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公开(公告)号：CN110221359B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201910500897.7
申请日：2019-06-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明提供了一种自动识别切变线的方法：将风场进行标准化处理；对格点进行分区，并将分区后格点上的风矢量进行叉乘计算，由叉乘正值得到风场中的气旋性特征点；取最大叉乘正值的建立判定阈值，并从所述气旋性特征点中筛选出切变节点；根据所述切变节点分析方法消除相交切变线，分组连接切变节点构成切变线。本发明利用二维矢量叉乘结果进行判定和筛选可能的切变，最终连接切变节点形成切变线，达到自动识别且定位切变线的目的。目前气象业务中切变线分析依然通过人机交互的方式，本发明解决了由预报人员根据自身经验进行手工操作而存在的弊端问题，为实现气象业务中的自动化分析预报和人工智能的应用打下坚实基础。
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公开(公告)号：CN111143108A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911251196.0
申请日：2019-12-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F11/10
Abstract: 本发明公开了一种降低阵列码Xcode修复的编译码方法及装置，其方法包括：通过对N*N阵列码Xcode进行编码处理，得到包含两行局部编码数据行和局部冗余块行的(N+1)*N阵列码Xcode；在检测到所述(N+1)*N阵列码Xcode中的第I列失效时，利用所述两行局部编码数据行中的数据块和所述局部冗余块行中的局部冗余块，分别恢复出所述第I列中且位于局部编码数据行中的两个数据块和位于第(N+1)行的局部冗余块；利用所恢复出所述第I列中的两个数据块和所述局部冗余块，分别恢复所述第I列中的(N-2)个剩余数据。
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公开(公告)号：CN111881668B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010783892.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及基于卡方统计和TF‑CRF改进的TF‑IDF计算模型包括：数据载入模块、TF‑IDF计算模块、卡方统计模块、CRF计算模块、权重计算模块、权重排序模块、权重筛选模块和特征词保存模块，其特征在于模型工作步骤如下：步骤1.建立用于保存筛选后特征词的.txt文本文件；步骤2.数据模块的载入；步骤3.进行TF‑IDF计算模块的运算；步骤4.进行卡方统计模块的运算；步骤5.进行CRF计算模块的运算；步骤6.进行权重计算模块的运算；步骤7.权重排序模块的运算；步骤8.进行权重筛选模块的运算；步骤9.进行词保存模块的运算；步骤10.将步骤2‑9运算筛选得到的筛选后特征词保存在步骤1建立的文档中。
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公开(公告)号：CN116244593A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211736176.4
申请日：2022-12-31
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06N20/00 , G08B21/10 , G08B21/18
Abstract: 本发明公开地质灾害分级样本全局扩充测算方法及应用、滑坡风险分级预警方法。针对现有技术未将扩充量预期测算作为一个技术问题加以对待、未将扩充结果集的全局平衡性作为技术改进关注点的缺陷，本发明地质灾害分级样本全局扩充测算方法解决该多分类不平衡问题项下数据再平衡的目标设计问题。通过测算确定少数类样本集全局扩充量，提高自然发生数据提取构建的样本集数据的全局平衡性、提高样本集利用价值，同时节省运算时空开销，减少数据存储量、传输量，提高地质灾害监测预警系统硬件处理速度。本发明滑坡风险分级预警方法充分滑坡短历时位移数据与再平衡后样本集全局平衡特征两方面优势，提升预警分类模型准确率。
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公开(公告)号：CN111143108B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201911251196.0
申请日：2019-12-09
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F11/10
Abstract: 本发明公开了一种降低阵列码Xcode修复的编译码方法及装置，其方法包括：通过对N*N阵列码Xcode进行编码处理，得到包含两行局部编码数据行和局部冗余块行的(N+1)*N阵列码Xcode；在检测到所述(N+1)*N阵列码Xcode中的第I列失效时，利用所述两行局部编码数据行中的数据块和所述局部冗余块行中的局部冗余块，分别恢复出所述第I列中且位于局部编码数据行中的两个数据块和位于第(N+1)行的局部冗余块；利用所恢复出所述第I列中的两个数据块和所述局部冗余块，分别恢复所述第I列中的(N‑2)个剩余数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115329854A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210931985.4
