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公开(公告)号：CN119886205A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510371012.3
申请日：2025-03-27
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 湖南省第一测绘院
Abstract: 本发明的实施例提供了一种基于图神经网络的频繁移动模式的优化方法和装置。所述方法包括获取目标轨迹数据，目标轨迹数据包括训练数据；构建图神经网络，将训练数据转化为目标图子图集合，利用目标图子图集合，根据图神经网络的损失函数对图神经网络进行训练，得到图神经网络的目标函数；基于目标图子图集合得到频繁移动模式节点集合，再根据图神经网络的目标函数更新频繁移动模式节点集合，得到频繁移动模式。以此方式，可以充分利用图神经网络的优势，提高计算效率，突破了传统数据分析方法在效率不足上的局限。
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公开(公告)号：CN118378701A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410840642.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
IPC: G06N5/025 , G06F16/36 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06F16/901
Abstract: 本发明的实施例提供了高阶图结构驱动的大规模地学领域知识图谱更新优化方法。所述方法包括获取地学知识图谱；地学知识图谱包括知识图谱要素和要素的文本信息；知识图谱要素包括知识实体和知识实体间的关系；利用关系网络建模方法对知识实体进行关系建模，构建地学关系网络模型；基于地学关系网络模型进行图结构提取，根据图结构的阶数计算地学关系网络模型中节点的重要度；通过节点的重要度定义实施全/增量更新的判断阈值，基于判断阈值对节点进行全/增量更新。以此方式，可以适应大规模地学领域知识图谱的实时、轻量、快速更新需求，提供更准确且具备时效性的地学知识图谱。
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公开(公告)号：CN118313451B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410747898.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 宁夏大学 , 兰州交通大学
IPC: G06N5/022
Abstract: 本发明的实施例提供了基于时空超图的生态保护红线风险知识图谱结构优化方法。所述方法包括获取生态保护红线区域风险领域的知识数据源，根据知识数据源分析生态保护红线区域风险领域的知识体系的构成元素，将构成元素的语义描述抽象表达为生态保护红线风险知识本体；构建知识三元组，形成三元组知识图谱；定义的知识表达规则和实例数据，抽取具有时间特征、空间特征的图节点和图边，定义映射规则；对三元组知识图谱中的图节点和图边进行结构优化，得到结构优化的知识图谱。以此方式，可以适应不同类型和层次的风险建模需求，并且能够直接表示多个实体之间的复杂关系，提供更精确的风险源辨识和传播模式挖掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118378701B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410840642.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
IPC: G06N5/025 , G06F16/36 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06F16/901
Abstract: 本发明的实施例提供了高阶图结构驱动的大规模地学领域知识图谱更新优化方法。所述方法包括获取地学知识图谱；地学知识图谱包括知识图谱要素和要素的文本信息；知识图谱要素包括知识实体和知识实体间的关系；利用关系网络建模方法对知识实体进行关系建模，构建地学关系网络模型；基于地学关系网络模型进行图结构提取，根据图结构的阶数计算地学关系网络模型中节点的重要度；通过节点的重要度定义实施全/增量更新的判断阈值，基于判断阈值对节点进行全/增量更新。以此方式，可以适应大规模地学领域知识图谱的实时、轻量、快速更新需求，提供更准确且具备时效性的地学知识图谱。
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公开(公告)号：CN118781387A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410747896.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 北京帝测科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464
Abstract: 本发明的实施例提供了区域多年水质敏感性评估方法、装置和设备。所述方法包括通过获取多模态对地观测影像，根据影像内容提取水域和深度学习训练样本，根据提取的水域和深度学习训练样本使用SAM模型识别多年LULC种类，通过加权数据立方体得到多年水敏感性定量评估结果。以此方式，可以通过深度学习从超高分辨率的对地观测数据下识别城市土地利用及评估水域敏感性，从而实现对计算时间成本和标注数据集需求的平衡，充分利用对地观测技术的优势，突破了传统人力调查在空间和时间连续性上的局限。
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公开(公告)号：CN118334363B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410749987.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
Abstract: 本发明的实施例提供了基于遥感图像和LiDAR分析的地形特征语义建模方法。所述方法包括获取高分辨率遥感影像和LiDAR数据；基于所述高分辨率遥感影像提取第一地形特征，以及基于LiDAR数据提取地形对象；将所述第一地形特征和地形对象进行边缘融合，得到边缘融合后的地形特征；对所述边缘融合后的地形特征进行语义建模。以此方式，可以充分整合多种地球观测数据，实现了地形特征的准确提取，并且将地形特征提取的结果与本体定义的地形知识相结合，在时空、尺度、功能、语义等方面实现地形特征知识一致性描述与规范化表达。
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公开(公告)号：CN118334363A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410749987.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
Abstract: 本发明的实施例提供了基于遥感图像和LiDAR分析的地形特征语义建模方法。所述方法包括获取高分辨率遥感影像和LiDAR数据；基于所述高分辨率遥感影像提取第一地形特征，以及基于LiDAR数据提取地形对象；将所述第一地形特征和地形对象进行边缘融合，得到边缘融合后的地形特征；对所述边缘融合后的地形特征进行语义建模。以此方式，可以充分整合多种地球观测数据，实现了地形特征的准确提取，并且将地形特征提取的结果与本体定义的地形知识相结合，在时空、尺度、功能、语义等方面实现地形特征知识一致性描述与规范化表达。
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公开(公告)号：CN118313451A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410747898.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 宁夏大学 , 兰州交通大学
IPC: G06N5/022
Abstract: 本发明的实施例提供了基于时空超图的生态保护红线风险知识图谱结构优化方法。所述方法包括获取生态保护红线区域风险领域的知识数据源，根据知识数据源分析生态保护红线区域风险领域的知识体系的构成元素，将构成元素的语义描述抽象表达为生态保护红线风险知识本体；构建知识三元组，形成三元组知识图谱；定义的知识表达规则和实例数据，抽取具有时间特征、空间特征的图节点和图边，定义映射规则；对三元组知识图谱中的图节点和图边进行结构优化，得到结构优化的知识图谱。以此方式，可以适应不同类型和层次的风险建模需求，并且能够直接表示多个实体之间的复杂关系，提供更精确的风险源辨识和传播模式挖掘。
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