公开(公告)号：CN119251798A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411286038.X

申请日：2024-09-13

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王习特 ,  秦昌盛 ,  白梅 ,  马茜

IPC: G06V20/58 ,  G06V10/52 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合与连通性感知的道路提取方法，包括S1：获取遥感影像道路数据集，并对遥感影像道路数据集进行数据预处理获取优化遥感影像道路数据集，按照预设比例随机划分为训练集、验证集以及测试集；S2：构建基于多尺度特征融合与连通性感知的道路提取模型；S3：根据训练集对道路提取模型进行训练，获取训练后的道路提取模型，并通过所述验证集对训练后的道路提取模型进行测试，获取最优道路提取模型；S4：根据最优道路提取模型对所述测试集进行预测，以实现多尺度特征融合与连通性感知的道路提取。解决了目前由于遥感影像中的道路目标尺寸差别较大，并且易被建筑物、树木等地物遮挡，使得无法精确实现道路提取任务的问题。

公开(公告)号：CN117009899A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310735403.X

申请日：2023-06-20

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 马茜 ,  刘行顺 ,  白梅 ,  王习特 ,  宁博 ,  李冠宇

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/241 ,  G06F18/22 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2321

Abstract: 本发明提供了一种时序性海洋生态环境监测数据中的异常点检测方法，海洋数据监测技术领域，包括如下步骤：步骤1、数据获取：对当前时间戳到来的含量数据进行标准化和归一化处理，得到预处理后的数据；步骤2、异常数据检测：对DSC模型进行训练，得到训练后的DSC模型；利用部分训练对不同时间戳到来的预处理后的数据进行线上相似度矩阵的生成，对当前数据进行三类异常的检测，得到当前数据中的三类异常数据；步骤3、change point检测机制：采用change point探测机制对当前数据的数据分布进行探测；步骤4、模型动态更新：基于步骤3探测的结果，进行DSC模型的选定或重新训练。本发明解决了现有异常点检测方法无法适应高维动态时序数据的问题。

公开(公告)号：CN110347705B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN201910657412.5

申请日：2019-07-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 白梅 ,  蒋森安 ,  王习特 ,  李冠宇 ,  宁博 ,  史一民

IPC: G06F16/2453 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明提供一种分布式Skyline查询系统，包括：网络架构模块、数据存储模块以及应用模块。所述网络架构模块通过主从式架构设置，由一个主节点即Master节点和多个从节点即数据节点构成；Master节点负责调度各数据节点并汇总数据节点的信息；所述数据节点存储数据并完成查询过滤计算；分布式Skyline查询中，避免瓶颈节点的产生是提高查询效率的关键因素。此外，本地Skyline候选集的计算效率以及合并计算时候选集的大小也决定着分布式Skyline查询的效率。本发明能够有效避免瓶颈节点的产生，同时能够在尽可能少的时间内得到尽可能小的候选集，大大提高了分布式Skyline查询效率。

公开(公告)号：CN110334252B

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN201910618122.X

申请日：2019-07-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 白梅 ,  王京徽 ,  王习特 ,  李冠宇 ,  朱斌 ,  宁博

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/903

Abstract: 本发明提供一种偏序域上的skyline查询方法，包括：对待测数据集进行分组；根据用户的偏好哈斯图按映射规则映射到所述全序维度上；对除分组维度外的每个所述分组内的数据建立倒排索引；根据循环扫描策略和临时表更新策略对分组的数据集进行扫描，并将扫描结果存放到临时结果集中，直到扫描到扫描结束点根据分组计算结束条件结束相应分组的计算；当所有分组的计算都结束时，结束算法，将所有临时结果集中的结果取并集输出，所述并集即为需要返回给用户的skyline。本发明解决了现有偏序域上skyline计算方法的效率瓶颈问题，通过将倒排索引引入skyline查询领域，利用提前对数据进行分组并建立倒排索引的方式提高了skyline计算效率。

公开(公告)号：CN113487858A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110709940.8

申请日：2021-06-25

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王习特 ,  于雪苹 ,  白梅 ,  马茜

IPC: G08G1/01

Abstract: 本发明公开了一种面向路网数据的异常轨迹检测方法，包括利用当前查询时刻，移动对象的当前位置点到终点的欧氏距离得出轨迹异常因子，判断轨迹异常因子与轨迹异常阈值的大小，若轨迹异常因子的值大于等于轨迹异常阈值的值，则判断为轨迹异常；否则利用移动对象当前位置点与当前已知的最优路径之间的位置关系，结合该最优路径计算轨迹异常因子，若轨迹异常因子的值小于轨迹异常阈值，则判断为轨迹非异常；否则就需要运用最优路径查找方法求取移动对象当前位置点到终点真实的最优路径，由此进行异常判断。本发明针对路网环境，提出一种适用于路网数据的异常轨迹定义，考察了路网中关于时间方面轨迹的异常情况，并且异常检测时避免了使用历史轨迹。

