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公开(公告)号：CN112365093A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011392717.7
申请日：2020-12-01
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU深度学习的多特征因子赤潮预测模型，包括以下步骤：S1、对采集到的监测要素进行预处理，得到标准化训练样本；S2，采用Pearson相关系数法分析标准化训练样本与赤潮的关联性，得到赤潮灾害形成的主要特征影响因子；S3、依据主要特征影响因子，形成多组合特征因子，构建GRU预测模型，通过多组合特征因子训练模型；S4、对训练好的GRU预测模型进行评估。通过采用Pearson相关系数方法开展各要素与赤潮间关联分析，得到赤潮灾害形成的主要特征影响因子，剔除与赤潮发生关联度较低特征影响因子，以多组合特征因子为输入变量，构建基于多特征因子组合的赤潮预测模型，形成基于多特征因子的GRU网络赤潮预测模型。
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公开(公告)号：CN117953237A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410131454.6
申请日：2024-01-31
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种多金属矿区中未知目标的检测方法，包括以下步骤：S1，获取多金属结核视像数据；S2，对多金属结核视像数据进行预处理，得到图像样本组数据，并将图像样本组数据划分为训练集样本、验证集样本和测试集样本；S3，构建未知目标检测模型，利用训练集样本和验证集样本对未知目标检测模型进行训练和验证；S4，将测试集样本输入训练好的未知目标检测模型中，得到未知目标检测结果。本发明基于大洋航次调查获取的多金属结核视像数据，通过图像分析法和Deeplab V3+神经网络建立模型，依据差值比对剔除视像数据中的多金属结核，从而快速定位到海底多金属矿区中的未知目标，提高了未知目标检查效率和海底视像数据的使用率。
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公开(公告)号：CN118193505A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410105249.2
申请日：2024-01-25
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/215 , G06F16/25 , G06F16/29 , G06F16/909 , G06F16/951
Abstract: 本发明公开了一种多源浮标数据与元数据整合处理系统，包括：数据采集与导入模块，通过多源数据采集引擎获取多源浮标数据与元数据；数据标准化模块，对浮标数据与元数据进行预处理，将预处理后的浮标数据与元数据统一为标准数据格式；质量控制模块，利用各种检验单元筛选出异常数据，进行修正或质量标识；数据排重整合与融合模块，对质量控制后的浮标数据与元数据进行排重和深度融合，获得整合后的多源浮标综合数据集。该系统实现了多源浮标数据的综合处理与分析，具有较高的数据处理能力和效率，简化了数据排重和整合工作，同时，提高了数据的综合性和一致性，使得分析和应用结果更加准确和可靠，为海洋数据研究和应用提供了重要支持。
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公开(公告)号：CN113111097A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110516187.0
申请日：2021-05-12
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/27 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种利用分布式数据库技术实现高速查询海洋数据的方法，包括如下内容：S1，依据In‑database Analysis技术，构建以MLlib为雏形的海洋专用查询算法模型，再将查询算法模型与查询业务需求进行关联得到业务模型；S2，接收到查询请求时，关联到对应的业务模型，业务模型采用异步消息模式与查询算法模型通信，完成查询得到查询结果；S3，对查询结果集进行拆分，按小单位数据结果进行分布式输出。本发明方法将海洋专业的算法模型与分布式数据库技术进行最大力度的融合，实现模型结果集的秒级响应效率。
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公开(公告)号：CN115078190B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210653344.7
申请日：2022-06-09
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G01N15/0205 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种悬浮体现场激光粒度数据处理方法及其装置，该方法包括：输入待处理的原始现场激光粒度数据和站位数据；对原始现场激光粒度数据进行站位匹配，即将站位数据赋予原始现场激光粒度数据；对原始现场激光粒度数据进行质量控制，剔除或改正错误数据，获取质控后的现场激光粒度数据；对现场激光粒度数据进行参数计算；根据最大层位深度和标准层位间隔设置，形成数据标准层结构，在标准层上进行数据插值计算，形成标准层数据。该装置包括：输入模块、站位匹配模块、质量控制模块、参数计算模块和标准层数据计算模块；本发明实现了数据自动化程序处理，大幅提高悬浮体现场激光粒度分析工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115078190A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210653344.7
