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公开(公告)号：CN102622607A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210043064.0
申请日：2012-02-24
Applicant: 河海大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的遥感图像分类方法，包括以下步骤：步骤A、分别提取训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征；步骤B、分别利用训练集遥感图像的视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征进行支持向量机训练，得到三个不同的支持向量机分类器；步骤C、对于未知的测试样本，分别提取其视觉词袋特征、颜色直方图特征和纹理特征，并利用步骤B中所得到的相应的支持向量机分类器进行类别预测，得到三组类别预测结果，然后采用加权综合法对三组类别预测结果进行综合，从而得到最终的分类结果。本发明进一步采用改进的词袋模型进行视觉词袋特征提取。相比现有技术，本发明可以获得更精确的分类结果。
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公开(公告)号：CN101859383B
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201010195127.5
申请日：2010-06-08
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列重要点分析的高光谱遥感图像波段选择方法，本发明方法通过基于DBI的K-means聚类方法将高光谱遥感图像数据样本聚类成K个类别，并使用小波分析进行去噪处理，再基于时间序列分析进行重要点的提取，以实现特征波段的选择。相比现有技术，本发明方法具有计算复杂度低、实现过程方便快捷的优点，并为高维数据的降维提供了一种全新的思路。
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公开(公告)号：CN101827224B
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201010156224.3
申请日：2010-04-23
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种新闻视频中主播镜头的检测方法，包括：对新闻视频进行镜头切分检测；去除图像非重点区域后提取两个对角线方向的时空切片；对时空切片沿时间方向和垂直于时间方向进行切割，得到若干窗口；选取所述每一部分每一个镜头所对应的窗口中的第一个和最后一个；提取所选窗口图像特征向量；通过串行聚类方法对特征向量进行聚类，提取初步的主播镜头；利用图像运动特征对得到的初步主播镜头进行进一步筛选；将筛选后的各部分结果融合，得到最终的新闻主播镜头。本发明的优点是对各类新闻视频中主播镜头检测准确率高，计算复杂度低，有效克服了现有技术对于主持人不在屏幕中间以及动态演播室背景的情况下漏检率较高的问题。
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公开(公告)号：CN119740643A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411680424.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 河海大学
IPC: G06N5/022 , G06N5/02 , G06F40/166 , G06F40/284 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于多注意力机制的开放世界知识图谱补全方法及装置，所述方法包括：构建包含新头实体、关系、候选尾实体的多个待判别三元组；分别将实体和关系的名称与描述拼接成文本，通过BERT获取词嵌入后，通过多注意力机制层为实体词嵌入分配不同的权重，再聚合词嵌入得到各自的文本嵌入；通过TransE模型获取知识图谱中关系和候选尾实体的结构嵌入，使用对齐函数将文本嵌入映射到基于图的嵌入空间；将实体的嵌入表示经过门控机制优化，再分别将关系和候选尾实体各自的结构嵌入与文本嵌入融合；将获取的实体和关系的最终嵌入表示输入评分模型，选取可能性最高的三元组及相关新头实体补入知识图谱。本发明提高了知识图谱补全的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114647679B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210247765.X
申请日：2022-03-14
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/2458 , G06F18/26 , G06F18/23213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数值特征聚类的水文时间序列模体挖掘方法，包括时间序列聚类过程和时间序列模体挖掘过程；在时间序列模体挖掘过程中，首先以类为单位，将每个类中时间序列进行全连接并计算全局距离矩阵；其次，使用可变尺寸二维窗口以一定规则和约束在全局矩阵上滑动；然后对每个窗口内的局部矩阵进行最短路径的计算；最后根据计算结果构造候选模体列表，并针对不同领域应用选择合适的模体。本发明从水文领域关注的时间序列数值特征以及实际应用中难以确定模体长度的两个角度出发，将基于时间序列数值特征的聚类方法和解决非等长时间序列距离计算的DTW算法引入到现有的模体挖掘方法中，实现高效、准确的挖掘效果。
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公开(公告)号：CN114707059B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202210247094.7
申请日：2022-03-14
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明公开了一种基于用户偏好的水利对象元数据推荐系统构建方法，首先构建水利对象元数据分类标签，并为分类标签建立索引库表；其次，构建用户行为日志，记录用户在使用检索系统时的行为，对用户偏好进行收集；然后，在用户检索时通过构建检索深度树来获得最短检索路径，得到区分度较高的分面，同时根据用户选择的分面推荐相关性最高的分面；在分面推荐的基础上，根据用户对水利对象分类标签的检索行为日志来计算不同用户之间相似度，推荐与当前用户相似的用户感兴趣的水利对象分类标签；最后实现对精炼结果集和推荐分类标签及分面的展示。本发明实现针对用户使用检索系统时的偏好挖掘，并向用户推荐其可能感兴趣的检索内容，提高用户的检索效率。
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公开(公告)号：CN118673089A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410816137.8
申请日：2024-06-24
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/29 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06N3/048 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于静态物理特征增强和区域模型的径流预测方法，收集区域内所有中小流域的静态物理特征，以及典型历史洪水过程中监测到的时序数据和各个测站的气候数据；并对数据进行处理；构建基于静态物理特征增强的洪水预报模型SE‑LSTM，包括编码器和解码器，其中编码器Encoder采用Bi‑LSTM作为骨架，学习过去监测值和未来预报值对当前时刻流量的影响；编码器中的静态特征融合模块SFU放大每个时刻对流量影响最大的流域静态特征；解码器Decoder采用LSTM作为骨架处理输入，利用编码器中学习到的模式进行预测。本发明能够有效的利用各个小流域的静态特征，学习各个流域中径流模式，使其在面对极端事件的时候有更好的预测精度。
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公开(公告)号：CN118052321A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410163260.4
申请日：2024-02-05
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的洪水预报模型参数在线优化方法，分析流域历史数据样本，对时序数据进行洪水场次划分以及数据标准化；对多流域历史洪水数据样本的暴雨特征和出口断面流量特征进行提取；使用参数率定算法对多流域历史洪水样本初始的模型参数范围进行迭代寻优，记录优化后的参数值；使用增量式决策树回归模型增量学习历史洪水样本数据并对需要预测洪水的洪水预报模型参数进行优化；将优化的参数值输入水文模型，评估对比洪水预报精度。本发明利用增量学习的实时性、强适应性、遗忘防护和高资源效率的能力，可以有效解决传统洪水预报过程中水文模型参数优化方法速度缓慢问题，实现洪水预报模型参数智能在线优化，提高业务处理的效率。
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公开(公告)号：CN112765322B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202110095620.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 河海大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/335
Abstract: 本发明公开了一种基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐方法，属于知识图谱技术领域，本发明实现了水利对象图谱构建和基于水利领域知识图谱的遥感影像搜索推荐系统，根据遥感影像数据的特性，将遥感影像元数据和水利对象基础数据进行属性间的关联，除了遥感影像自身的属性值以外还丰富了遥感影像的语义信息，使得水利对象数据间不再相互割裂，增强了水利数据的利用率。现有的推荐任务常常受到数据稀疏的限制，本发明实现了将构建的图谱数据作为辅助信息来进行语义搜索和推荐任务，可以实现高效、准确的查询结果和扩散用户的行为偏好，通过子图间的相似性计算来完成推荐任务，很好解决了数据稀疏和信息过载问题。
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