公开(公告)号：CN112835884A

公开(公告)日：2021-05-25

申请号：CN202110195665.2

申请日：2021-02-19

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 马茜 ,  李霞 ,  白梅 ,  王习特 ,  李冠宇 ,  宁博

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/2455 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供一种海洋渔场渔情预报系统中的缺失数据填补方法，包括以下步骤：步骤1：数据实时获取：给定传感器网络监测区域内的n个数据源，将数据源获取到的数据从传感器节点经由传感器网络端传送到服务器端，实现数据流的实时获取；步骤2：模型初始化：对于获取到的包含大量缺失值的实时数据流，进行填补模型初始化、近邻参数初始化、增量更新填补模型及相关参数更新；步骤3：查询响应处理：基于经过步骤2填补后得到的完整的数据流，对用户的查询进行快速响应，从而得到所需要的海洋渔场数据，进行后续的渔场渔情预报分析。本发明的技术方案解决了现有技术中的填补方法无法适应高速动态数据流的问题。

公开(公告)号：CN119515493A

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202411493436.9

申请日：2024-10-24

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王习特 ,  屈苏宸

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F16/334 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明提供一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法，包括：构建多时间步异构模块，采用多时间步异构图将时间信息、用户信息、多行为信息和物品信息建模，对单个用户兴趣进行挖掘；构建知识图谱信息增强模块，利用知识图谱中的合理性和语义信息来改善用户和物品的表示；构建多行为学习模块，综合多种行为信息的用户和物品表示；结合从不同视角获得的用户和项目，通过多时间步异构图信息、多行为信息和知识图谱信息生成嵌入向量。本发明技术方案能够更准确地捕捉用户、物品和多种行为之间的复杂关系，克服传统方法中因信息孤立导致的推荐准确度不足问题，确保系统能够更全面地把握用户的兴趣和行为模式，从而提高推荐的准确性和个性化水平。

公开(公告)号：CN119296310A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411264890.7

申请日：2024-09-10

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王习特 ,  李善志 ,  白梅 ,  马茜

IPC: G08G1/01 ,  G06F18/2433 ,  G06N7/02

Abstract: 本发明公开了基于模糊离群点检测的交通流数据异常识别方法，包括获取交通流数据集，基于交通流数据集构建δ个B+树索引，构建第一边界查找算法和第二边界查找算法，构建MBAFOM查找算法，所述MBAFOM查找算法用于设置限定参数，从δ个B+树索引中获取所有的叶子结点，根据第一边界查找算法和第二边界查找算法计算所有叶子结点的第一邻居个数和第二邻居个数，根据限定参数、与叶子结点对应的第一邻居个数和第二邻居个数计算叶子结点的类型，获取所有的潜在离群点，计算潜在离群点的模糊离群度，将所有的确定离群点、潜在离群点及所述潜在离群点的模糊离群度作为异常交通数据。本发明提高了数据结点的检索效率和异常交通数据的检测精度。

公开(公告)号：CN117743492A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311783242.8

申请日：2023-12-22

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 白梅 ,  尹鹏 ,  王习特

IPC: G06F16/29 ,  G06F16/22 ,  G06F16/23

Abstract: 本发明公开了一种自适应调整的空间学习型索引建立方法，S1：获取与地理信息系统GIS相关的数据集，并进行预处理，采用维度轮循算法DRA对预处理后的数据集进行划分得到若干个子空间区域，并对每个子空间区域进行序列编号；S2：建立内部节点和数据节点的存储结构；S3：通过内部节点将每个子空间区域的数据点批量加载到数据节点中，从而建立初始树状空间索引结构；S4：基于所述初始树状空间索引结构进行更新操作，从而得到更新后的空间索引结构。本发明所创建的空间学习型索引结构可以实现高性能的写入操作以及查询操作。在实际应用中，能够使地理信息系统GIS显著提高查询速度，减少查询不准确性问题，并更好地适应大规模数据的挑战。

公开(公告)号：CN116881581A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310874608.6

申请日：2023-07-17

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 白梅 ,  南彦鑫 ,  王习特

IPC: G06F16/9537 ,  G06F16/901 ,  G06F16/9035

Abstract: 本发明公开了一种动态路网上基于树分解的kNN查询方法，包括获取道路网络数据集，根据道路网络数据集构建道路无向加权图，所述道路无向加权图包括顶点集合、边集合以及权重集合，根据道路无向加权图中构建树节点，将连接后的树节点集合作为矮状树分解，对矮状树分解的每个树节点进行编号并获取所有树节点的祖先数组、耗时数组以及子孙表集合，获取待查询顶点，根据矮状树分解获取待查询顶点的最近邻集合。在保证kNN查询的正确性的前提下，极大提高了查询时间和效率。