公开(公告)号：CN110826478A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911063291.8

申请日：2019-11-01

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 宫法明 ,  徐晨曦 ,  李昕 ,  杨天濠 ,  刘芳华 ,  袁咪咪 ,  唐昱润 ,  司朋举

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于对抗网络的航拍违建识别方法，属于深度学习中目标检测识别技术领域。本发明为了解决由航拍造成的地面形变场地训练样本少，造成的目标检测器鲁棒性差形变场地难以识别的问题。一般的对抗网络通常是通过对抗性学习训练出一个好的生成器用来逼真的图像，而我们的网络正在完成相反的任务，通过对抗网络竞争，我们希望可以训练一个更好的对变形具有鲁棒性的检测器。通过对抗学习提高识别形变样例的能力，凭借这种对抗性的学习策略，检测的准确性也会随之提升，与标准的Fast-RCNN网络相比在性能方面有了实质性的改进。

公开(公告)号：CN112285376A

公开(公告)日：2021-01-29

申请号：CN202011106976.9

申请日：2020-10-16

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 袁咪咪 ,  宫法明 ,  李昕 ,  徐晨曦 ,  刘芳华 ,  司朋举 ,  唐昱润

IPC: G01P5/00 ,  G01W1/10 ,  G06F17/15 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的风速预测方法，该方法包含：对气象要素的原始记录数据进行清洗；以N个站点的F个气象要素的数据作为输入，通过Z‑score方法对数据进行标准化处理，使其满足(0,1)标准正态分布；利用PCA技术将原始气象要素进行线性组合，转换为一组线性不相关的变量；通过LASSO算法提取影响风速变化的气象要素特征集，将其作为预测模型的输入；通过空间特征提取算法提取目标站点和其相邻站点之间的潜在空间关系，得到T个预报时次上的空间特征向量，结合莫兰指数对风速变化的空间关系进行分析检验；通过时间特征提取算法在T个空间特征向量上提取时间特征关系，并采用Adam算法不断优化；以MAPE作为评估指标，在测试集上验证风速预测的准确率。