公开(公告)号：CN118822048A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411305389.0

申请日：2024-09-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 范怡 ,  尹志聪 ,  张玲 ,  姜玉洁 ,  朱寿鹏 ,  智协飞 ,  段明铿

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G01W1/10 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种前兆因子深度融合的次季节极端降水预测方法，包括：基于优化的损失函数，构建融合数值模式降水预测、历史降水观测以及观测前兆因子的时空变换网络深度学习模型，基于数值模式降水预测数据集、历史降水观测数据集以及观测前兆因子数据集展开模型训练与优化；利用训练好的模型，输入目标时间的数值模式降水预测和前兆因子数据进行预测，输出次季节极端降水预测结果；本发明通过数值模式降水预测、历史降水观测和观测前兆因子数据的深度融合，利用一种新的时空变换网络深度学习方法，显著提高了次季节极端降水预测的准确性和全面性，具有极高的应用价值和广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN118153640B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410587251.8

申请日：2024-05-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐经纬 ,  吴焕萍 ,  智协飞 ,  张杨阳 ,  徐敏 ,  张秀芝 ,  罗勇 ,  马子起

IPC: G06F18/25 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的多源卫星有效波高融合方法，包括以下步骤：（1）构建多源卫星有效波高沿轨逐日数据集并进行预处理；（2）提取对应真实值和缺测值位置，构建对应位置的mask掩码数据集，构建基于ERA5的有效波高数据的训练集；（3）搭建改进的深度学习模型RA−PUNet；（4）基于步骤（2）的训练集，mask掩码数据集和RA−PUNet模型进行训练，得到最精确的建立波高场；（5）基于多源卫星高度计有效波高数据，建立出无缺测的海面有效波高融合数据集；本发明建立长序列多源海面有效波高格点融合资料，建立自主可控、精度一致的25km分辨率逐日有效波高融合数据集。

公开(公告)号：CN118277767A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410614990.1

申请日：2024-05-17

Applicant: 南京信息工程大学 ,  南京气象科技创新研究院 ,  无锡学院

Inventor： 吕阳 ,  智协飞 ,  朱寿鹏 ,  张永宏 ,  卢楚翰 ,  季焱 ,  周立群

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明公开了一种基于LA‑UNET‑LSTM的次季节降水预报方法，包括：采集数值模式输出的降水和多气象要素预报数据、实际降水观测数据，并将数据划分成训练集、验证集和测试集；基于训练集数据提取降水可预报模态的特征序列，诊断分析其在数值模式中的可预报性来源，并提取特征掩膜场；搭建LA‑UNET‑LSTM神经网络，构建基于结构相似性和加权均方差的损失函数；对数据进行标准化处理，配合特征掩膜场构建预报因子特征图，基于训练集数据对模型展开训练，并根据模型验证集中表现调整模型参数；将测试集中的预报因子特征图带入训练好的模型，同时得到未来1‑4周的降水预报数据。本发明有效提高了计算效率和极端降水的预报技巧。

公开(公告)号：CN118153640A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410587251.8

申请日：2024-05-13

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 徐经纬 ,  吴焕萍 ,  智协飞 ,  张杨阳 ,  徐敏 ,  张秀芝 ,  罗勇 ,  马子起

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的多源卫星有效波高融合方法，包括以下步骤：（1）构建多源卫星有效波高沿轨逐日数据集并进行预处理；（2）提取对应真实值和缺测值位置，构建对应位置的mask掩码数据集，构建基于ERA5的有效波高数据的训练集；（3）搭建改进的深度学习模型RA−PUNet；（4）基于步骤（2）的训练集，mask掩码数据集和RA−PUNet模型进行训练，得到最精确的建立波高场；（5）基于多源卫星高度计有效波高数据，建立出无缺测的海面有效波高融合数据集；本发明建立长序列多源海面有效波高格点融合资料，建立自主可控、精度一致的25km分辨率逐日有效波高融合数据集。

公开(公告)号：CN118051878A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202410452556.8

申请日：2024-04-16

Applicant: 南京气象科技创新研究院 ,  南京信息工程大学

Inventor： 朱寿鹏 ,  范怡 ,  吕阳 ,  张玲 ,  智协飞 ,  戴逸飞 ,  吉璐莹 ,  王玉虹 ,  季焱 ,  朱延和

IPC: G06F18/25 ,  G01W1/10 ,  G06F18/15 ,  G06F16/29 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了基于多模态融合改进深度学习的极端降水次季节预报方法，包括：对多种气象要素预报数据及预报目标区域的降水观测数据进行预处理；对影响极端降水发生的多模态特征进行自适应标识编码，并生成对应特征向量，形成无量纲化的多模态预报因子库；构建深度残差卷积神经网络优化模型，并分别利用训练集和验证集对模型进行训练和验证优化；采用训练好的模型进行目标区域的极端降水次季节预报。本发明采用了多气象要素因子、多模态融合与改进损失函数的深度学习神经网络模型，对极端降水预报进行了针对性优化，有效把握极端降水的时空分布特征，提高了极端降水的次季节预报能力，具有极强的应用价值。

公开(公告)号：CN209014538U

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201821098023.0

申请日：2018-07-12

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马庚雪 ,  智协飞 ,  李钢 ,  刘艳杰

IPC: G01N33/00

Abstract: 本实用新型公开了一种大气污染防治设备,包括设备本体，固定框的顶端设置有支撑架，支撑架的内部顶端设置有太阳能电池板，支撑架的内侧设置有固定板，固定板的表面设置有透气孔，固定板的顶端设置有散热垫，散热垫和固定板通过螺钉连接，本实用新型移动框的内部设置有存储罐，存储罐的一端设置有进气口，进气口的内侧电磁开关，存储罐的内部设置有空气检测仪和压强检测器，固定框的内部的一端设置有驱动器、收卷器和吸气泵，对采集空气样本的存储罐是否发生泄漏进行检测，提高空气样本检测数据的精确性。

公开(公告)号：CN214893870U

公开(公告)日：2021-11-26

申请号：CN202121428995.3

申请日：2021-06-25

Applicant: 南京信息工程大学无锡研究院

Inventor： 朱寿鹏 ,  智协飞

IPC: G01M3/02 ,  G01N3/12

Abstract: 本实用新型涉及恒压瓶技术领域，具体为一种基于磁力控制的恒压瓶设备，包括恒压瓶，所述恒压瓶的内部固定连接有第一定位板，所述恒压瓶的外表面固定连接有第二定位板，所述第一定位板的内部活动连接有第一滑板，所述第二定位板的内部活动连接有第二滑板，所述恒压瓶的底部固定连接有第一固定板。本实用新型的优点在于：通过设置定位板，使用时，将磁块分别固定在第一滑板和第二滑板的顶部，通过两个磁块的磁性相吸，使得当移动第二滑板时，会带动第一滑板在恒压瓶的内部移动，在移动过程中通过第一定位板和第二定位板分别对两个滑板进行定位，避免两个滑板之间的水平距离发生变化，对磁性产生影响，使得滑板移动平稳，使用方便。