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公开(公告)号：CN118341481A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410448997.0
申请日：2024-04-15
Abstract: 本发明公开了一种用于高分子硫醚原位催化氧化的固载型磺酸离子液体催化剂的制备方法。通过使用硅烷偶联剂，将离子液体和带硅羟基载体界面架起“分子桥”，把离子液体通过共价键的方式连接在带硅羟基载体上，增强了离子液体与带硅羟基载体之间地结合力，这既保持了载体本身的优点，又保持了离子液体的物理和化学性质，同时也解决了离子液体流失、固体酸的酸性流失的问题，并使得固体酸的酸根难以从离子液体上分离，浓硫酸负载牢固，热稳定性高，避免了酸性流失，提高了重复使用次数。并且其作为催化剂应用于聚苯硫醚纤维原位氧化制备聚苯砜亚砜纤维，具有很高的催化活性。
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公开(公告)号：CN112766240A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110293235.4
申请日：2021-03-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空关系的残差多图卷积人群分布预测方法及系统。该方法包括：包括：提取各区域各时段人群数量；进行多种空间关系构建并建模；进行时间关系构建并建模；融合时空关系预测人群分布。本发明同时考虑区域之间的邻近性、连通性和功能相似性三种空间关系以及时间关系，从而有效地提高人群分布预测的精度。
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公开(公告)号：CN112270349A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011142144.2
申请日：2020-10-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于GCN‑LSTM的个体位置预测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集用户的轨迹数据；步骤S2:度量用户轨迹的相似性;步骤S3:根据得到的用户轨迹的相似性，利用图卷积网络提取用户的相似性特征；步骤S4:构建改进的GCN‑LSTM模型;步骤S5:基于相似性特征，采用改进的GCN‑LSTM模型提取用户轨迹的时间特征，得到预测结果。本发明顾及了用户轨迹相似度，利用图卷积模型对用户轨迹的相似性特征建模，有效地提取了用户间的相似性特征，更好地利用用户相似性提高个体位置预测的正确率。
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公开(公告)号：CN112270349B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202011142144.2
申请日：2020-10-23
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F16/9537
Abstract: 本发明涉及一种基于GCN‑LSTM的个体位置预测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集用户的轨迹数据；步骤S2:度量用户轨迹的相似性;步骤S3:根据得到的用户轨迹的相似性，利用图卷积网络提取用户的相似性特征；步骤S4:构建改进的GCN‑LSTM模型;步骤S5:基于相似性特征，采用改进的GCN‑LSTM模型提取用户轨迹的时间特征，得到预测结果。本发明顾及了用户轨迹相似度，利用图卷积模型对用户轨迹的相似性特征建模，有效地提取了用户间的相似性特征，更好地利用用户相似性提高个体位置预测的正确率。
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公开(公告)号：CN112766240B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110293235.4
申请日：2021-03-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空关系的残差多图卷积人群分布预测方法及系统。该方法包括：包括：提取各区域各时段人群数量；进行多种空间关系构建并建模；进行时间关系构建并建模；融合时空关系预测人群分布。本发明同时考虑区域之间的邻近性、连通性和功能相似性三种空间关系以及时间关系，从而有效地提高人群分布预测的精度。
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