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公开(公告)号：CN116843409A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310681831.9
申请日：2023-06-09
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/26 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开基于TimesBlock的多任务预测的方法、装置、设备及介质。该方法将服务访问量数据样本、服务评价数据样本分别输入第一、二特有特征提取网络，得访问特征和评价特征；将服务访问量数据样本和服务评价数据样本同时输入共有特征提取网络，得共有特征；基于访问特征、评价特征、共有特征输入判别器中，进行交替训练；将服务访问量、服务评价数据样本分别输入训练好的第一、二特有特征提取网络中、将两类数据同时输入训练好的共有特征提取网络中，所提取的特征以及历史数据作为预设预测网络的输入，输出预测结果，根据预测结果的误差进行反向传播以优化预设预测网络的参数，获得训练好的预测网络。本发明实现多任务预测且效果更好。
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公开(公告)号：CN116665798A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310469915.6
申请日：2023-04-27
Applicant: 海南大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种空气污染趋势预警方法及相关装置。该方法包括如下步骤：对空气污染的历史数据进行预处理，划分为短、中、长期的训练集、验证集和测试集；构建短、中、长期BI‑LSTM神经网络模型，将不同时期训练集、验证集对应输入至模型中进行训练，将不同时期测试集对应输入训练后的模型中，分别获得三个模型对应的预测值和预测误差；基于预测误差确定对应模型的可靠性系数；将可靠性系数和预测结果作为证据体，判断证据冲突程度，若冲突程度符合要求，则通过DS证据理论对三个模型的预测结果进行融合，作为最终预测结果；若冲突程度不符合要求，则对历史数据处理继续训练。本发明能够预早发现空气污染趋势可能发生的异常并进行预警。
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公开(公告)号：CN113792640B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111044073.7
申请日：2021-09-07
Applicant: 海南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于DenseNet的海洋遥感图像噪声识别方法，包括步骤：获取海洋遥感图像，对海洋遥感图像进行多尺度特征提取，通过提取浅层特征的信息构建噪声图像数据集；对海洋遥感图像信息进行分析，将海洋遥感图像使用高频分解进行预处理；对DenseNet网络进行改进，增加网络底层的语义信息并与高级语义信息进行融合，形成一个新的特征增强块；将步骤S103所获得的特征增强块改进为Dense Block模块，在其网络结构中增加密集连接的密集块，再将形成的新的网络输入到注意力机制网络中；将改进后的Dense Block模块与DenseNet网络进行结合，获得海洋遥感图像识别后的噪声图像。所述方法具有计算复杂度低、去噪时间短、效果好的优点。
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公开(公告)号：CN114445311B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202210059319.6
申请日：2022-01-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开基于域变换保边滤波器的多源医学图像融合方法和系统，该方法包括如下步骤：将多源医学图像输入域变换保边滤波器进行滤波处理，获得多源医学图像的平滑分量和结构分量；融合相应的平滑分量和结构分量，获得融合后的平滑分量融合图像和融合后的结构分量融合图像；对融合后的平滑分量融合图像和结构分量融合图像进行逆变换，获得多源医学图像的融合图像。本发明可有效地对不同模态的图像之间的差异信息进行融合和集中显现，既可以辅助医生能够更好的了解病人的身体状况，精准判断身体的患病区域，还利于医学图像的后续处理。
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公开(公告)号：CN113411106B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110602991.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 海南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0426 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供安全空间调制系统中基于深度学习的功率分配方法，包括下列步骤：建立深度卷积神经网络模型；通过期望用户的期望信道矩阵以及窃听用户的窃听信道矩阵，获得多维度实数矩阵；构建包括多个期望用户及窃听用户的训练集，并结合所述多维度实数矩阵、期望用户和窃听用户的噪声对所述深度卷积神经网络模型进行训练，本发明结合空间调制本身的特性，通过机器学习参数训练，可方便快捷的得到最合适的功率分配因子。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111899107B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202010840479.5
