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公开(公告)号：CN117493475A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311400895.3
申请日：2023-10-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习重构缺资料地区月径流的方法及系统，通过搜集大尺度气候因子及流域出口断面水文测站的径流观测数据集合；推求长系列的饱和水汽压亏缺和比湿；推求各变量的流域月平均系列，优选影响流域月径流量的关键因子；基于所述优选的关键因子和流域水文测站的径流观测数据，构建机器学习模型；基于所述机器学习模型的模拟结果，推求各优选机器学习模型的权重参数；采用长系列关键因子数据集驱动机器学习模型和月尺度贝叶斯模型，生成长系列的流域月径流反演数据集；并率定长短时记忆模型的参数，将率定好的长短时记忆模型，用于重构长系列月径流系列。用以解决现有技术中针对月径流重构没有考虑植被和下垫面变化影响的缺陷。
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公开(公告)号：CN116721304B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311000119.4
申请日：2023-08-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/766 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种基于失真图像恢复指导的图像质量感知方法、系统及设备，首先提取待检测图像I输入到特征提取网络中，得到图像的深度特征DF(I)；然后基于图像恢复先验模型利用先验知识指导下，采用失真图像恢复网络使用深度特征DF（I）进行失真图像恢复，得到失真图像的恢复特征IR（I）；最后将恢复特征IR（I）与深度特征DF（I）通过特征融合网络进行重新加权融合，对重新加权融合后的图像质量特征向量进行回归，输出图像的质量得分。本发明能够自动感知自然图像的质量，为挑选高质量图像样本用于深度学习模型训练提供了手段。
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公开(公告)号：CN114737783B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202210417786.1
申请日：2022-04-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种采用三明治结构加固混凝土柱的方法及设备，在外套组件内焊接第二加固组件，在外套组件的端部设置第一加固组件,外套组件、第二加固组件和第一加固组件组装成加固装置；在凿去保护层的既有的混凝土柱本体表面设置安装部，安装部与所述第一加固组件相适配；将组装好的加固装置套于混凝土柱本体外侧，两个第一加固组件贴合固定，且固定好后的两个第一加固组件与安装部进行适配；最后形成一个整体结构；通过将采用外套组件对既有的混凝土柱本体进行加固，同时配合第一加固组件和第二加固组件更加提高加固效果，这样不仅不会大幅度增加截面，且可以更加保证混凝土柱的承载力、刚度和延性，提高其的使用寿命。
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公开(公告)号：CN106677552A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611209060.X
申请日：2016-12-23
Applicant: 武汉大学
IPC: E04G23/02
CPC classification number: E04G23/0218
Abstract: 本发明提供一种外套圆形钢管混凝土加固钢管柱的方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、在原有钢管柱表面打磨除锈；步骤二、在原有钢管柱外围设置外套圆形钢管，所述外套圆形钢管将原有钢管柱包覆在内；步骤三、在原有钢管柱和外套圆形钢管之间浇筑填充料。本发明将钢管混凝土结构应用到钢管柱的加固工程中，提出一种外包钢管混凝土对受损钢管柱进行局部或整体加固的方法，局部加固时外套钢管主要起套箍作用，整体加固时外套钢管既可共同承受外力，又能产生套箍作用，为钢管柱加固方法提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN104973839A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510426985.9
申请日：2015-07-20
Applicant: 武汉大学
IPC: C04B28/00
Abstract: 本发明公开了一种纤维自应力自密实混凝土及其制备方法，包括如下步骤：(1)按照比例将减水剂或减水剂与增稠剂同时加入水中搅拌均匀；(2)按照比例将粗、细骨料投入搅拌桶中搅拌均匀；(3)按照比例将纤维加入已经搅拌均匀的粗、细骨料混合物中并搅拌使纤维分散均匀；(4)按照比例将水泥或水泥与矿物掺和料投入搅拌桶中搅拌均匀；(5)将步骤(1)得到的掺有外加剂的水加入步骤(4)得到的混合物中，搅拌均匀后即出料，制备得到纤维自应力自密实混凝土。本发明可以有效阻止核心混凝土内部微裂缝的扩展和宏观裂缝的发生，提高核心混凝土的抗拉强度、抗弯强度、韧性、抗冲击和抗疲劳能力，显著改善核心混凝土的脆性，提高构件的延性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102729544A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210252440.7
