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公开(公告)号：CN114780618B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210533499.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06V10/762 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种面向海洋数据异常检测的多视图协同可视分析方法，包括：通过时序MDS算法计算海洋数据，得到时序MDS聚类视图；引入多要素信息熵视图，并与时序MDS聚类视图结合，展示每个要素在时序上的变化趋势；引入焦点区域平行坐标视图，并将变化趋势内与异常现象对应的焦点区域数据投影到平行坐标视图中，对焦点区域的数据做进一步的可视分析。上述面向海洋数据异常检测的多视图协同可视分析方法，通过时序MDS算法计算得到时序MDS聚类视图，并引入了多要素信息熵视图，揭示每个要素的变化趋势，同时用户可以选中时序MDS聚类视图中异常模式对应的时间，将原始数据投影到焦点区域平行坐标视图中，可适用于对存在异常模式的海洋时序数据进行检测。
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公开(公告)号：CN114819338B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210438445.2
申请日：2022-04-25
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于双注意力机制的多要素海表面温度预测方法，包括：对海面监测数据进行预处理，获得输入时间序列X，并将其作为要素注意力模块的输入获得k时刻的要素注意力权重#imgabs0#再将要素注意力权重#imgabs1#和对应的输入时间序列X相乘得到加权特征X′；通过编码器对加权特征X′进行转换获得所有时间步长的隐藏状态hl，并将其作为时间注意力模块的输入获得t时刻的时间注意力权重βt。上述基于双注意力机制的多要素海表面温度预测方法，通过编码器‑解码器架构的预测模型用于长期时间序列SST预测，显著提高了预测精度。其中要素注意力和时间注意力模块不仅可以自适应地选择最相关的要素特征，还可以适当地捕捉时间序列SST数据的长期时间相关性。
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公开(公告)号：CN112994944B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110233686.9
申请日：2021-03-03
Applicant: 上海海洋大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/142
Abstract: 一种网络状态预测方法，根据已知网络状态的网络样本建立对比网络图库；基于被比网络构建出被比网络图；将所述被比网络图与所述对比网络图库中的对比网络图进行比较，根据两者的相似度找出与被比网络图相似的对比网络图，从而预测被比网络的状态。
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公开(公告)号：CN110298280B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910538124.8
申请日：2019-06-20
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了种基于MKL多特征融合的海洋涡旋识别方法，其包括如下步骤：1)对基于合成孔径雷达影像的数据集进行数据预处理；2)批量的将预处理后的合成孔径雷达影像输入特征提取器，并提取灰度共生矩阵特征、傅里叶描述子特征和Harris特征；3)构建不同种类的核函数集，获取灰度共生矩阵特征、傅里叶描述子特征和Harris特征的训练集，对所述训练集做基于多核学习的多特征融合，获得数据集；4)构建分类器模型，其用于数据集的分类。本发明采用多种特征融合策略，将多种不同类型的特征应用于识别海洋涡旋的识别，克服了现有技术中数据处理能力的局限性和存在的传统人工目视、阈值设置方法对海洋涡旋识别的局限性。
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公开(公告)号：CN109840358B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910018341.4
申请日：2019-01-09
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种基于航迹时域差分的航迹分段方法，包括如下步骤：1)提取原始航迹数据中包含必要信息的航迹点作为可用航迹数据，并进行插值拟合处理，减少因数据缺失或采样间隔差异对采样点空间密度分布的影响；2)根据采样点的经纬度计算得到航迹点的航程数据，并采用差分法对航迹做多阶差分处理，在多阶差分数据的基础上通过归一化方法求得航程损失与航速标准差的平衡点，确定差分步长；3)计算原始航迹数据的平均航速作为分段阈值，实现航迹分段。本发明采用差分法来进行航迹分段，解决了基于速率阈值划分的分段过多问题，可动态确定差分步长，保证航程计算损失和停留区边界失真较小的前提下实现航迹的准确划分。且方法的时间效率更优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110400276B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910671108.6
申请日：2019-08-28
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 一种高光谱图像去噪方法，该方法根据高光谱图像数据中局部空间低秩先验、光谱低秩先验和全局光谱低秩先验，基于地物类别建立低秩矩阵恢复模型；根据不同的地物类别对高光谱图像分块；在高光谱图像局部分块内去除噪声；对整个高光谱图像空间数据和光谱数据内再一次去除噪声。
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公开(公告)号：CN110096500B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910376150.5
申请日：2019-05-07
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/26
Abstract: 本发明属于可视分析技术领域，公开了一种面向海洋多维数据的可视分析方法及系统，利用降维的方法在保留数据间关系的基础上实现对大规模海洋数据的约简；在可视化展示的基础上对海洋多维数据间以及各维度间的相关性进行分析；进一步改进适合海洋多维数据的多视图可视分析方法。本发明提供的平行坐标可视化分析方法对浮标观测点数据进行可视展示，支持用户直接选择所需分析的数据文件；通过添加滑块功能选择用户感兴趣的时间点或者某一维度数据值得区间，使想观测的数据更加直观的展示；在下方数据栏中选择感兴趣的数据，可以在可视化的平行坐标中突出展示其分布情况，使可视化效果更加直观。
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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
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。
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公开(公告)号：CN108536849B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201810338422.8
申请日：2018-04-16
Applicant: 上海海洋大学
Inventor： 黄冬梅
IPC: G06F16/50
Abstract: 本发明提供了一种浮标数据的多目标关联度增量优化划分方法，包括以下步骤：计算浮标和微区的表达因子层；置入新浮标至关联程度最高的微区内；判断AB‑Graph约束层；优化现有AB‑Graph使其满足增量优化划分约束。本发明根据数据间的关联性提出了一种浮标数据的多目标关联度增量优化划分方法，可实现海洋传感数据最优的动态分布式布局存储，为海洋灾害发生时提供快速高效的数据访问服务。
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公开(公告)号：CN108921887B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201810579628.X
申请日：2018-06-07
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及基于水下光线衰减先验性的水下场景深度地图估计方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1、水下光线衰减先验性；步骤S2、数据集训练；步骤S3、线性模型的系数学习；步骤S4、场景深度地图估计。其优点表现在：本发明提出了基于水下光线衰减先验性的场景深度估计方法，主要是利用水下光线衰减先验性，并选择大量的训练集作为样本训练得到具有较强鲁棒性的水下场景深度估计模型，可以快速地、有效地得出正确的场景深度，并可以应用在水下图像复原过程中。
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