公开(公告)号：CN108446802A

公开(公告)日：2018-08-24

申请号：CN201810243914.9

申请日：2018-03-23

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 黄冬梅 ,  赵丹枫 ,  张烨宜 ,  林俊辰 ,  李亿红

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于图模型构建的赤潮预警方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1，数据预处理；步骤S11，权重计算；步骤S12，环境因子降维；步骤S2，执行DWFCM聚类算法；步骤S21，聚类中心选择改进；步骤S22，欧式距离加权；步骤S23，目标函数改进；步骤S3，构建赤潮图数据模型。其优点表现在：可以将赤潮数据按发生阶段进行分类，并按阶段存储在图模型中；赤潮预报人员可以快速判断赤潮所处阶段，并针对当前阶段有针对性的提出防治措施，减少经济和生态损失；方便赤潮预报人员准确、快速查询到需要数据，为赤潮预报人员提供快速准确全面的数据上的支持，使用现在的数据和历史数据进行对比对照，预测赤潮的发生阶段。

公开(公告)号：CN108446802B

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN201810243914.9

申请日：2018-03-23

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 黄冬梅 ,  赵丹枫 ,  张烨宜 ,  林俊辰 ,  李亿红

IPC: G06Q10/04 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于图模型构建的赤潮预警方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1，数据预处理；步骤S11，权重计算；步骤S12，环境因子降维；步骤S2，执行DWFCM聚类算法；步骤S21，聚类中心选择改进；步骤S22，欧式距离加权；步骤S23，目标函数改进；步骤S3，构建赤潮图数据模型。其优点表现在：可以将赤潮数据按发生阶段进行分类，并按阶段存储在图模型中；赤潮预报人员可以快速判断赤潮所处阶段，并针对当前阶段有针对性的提出防治措施，减少经济和生态损失；方便赤潮预报人员准确、快速查询到需要数据，为赤潮预报人员提供快速准确全面的数据上的支持，使用现在的数据和历史数据进行对比对照，预测赤潮的发生阶段。

公开(公告)号：CN111324638B

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202010084931.X

申请日：2020-02-10

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 赵丹枫 ,  黄冬梅 ,  黄雁玲 ,  林俊辰 ,  宋巍

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法，包括步骤：S1：采集一时间序列数据；S2：基于PM_Motif方法对所述时间序列数据进行motif提取；S3：基于AR_TSM方法的时间序列motif关联规则挖掘；S4：利用衡量指标RM衡量规则预测性能。本发明的一种基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法，实现了保留原始信息的motif的精准快速提取；保证了规则的一致性，并可避免虚拟规则的产生。

公开(公告)号：CN111324638A

公开(公告)日：2020-06-23

申请号：CN202010084931.X

申请日：2020-02-10

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 赵丹枫 ,  黄冬梅 ,  黄雁玲 ,  林俊辰 ,  宋巍

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/28 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明提供一种基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法，包括步骤：S1：采集一时间序列数据；S2：基于PM_Motif方法对所述时间序列数据进行motif提取；S3：基于AR_TSM方法的时间序列motif关联规则挖掘；S4：利用衡量指标RM衡量规则预测性能。本发明的一种基于AR_TSM的时间序列motif关联规则挖掘方法，实现了保留原始信息的motif的精准快速提取；保证了规则的一致性，并可避免虚拟规则的产生。