申请日：2020-08-20
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种基于区块链智能合约的科技服务交易方法，基于区块链和智能合约技术，解决了传统科技服务交易平台服务资产数据存储、安全共享困难以及数据可信度完全依赖第三方中介机构等问题，利用区块链不可篡改以及可追溯的特点，保证供方用户提供的服务真实可信，其中智能合约体系包括登记智能合约、推荐智能合约、交易智能合约以及评价智能合约，推荐过程和评价过程完全由程序实现，可以根据需方用户的具体需求来推荐不同的服务，推荐过程基于该服务过往的成交数量以及可信评分，完全客观可信，杜绝了以往第三方中介机构中可能出现的违背公平交易原则和职业道德的乱象。
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公开(公告)号：CN115343944A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211154332.6
申请日：2022-09-22
Applicant: 海南大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明属于自动化和现代控制工程及应用领域，公开了一种具有输入饱和的污水处理系统的可靠PI控制方法，包括步骤1、结合污水处理系统，建立具有输入饱和的污水处理系统的状态空间模型；步骤2、构建具有输入饱和的污水处理控制系统的控制律；步骤3、设计PI控制器的积分部分；步骤4、构造基于PI控制律的闭环控制系统；步骤5、构造具有输入饱和的污水处理控制系统平稳运行的约束条件；步骤6、验证所构造的污水处理闭环控制系统的正性和随机稳定性。本发明可以有效控制污水量大小，避免污水排放量过大以及输入饱和发生时所造成的水质下降以及污水处理系统瘫痪，使污水处理系统可以安全、平稳运行。
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公开(公告)号：CN115327899A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210930039.8
申请日：2022-08-03
Applicant: 海南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种切换信号故障下的污水处理系统的滤波估计方法，利用正切换系统建模污水处理系统的污水处理过程，设计了污水处理系统的事件触发滤波器，估计了污水处理系统的执行模和运行状态。首先，通过对污水处理系统进行数据采集，建立污水处理的正切换系统模型。其次，设计污水处理系统的事件触发滤波器。然后，构造执行模误差评估函数，估计切换信号故障下的事件触发滤波器的执行模。与现有污水处理系统的滤波估计技术相比，本发明方法可有效的解决污水处理系统的切换信号故障时的系统运行状态和执行模的估计问题，避免污水处理过程中切换信号故障时的系统不稳定运行和高能耗现象，使污水处理系统安全平稳运行。
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公开(公告)号：CN115021785A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210596434.7
申请日：2022-05-30
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种面向智能反射镜辅助中继网络的相位对齐波束成形方法，所述方法将智能反射镜划分为M个元件子集，选择第m个子集反射信号，并调整第m个子集内所有元件的相位，使第m个子集的反射信号和来自发射端的直达信号在第m根中继天线处进行相位对齐。相比较于仅含有中继或智能反射镜的网络，本发明所提供的基于智能反射镜元件子阵选择的最大化接收功率+最大比合并方法可以帮助智能反射镜辅助中继网络获得显著的速率性能增益。
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公开(公告)号：CN114998632A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210539711.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/36 , G06V10/30 , G06T7/11 , G06T5/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于像素聚类的RVIN检测和去除的方法，包括如下步骤：基于像素点的灰度距离相似性进行聚类分割，将受损图像中的所有像素分成K类；计算像素的LCI值并基于LCI值确定所述像素所处区域，所述区域包括平坦区域和细节区域，再通过迭代求解获取每类像素的最优检测阈值，根据像素的LCI值和最优检测阈值判断所述像素是否为噪声像素；针对平坦区域和细节区域的噪声像素分别采用LCI加权均值滤波器和边缘方向滤波器来恢复被随机值脉冲噪声损坏的像素。本发明提出的噪声检测器和滤波器具有很高的鲁棒性和泛化性，在自然图像和医学图像的RVIN去除中均取得了显著的效果，特别是在高噪声水平上效果更优。
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