-
公开(公告)号：CN119537423B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202510079099.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/29 , G06F16/25
Abstract: 本申请涉及一种基于列式数据库的大气海洋数据检索优化方法和装置。所述方法包括：对历史大气海洋数据进行多维度按需裁剪提取与数据解码；在要素维度，通过要素切分得到的单要素数据表进行列式数据库中的数据存储与要素维度数据检索优化；在空间维度，通过元数据信息提取进行列式数据库中的数据存储，并基于构建的空间编码进行空间维度数据检索优化；在时间维度，通过时间离散化剖分得到的时间编码进行列式数据库中的数据存储与时间维度数据检索优化；在进行要素维度、空间维度以及时间维度的大气海洋数据检索优化的基础上，进一步基于固定大小的数据块进行数据存储。采用本方法能够提高海量历史大气海洋数据检索访问效率。
-
公开(公告)号：CN117170811B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202311148697.2
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本说明书实施例提供一种基于volcano的节点分组作业调度方法及系统，其中，该方法包括建立混合集群，其中，混合集群包括Slurm集群和K8S集群，混合集群包括至少一个混合节点及至少一个K8S节点，混合节点在同一时间供Slurm集群和K8S集群中的一个调度；在Volcano调度器上安装节点组优先级插件；对至少一个Slurm节点、至少一个混合节点及至少一个K8S节点按照资源类型进行分组，生成多个节点组，为每个节点组配置优先级；对于未调度的Pod，Volcano调度器基于每个节点组配置优先级，从至少一个混合节点及至少一个K8S节点中确定用于运行未调度的Pod的目标节点，具有在混合调度场景下，提高资源使用率的优点。
-
公开(公告)号：CN115711612B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211360808.1
申请日：2022-11-02
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01C13/00 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种波浪有效波高的预测方法，方法包括获取多份原始波浪数据；根据EMD分别将每份原始波浪数据分解成对应的IMF分量和剩余项，并将每份原始波浪数据与对应的IMF分量和剩余项合并，得到增强波浪数据；从所有增强波浪数据中选取出特征集；通过特征集输入至训练完成的神经网络模型中，得到波浪有效波高的预测结果。本方法首先对原始波浪数据进行EMD分解为多个IMF分量和剩余项，然后将每份原始波浪数据与对应的IMF分量和剩余项合并，得到增强波浪数据，利用增强波浪数据结合神经网络模型进行预测，能够使神经网络模型有效地分析非线性和非平稳数据，从而提高波浪有效波高的预测结果。
-
公开(公告)号：CN117909713A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410012157.X
申请日：2024-01-03
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及一种基于不平衡学习的海浪数据特征选择方法、装置及设备。所述方法包括：基于不平衡学习构建海浪特征选择模型；海浪特征选择模型包括第一特征网络、第二特征网络以及预报网络；获取海浪数据作为训练样本数据集，将训练样本数据集输入至海浪特征选择模型进行特征分类，得到第一分类数据与第二分类数据；将第一分类数据输入至第一特征网络进行特征选择，并根据第一评价指标获取第一目标子集；将第二分类数据输入至第二特征网络进行特征选择，并根据第二评价指标获取第二目标子集；将第一目标子集与第二目标子集输入至预报网络进行数据特征优化训练，得到有效波高预报值。采用本方法能够精确预报海浪的波高。
-
公开(公告)号：CN117849903A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311650549.0
申请日：2023-12-05
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G01W1/10 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01W1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次特征聚合的全球海洋环境预报方法，目的是解决现有预报方法预报速度较慢，预报精度不高的问题。技术方案是：构建由海洋特征提取模块、海洋特征聚合模块和全球海洋区域还原模块构成的基于多尺度特征聚合的全球海洋环境预报系统。采用训练集对预报系统进行训练，并使用验证集对训练后的预报系统的预报精度进行测试，若该轮模型参数使得当前预报精度最优，则保存该轮权重参数。训练结束后得到预报性能最优异的训练后的预报系统；最后采用预报性能最优异的训练后的预报系统根据用户输入的全球海洋环境数据进行预报，得到相应天数的海洋环境预报结果。采用本发明能提升1/12度高分辨率数据的预报精度，并提高预报速度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117557662A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311386155.9
