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公开(公告)号：CN114896826B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210819294.5
申请日：2022-07-13
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于物理学结合残差注意力网络的行星边界层参数化方法，设计一种同时结合物理学和深度学习的残差注意力网络，包括依次连接的八个时空结合模块，每个时空结合模块包括通道注意力模块CAB和空间注意力模块PNSAB，通过卷积、CAB模块和PNSAB模块提取重要特征和模拟具体的物理过程，CAB模块用来模拟大气湍流过程中的能量交换，让网络不断地学习大气物理常识，PNSAB模块去挑选对于预测结果比较重要的气象要素，能够有效的替换传统模式中的参数化，设计的多个模块协同作用模拟边界层中的物理过程。本发明的模型能更好地模拟边界层内的速度、温度、风速和水汽的垂直分布，同时使用较低的计算成本和较短的时间。
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公开(公告)号：CN107341514B
公开(公告)日：2020-07-21
申请号：CN201710548763.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于联合密度及角度的异常点和边缘点检测方法，本发明基于边缘点和异常点具有较低的局部密度和较小的角度方差变化的思想，结合数据集的角度与密度的联合信息，利用联合测度去判定样本点属于异常点和边缘点的程度，通过设置门限值自动确定特殊点。提出了一种较稳定的异常点与边缘点的检测方法，提高了边缘点与异常点检测的性能，可较好地反映数据集的特征，并且能够检测出噪音数据，更好的去除噪音。克服了现有技术在复杂数据集中特殊点检测的效果不好和不稳定的缺点。
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公开(公告)号：CN109063710A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810907208.X
申请日：2018-08-09
Applicant: 成都信息工程大学
CPC classification number: G06K9/342 , G06K2209/05 , G06N3/0454
Abstract: 本发明涉及图像分割领域中的鼻咽部肿瘤图像分割技术，具体的说是一种基于多尺度特征金字塔的3D CNN鼻咽癌分割方法。针对训练样本，需要由有经验的放射科肿瘤医师对若干鼻咽癌病例进行标注，使用整个三维MRI图像建立数据集，并对数据集进行一定的预处理，然后用网络对训练数据集进行训练，取得高精度的分割模型。对于新的病例，可以用该分割模型分割其MRI图像。相对传统的方法，除了训练阶段需要人工标注外，其余部分均可实现自动处理，大大降低对于有经验医师的需求，且与五种主流网络对比能取得较高的精度。
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公开(公告)号：CN107341514A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710548763.3
申请日：2017-07-07
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于联合密度及角度的异常点和边缘点检测方法，本发明基于边缘点和异常点具有较低的局部密度和较小的角度方差变化的思想，结合数据集的角度与密度的联合信息，利用联合测度去判定样本点属于异常点和边缘点的程度，通过设置门限值自动确定特殊点。提出了一种较稳定的异常点与边缘点的检测方法，提高了边缘点与异常点检测的性能，可较好地反映数据集的特征，并且能够检测出噪音数据，更好的去除噪音。克服了现有技术在复杂数据集中特殊点检测的效果不好和不稳定的缺点。
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