申请日：2012-07-20
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种用于结构加固的FRP-钢新型复合材料及其制备方法，该复合材料包括钢板（1），及钢板（1）的上、下表面（2）上粘贴有纤维增强聚合物FRP。该复合材料的制备方法为对钢板（1）的上、下表面（2）进行打磨、洗刷处理，在处理好的表面涂抹一层粘结剂，将FRP粘贴上，并压实、排气，待粘结剂固化后即可。本发明的优点是：将钢板的非线性与FRP的高强性相结合；加固后的结构具有较好的损伤控制能力；新型复合材料具有强度高、弹模高、延性好、重量轻、价格低的优点，可广泛应用于工程结构加固中。
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公开(公告)号：CN118917469A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410970404.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请公开了旱涝急转事件预测方法、装置。通过各全球气候模式输出的历史时期生长季流域平均月降水量变化趋和该全球气候模式输出的未来时期所述归一化水分盈亏指数的变化趋势涌现约束模型，并基于涌现约束模型由ERA5数据集历史期生长季月降水量的变化趋势确定校正后未来时期归一化水分盈亏指数的变化趋势，以通过旱涝急转事件的演变状况，由此提高了演变状况的预测精准性。
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公开(公告)号：CN116721304A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202311000119.4
申请日：2023-08-10
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/766 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0475 , G06V10/776
Abstract: 本发明公开了一种基于失真图像恢复指导的图像质量感知方法、系统及设备，首先提取待检测图像I输入到特征提取网络中，得到图像的深度特征DF(I)；然后基于图像恢复先验模型利用先验知识指导下，采用失真图像恢复网络使用深度特征DF（I）进行失真图像恢复，得到失真图像的恢复特征IR（I）；最后将恢复特征IR（I）与深度特征DF（I）通过特征融合网络进行重新加权融合，对重新加权融合后的图像质量特征向量进行回归，输出图像的质量得分。本发明能够自动感知自然图像的质量，为挑选高质量图像样本用于深度学习模型训练提供了手段。
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公开(公告)号：CN115273861A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210865435.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 深圳市腾讯计算机系统有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本申请公开了一种音频处理方法、装置、计算机设备、存储介质及程序产品，属于人工智能技术领域。该方法包括：对第一目标音频进行特征提取，得到第一目标特征图；基于第一目标特征图进行特征编码，得到第一目标对象特征和第一目标年龄特征，第一目标对象特征用于表征第一目标音频对应第一目标说话对象的对象信息，第一目标年龄特征用于表征第一目标说话对象的年龄信息；基于第一目标年龄特征，从第一目标对象特征中分离出第一目标身份特征，第一目标身份特征用于表征第一目标说话对象的身份信息，对象信息中至少包身份信息和年龄信息。该方法可以提取出不包含年龄信息的身份特征，避免了年龄信息对身份特征的影响，提高了身份特征的提取准确性。
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公开(公告)号：CN115191302A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210774956.1
申请日：2022-07-01
Applicant: 湖北省水利水电科学研究院 , 武汉大学 , 中国水利水电科学研究院 , 中国灌溉排水发展中心 , 湖北金浪勘察设计有限公司
Inventor： 刘路广 , 黄洁 , 王平章 , 关洪林 , 罗强 , 焦平金 , 李娜 , 杨小伟 , 吴瑕 , 范杨臻 , 董苇 , 潘少斌 , 梁昌梅 , 王敬 , 何娟 , 张培青 , 刘军武 , 张建涛 , 刘训宏
Abstract: 本发明提供了农田涝渍减灾综合调控方法及系统，方法包括：步骤1、设置多个水位监测传感器，用于监测各处水位情况；步骤2、根据监测到的水位情况和预设的蓄雨水深上限，对虾稻田水位进行调节：虾稻共作模式下，在水稻非生育期蓄雨水深上限：虾沟为h+300，稻田为300；水稻返青期蓄雨水深上限：虾沟为h，稻田为50；分蘖初期蓄雨水深上限：虾沟为h，稻田100；分蘖末期蓄雨水深上限：虾沟为h，稻田晒田；拔节孕穗期蓄雨水深上限：虾沟为h+250，稻田为250mm；抽穗开花期蓄雨水深上限：虾沟为h+300，稻田为300；乳熟期蓄雨水深上限：虾沟为h，稻田为80，黄熟期蓄雨水深上限虾沟为h，稻田为80。
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