申请日：2022-08-04
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省地质工程勘察院集团有限公司
Abstract: 本发明公开多尺度次声信号融合的泥石流流量智能反演方法。针对现有技术无法将水槽模拟试验与野外观测两种途径采集的泥石流次声信号有效融合的缺陷，本发明提供一种多尺度泥石流次声信号融合方法，通过改进水槽实验设备与设计信号处理流程与条件消除两类原始信号间特征差异，实现信号融合，解决泥石流次声监测预警研究中基础数据扩充问题。本发明提供机器学习样本集构建方法，从泥石流次声信号中提取能量、时域、频域特征指标，配合泥石流运动特征指标组成用于机器学习的特征向量。本发明提供泥石流流量智能反演测算方法是一种基于泥石流次声信号的堆栈泛化类集成学习模型，能够应用于现场泥石流监测预警。本发明还提供各技术方案的应用方案。
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公开(公告)号：CN114240885A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111549933.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T7/00 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的Yolov4网络的布匹瑕疵检测方法，包括采集布匹表面图像信息；将图像信息输入至改进的Yolov4网络模型进行瑕疵检测；输出检测结果。本发明用于提供一种基于改进的Yolov4网络的布匹瑕疵检测方法，以解决现有技术中Yolov4网络难以直接运用至布匹瑕疵检测中的问题，实现提高检测效率和检测精度的目的。
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公开(公告)号：CN111967544A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202011143381.0
申请日：2020-10-23
Applicant: 成都信息工程大学 , 四川省地质矿产勘查开发局成都水文地质工程地质队
Abstract: 本发明提供一种土质滑坡灾害时空智能预警报方法与系统，方法包括步骤：获取滑坡灾害点数据与非滑坡灾害点数据；根据滑坡灾害的成因机理和诱发因素获取用于智能学习的滑坡灾害预警报因子；根据滑坡灾害点数据与非滑坡灾害点数据获取预警报因子对应的原始数据；将原始数据进行空间分析提取用于智能学习的滑坡预警报因子的值，并将得到的预警报因子的值分别进行无量纲化处理后构建滑坡灾害预警报样本数据集；采用集成机器学习的堆栈泛化方法搭建用于滑坡灾害预警报的智能学习模块，将滑坡灾害预警报样本数据集输入智能学习模块，进行训练和优化，实现滑坡灾害的预警报。该方法在进行滑坡预测时准确率高、误报率较低、计算耗时短、实时性能较好。
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公开(公告)号：CN107748933B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710996151.0
申请日：2017-10-23
IPC: G06Q10/04
Abstract: 针对现有气象要素预测方法存在对局部环境特殊性考虑不足而使预测的数值越容易出现误差的缺陷，本发明提供了一种气象要素报文数据误差修正方法，用于在起报日修正气象台对公发布的气象报文数据Ay得到预测日气象要素修正值A。本发明还提供由该气象要素报文数据误差修正方法实现的一种雾发生预测方法用于在起报日测算预测日预报时次的雾发生概率、一种日出景观预测方法用于在起报日测算预测日发生日出景观的概率、一种云海景观预测方法用于在起报日测算预测日预报时次发生云海景观的概率、一种雾凇景观预测方法用于在起报日测算预测日发生雾凇景观的概率，以及峨眉山景区雾发生预测方法、日出景观预测方法、云海景观预测方法、雾凇景观预测方法。
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公开(公告)号：CN111105083A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911263879.8
申请日：2019-12-11
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的农作物生长预警的方法及装置，其方法包括：农作物数据采集模块通过对实验农作物的生长期间的各种数据进行采集，得到所述实验农作物的生长属性数据信息；农作物数据分析模块通过对所述生长属性数据信息进行分析统计，得到所述实验农作物的生长分类数据信息和每个生长分类所对应的生长属性信息；挖掘分析模块利用改进的ID3决策树算法对所述生长分类数据信息和所述生长属性信息进行挖掘分析，得到所述农作物的生长预警结果。
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