公开(公告)号：CN114240967A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111541040.3

申请日：2021-12-16

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学

Inventor： 关佶红 ,  郭思远 ,  刘天颖 ,  李文根 ,  张毅超 ,  周水庚

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/70 ,  G06T7/90 ,  G06T3/00 ,  G06N3/02 ,  G06K9/62 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种全景图像的空间感知地理定位方法及系统，其特征在于：建立全景图像和存储地理坐标的光学遥感图像的数据集，对光学遥感图像进行极坐标转换使其与全景图像对应对齐；构建由基干网络、空间感知模块以及天空视域因子自动计算分支组成的空间感知地理定位神经网络并基于平衡正负样本的二项式损失函数进行训练；对训练中产生的图像特征描述符施加注意力机制得到抑制形变的图像特征描述符并采用空间感知模块对其进行聚合嵌入生成最终抑制形变的图像特征描述符；由天空视域因子自动计算分支计算出全景图像的天空视域因子；将天空视域因子嵌入至最终抑制形变的图像特征描述符以生成新的图像特征描述符；基于新的图像特征描述符进行地理定位。

公开(公告)号：CN110322060A

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201910558312.7

申请日：2019-06-26

Applicant: 复旦大学

Inventor： 周水庚 ,  叶泽坤 ,  邓维杰 ,  关佶红

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q40/04 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明属于金融大数据挖掘技术领域，具体为一种基于深度强化学习的金融市场最优交易方法。本发明充分利用市场的信息，设计独特的特征提取网络：将量和价组成的四通道矩阵作多层卷积；对当前综合市场组成的向量作全连接，最后拼接特征，全连接后再输出抽象的综合特征。本发明采用深度强化学习对最优交易策略问题进行研究，包括将一个历史窗口的价/量组成的矩阵和当前市场的综合信息作为状态，将离散化的定价作为动作，设计基于相对收益的奖励函数，基于深度确定性策略梯度算法，解决最优交易问题。本发明方法具高实用性、强鲁棒性和高准确度的优点，可适用于股票、证券和期货等领域的高频交易。

公开(公告)号：CN107527144A

公开(公告)日：2017-12-29

申请号：CN201710715883.8

申请日：2017-08-21

Applicant: 复旦大学

Inventor： 周水庚 ,  王俊杰 ,  关佶红

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q30/00 ,  G06Q40/04

CPC classification number: G06Q10/0635 ,  G06Q30/0185 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明属于金融大数据挖掘技术领域，具体为一种金融领域关联交易的检测方法。本发明方法包括：采用带符号的委托量作为投资者交易活动的特征变量，建立带符号委托量序列；建立投资者交易的统一聚集的带符号委托量序列；计算两个投资者交易行为相似性，建立多个投资者相关系数矩阵；根据一个交易日的相关系数矩阵，构建单日权重图，多个单日权重图合并为一个综合权重图，综合权重图中的一个连通子图对应的投资者集合就是一个潜在关联交易组。本发明的方法可以在市场风险形成之前采取预防措施，避免演变为重大的风险事件，交易业务一线监管机构可由此开发一套快捷直观的关联交易组监视和发现工具，用于市场监管和风险管理。

公开(公告)号：CN107341583A

公开(公告)日：2017-11-10

申请号：CN201710689142.7

申请日：2017-08-14

Applicant: 复旦大学

Inventor： 周水庚 ,  叶泽坤 ,  关佶红

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q40/06

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06Q40/06

Abstract: 本发明属于金融大数据挖掘技术领域，具体为一种金融市场在线投资组合选择方法。本发明方法分为计算预测值和在线学习投资组合向量两个部分；本发明基于在线学习框架，提出使用高斯函数递减式加权市场历史数据来反映历史数据的不同作用，并用两次预测的方法来克服噪音和异常值的影响。本发明方法具有低时间复杂度和高预测准确度的优点，可适用于股票、证券和期货等领域的高频交易。对在线投资组合选择领域的研究与应用具有较大的学术意义和实用价值。

公开(公告)号：CN101840426B

公开(公告)日：2012-08-22

申请号：CN201010148350.4

申请日：2010-04-15

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学

Inventor： 关佶红 ,  王发标 ,  周水庚 ,  朱付保

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明属于信息技术中的空间信息存储与查询技术领域，具体为一种基于坐标分离的GML文档存储与查询方法。通过SAX解析器将GML文档中的空间坐标数据与非空间坐标数据相分离。将分离后的不包含空间坐标的数据存储于基本Native xm1的DB2 pureXML的数据库，将分离后的空间数据存储于DB2 Spatial Extender中，并通过数据分离时所产生的连接因子将空间坐标数据和非空间坐标数据相互联系起来。在查询时将查询语句分离成两个查询语句：空间查询、非空间查询，并进行查询操作。实验证明，本发明提出的基于空间坐标数据分离的GML数据存储方案是有效、可行的，能有效地存储管理GML文档数据。

公开(公告)号：CN101877005B

公开(公告)日：2012-01-25

申请号：CN201010148374.X

申请日：2010-04-15

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学

Inventor： 关佶红 ,  魏勍颋 ,  周水庚 ,  朱付保

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明属于信息技术中的空间信息获取与处理技术领域，具体为一种基于文档模式的GML压缩方法。该方法将结构与数据分离，用文档模式、及模式验证文档过程中树自动机的状态转换选择编码来表示结构；将空间数据与非空间数据分离，对几何坐标数据进行增量编码。从而去除大量冗余信息，有效减小GML文档体积。

公开(公告)号：CN101840426A

公开(公告)日：2010-09-22

申请号：CN201010148350.4

申请日：2010-04-15

Applicant: 同济大学 ,  复旦大学

Inventor： 关佶红 ,  王发标 ,  周水庚 ,  朱付保

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明属于信息技术中的空间信息存储与查询技术领域，具体为一种基于坐标分离的GML文档存储与查询方法。通过SAX解析器将GML文档中的空间坐标数据与非空间坐标数据相分离。将分离后的不包含空间坐标的数据存储于基本Native xm1的DB2 pureXML的数据库，将分离后的空间数据存储于DB2 Spatial Extender中，并通过数据分离时所产生的连接因子将空间坐标数据和非空间坐标数据相互联系起来。在查询时将查询语句分离成两个查询语句：空间查询、非空间查询，并进行查询操作。实验证明，本发明提出的基于空间坐标数据分离的GML数据存储方案是有效、可行的，能有效地存储管理GML文档数据。