。本发明解决的技术问题是提供一种高性能微波烧结的掺杂钇的镍锌钴铁氧体。该掺杂钇的镍锌钴铁氧体的分子式为NimZnnCo1‑m‑nYxFe2‑xO4，是以NimZnnCo1‑m‑nFe2O4铁氧体为基础，在制备工艺上采用微波烧结与溶胶凝胶自蔓延相结合的方式提高材料电磁性能；使用缺铁，Y3+取代Fe3+以改善材料的磁性能和电性能，其制备工艺简单，过程无污染，所得材料同时获得了较高的烧结密度、起始磁导率、直流电阻率以及低的矫顽力、介质损耗，可为高频电感器、电容器提供关键的材料，解决国内缺乏高频弱电领域相关电子元器件的现状，有望提高我国在高频乃至超高频电子器件小型化、集成化的核心竞争力，打破国外技术封锁。
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公开(公告)号：CN111967544A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011143381.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省地质矿产勘查开发局成都水文地质工程地质队
Abstract: 本发明提供一种土质滑坡灾害时空智能预警报方法与系统，方法包括步骤：获取滑坡灾害点数据与非滑坡灾害点数据；根据滑坡灾害的成因机理和诱发因素获取用于智能学习的滑坡灾害预警报因子；根据滑坡灾害点数据与非滑坡灾害点数据获取预警报因子对应的原始数据；将原始数据进行空间分析提取用于智能学习的滑坡预警报因子的值，并将得到的预警报因子的值分别进行无量纲化处理后构建滑坡灾害预警报样本数据集；采用集成机器学习的堆栈泛化方法搭建用于滑坡灾害预警报的智能学习模块，将滑坡灾害预警报样本数据集输入智能学习模块，进行训练和优化，实现滑坡灾害的预警报。该方法在进行滑坡预测时准确率高、误报率较低、计算耗时短、实时性能较好。
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