申请日：2022-06-09
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G01N15/02 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种悬浮体现场激光粒度数据处理方法及其装置，该方法包括：输入待处理的原始现场激光粒度数据和站位数据；对原始现场激光粒度数据进行站位匹配，即将站位数据赋予原始现场激光粒度数据；对原始现场激光粒度数据进行质量控制，剔除或改正错误数据，获取质控后的现场激光粒度数据；对现场激光粒度数据进行参数计算；根据最大层位深度和标准层位间隔设置，形成数据标准层结构，在标准层上进行数据插值计算，形成标准层数据。该装置包括：输入模块、站位匹配模块、质量控制模块、参数计算模块和标准层数据计算模块；本发明实现了数据自动化程序处理，大幅提高悬浮体现场激光粒度分析工作效率。
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公开(公告)号：CN112862178A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110145655.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的海洋站水位时空预测方法及装置，该方法包括：获取待预测的海洋站多点水位的观测数据；多点水位的观测数据存在时空映射关系；将多点水位的观测数据输入提前训练后的CNN和LSTM深度学习模型；所述CNN模型用于提取水位空间特征数据；所述LSTM模型用于提取所述水位空间特征数据所对应的水位时间特征数据；基于水位空间特征数据和水位时间特征数据，通过全连接层输出所述待预测的海洋站水位预测结果。该方法可实现针对海洋站水位数据的高精度预报；仅需使用多个海洋站的水位序列数据，不需要使用其它数据；占用资源少，计算速度快。且可用于但不限于海洋站水位预报，也可用于水位要素以外其它要素预报。
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公开(公告)号：CN115061207B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210625112.0
申请日：2022-06-02
Applicant: 国家海洋信息中心
Abstract: 本发明公开了一种基于克里金插值的多台站远洋磁力勘探方法，计算测区中心点经纬度坐标，获取磁力测量在测区作业的起止时间；设置搜索半径，获取半径范围内的地磁台站对应时间范围的日变曲线，设获取台站数量为n；确定距离最近台站并将其设为主站，各台站分别与主站进行互相关，计算相关性指标，删除相关性低的记录，计算个台站与主站记录的相位差，修正日变曲线；以测区中心为原点，转换台站位置为极坐标，计算内插指标，判断台站分布是否符合内插条件，若是，则进行下一步，若否，则扩大搜索半径后返回；将各台站日变曲线记录进行转置，按时间分组，将同一时刻各台站日变曲线作为输入，基于克里金发进行插值，获取拟合的测区日变曲线。
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公开(公告)号：CN118012856A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410187311.7
申请日：2024-02-20
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F16/215 , G06F16/23 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种海洋沉积物粒度数据质量定量评价方法，包括：构建海洋沉积物粒度数据质量评价指标体系，确定数据质量评价等级；分别构建一级、二级指标的两两判断矩阵，进行一致性检验；当一致性检验通过时，将判断矩阵按列进行归一化处理；对判断矩阵按行相加得到行总量，并计算指标权重；提取数据信息进行单指标等级评价，获得单指标评价结果；基于模糊综合评价方法，根据指标权重和所述单指标评价结果，得到综合评价结果。该方法实现了对海洋沉积物粒度数据质量评价指标的定量化；为海洋地质研究、海洋生态保护、海底地质灾害、海底资源勘探及海洋工程等提供质量可靠的数据资料。
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公开(公告)号：CN117972604A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410124766.4
申请日：2024-01-30
Applicant: 国家海洋信息中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于相邻站点时空关联的海洋观测数据异常检测方法，该方法包括：构建海洋观测标准数据集，利用注意力机制方法自适应捕捉空间维度中所有邻居站点之间的动态关联性，采用滑动时间窗口机制，形成由多海洋要素构成的多维长时间序列，并进行数据集划分；搭建异常检测模型，设置模型训练参数，获取每个训练样本的异常分数，开展模型训练，确定异常分数的阈值；填补测试样本空缺数据，测试数据输入异常检测模型得到异常分数，判定异常点，确定具体异常要素并标记，开展各个观测要素性能评估。本发明综合考虑海洋观测站点之间时空关联关系，利用深度学习方法，可快速准确的对海洋实时观测数据要素信息进行异常值检测。
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