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本申请实施例涉及一种降水场空间降尺度方法、系统、设备及存储介质，方法包括设置了一新的生成对抗网络，生成对抗网络包括生成器和判别器，生成器用于重建图像，生成器和判别器之间采用交替的方式进行对抗性的最小‑最大优化。生成对抗网络的损失函数包括一个常规的对抗损失函数和新增的一个孪生高斯感知损失函数，孪生高斯感知损失函数就是在高斯隐空间中计算生成器生成的第一图像和真实降水图像之间的差异，在生成对抗网络的训练过程中，最小化重建数据与真实值之间的差异，来约束生成对抗网络学习真实值的分布并重建详细信息，提升重建数据的真实性。
-
公开(公告)号：CN114778454A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210324978.8
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了基于星载多通道辐射成像仪的多层云云顶高度反演方法，基于多层云检测及云相态检测结果，将有云像元分类为单层冰云，单层水云和多层云；搜索目标多层云像元一定范围内的相邻单层云；根据目标多层云像元原始的云顶高度和云光学厚度反演结果，估计其实际云顶高度的最大值和最小值；分别搜索满足云顶高度规范的单层冰云和单层水云；计算所有筛选的单层冰云的平均云顶高度，得到目标多层云上层冰云的云顶高度反演结果；计算所有筛选的单层水云的平均云顶高度，得到目标多层云下层水云的云顶高度反演结果。本发明利用外推方法快速有效的反演多层云云顶高度，同时反演上层冰云和下层水云的云顶高度；对计算资源的要求低。
-
公开(公告)号：CN114595741A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210051047.5
申请日：2022-01-17
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域关系的高维数据快速降维方法以及系统，本发明首先通过探索数据点与其邻居的邻居之间的相似性以构建高维空间中数据点的近似邻域结构，避免了成对数据点之间的相似度计算，在提高计算效率的同时获得尽可能高的准确性；然后对由邻居探索而获得的数据点的邻域进行随机采样，快速生成数据点的上下文序列，进一步加快计算效率；最后利用只含一层隐含层的词向量模型Skip‑gram的高效性，学习高维数值矩阵在低维空间的嵌入表示，从而实现降维处理。本发明可处理通用的数值型矩阵，不局限于原始数据类型，并且计算速度高于同类型的Vec2vec方法，计算准确率优于当前最先进的UMAP方法。
-
公开(公告)号：CN114219143A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111514133.7
申请日：2021-12-13
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开一种全球谱模式初始场垂直分层任意区间平滑加密技术，涉及到数值天气预报领域，采用指数拉伸算法，依据给定需要加密的气压区间以及新增加垂直层数，确定新增加垂直层的混合坐标系数；在边界端通过二阶函数平滑来确保新增加的垂直层间隔与端口之间的平滑性；确定新增分层的垂直坐标后，对全球谱‑格点数据从原来分层采用三次样条插值至新的分层，在三次样条插值过程中，利用追赶法快速算法加速插值的速度。本发明最终提供一个新的对指定区域垂直均匀加密的初始场，且该场能够适用于全球谱模式，并能够稳定积分；在模式对流层顶以上增加垂直层，能够促进重力波向上传播的解析，并缓解平流层偏冷问题。
-
公开(公告)号：CN110633348B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910693793.2
申请日：2019-07-30
Applicant: 中国人民解放军国防科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的高性能计算资源池化索引查询方法，包括构建高性能计算资源的本体模型；建立基于WordNet的快速资源索引列表；获取输入的查询关键词；根据所述的快速资源索引列表返回查询结果。本发明构建出高性能计算资源本体模型，为跨域超算中心资源的一体化语义表示提供了支撑，有效消除了软硬件资源接口语义歧义，构建出统一透明的多域服务资源池；利用WordNet对快速服务查询列表QSQL进行扩展，支持基于语义模糊化匹配的资源发现；实现对资源或服务的高效语义发现，不仅能够保证传统语义发现的质量，而且实现了服务发现效率的较大提升。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
101
records
(took 0.042 seconds)
