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公开(公告)号：CN118916614A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411035611.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种提高GRACE陆地蓄水数据的降尺度处理方法及装置，通过获取研究区域的初始GRACE数据并进行预处理得到第一TWS值，构建FLDAS模型并提取水文气象参数，将水文气象参数作为训练输入以估计第二TWS值，根据第二TWS值对初始GRACE数据进行重建得到GRACE观测模型，基于水文气象参数和GRACE观测模型建立ParFlow模型，获取研究区域的地表变量并构建CLM模型，将ParFlow模型与CLM模型耦合得到PFC模型，对初始GRACE数据和第二TWS值进行缩减评估，利用PFC和FLDAS水文模型的高分辨率预测器对GRACE观测进行降尺度处理，提升了降尺度处理有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118395379A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410566048.2
申请日：2024-05-09
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于时空模型的按蚊幼虫栖息地预测方法及系统，通过获取研究区域的气象数据和遥感图像数据，并对气象数据和遥感图像数据进行预处理和特征提取得到预处理数据，对预处理数据进行特征提取得到样本特征，构建基于逻辑回归的时空预测模型对样本特征进行训练以预测按蚊幼虫栖息地，使用ML预测模型和高分辨率遥感数据来提取地表的几何和描述性特征，生成了按蚊幼虫栖息地的风险图，考虑当地范围内临时水生栖息地形成和监测的所有影响因素，可以及时预测和监测按蚊幼虫的临时水生栖息地，实现精确监测小型和临时按蚊幼虫的水生栖息地、加强疟疾控制措施和及时干预提供准确的预测，减少疟疾的传播和影响。
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公开(公告)号：CN118283739A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410413685.6
申请日：2024-04-08
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于集群的无线传感网能量优化方法及系统，涉及无线传感器网络的技术领域；通过周期性接收网关区域发送的信息，获得各传感器节点的位置信息和能量状态信息；通过基于教学学习的优化算法确定集群头，并将传感器节点划分为不同的集群；通过结合基于教学学习的优化算法和禁忌搜索算法，确定数据传输路径。通过周期性接收目标信息，可以实时更新网络的拓扑结构，提高对网络结构变化的适应性，从而保证计算的准确性；考虑传感器节点的能量状态，通过基于教学学习的优化算法和禁忌搜索算法来确定集群头和数据传输路径，可以减少不必要的能量消耗，延长传感器节点的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118195350A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410365558.3
申请日：2024-03-28
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种山地生态系统暴露指数计算方法，涉及数据处理技术领域；该方法根据预设环境危害对应的危害等级分布图，确定每一预设环境危害的相对权重；通过预设专家对每一预设环境危害的相对权重进行评估得到每一预设环境危害的目标相对权重；根据每一预设环境危害的目标相对权重得到目标区域对应的生态系统暴露指数。通过数据分析生成危害等级分布图为环境危害提供了定量化的评估，再通过预设专家对每种环境危害的相对权重进行评估，确保了数据分析结果与实际经验相结合，提高了评估的准确性和实用性，使得风险评估更加客观和精确，避免了评估结果很可能偏离实际，导致制定的保护策略不够精准和有效的问题。
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公开(公告)号：CN118918204A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410980501.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 绍兴文理学院
Abstract: 本发明公开了一种基于回归模型的推扫式图像处理方法及系统，通过获取多种传感器采集的推扫式图像并获取内部方向参数和地面控制点，根据外部方向参数和地面控制点对推扫式图像进行多投影中心模型的空间切除得到每条扫描线的外部方向参数，根据地面控制点得到研究区域的平均高度，使用共线方程建立研究区域的平均高度和所有外部方向参数的数学模型并生成模拟控制点和模拟检查点，将模拟检查点和回归模型的参数输入已训练的回归模型进行测试得到最佳扫描线数量，对模拟检查点和最佳扫描线数量进行准确性评估以确定推扫式图像的最佳扫描线，无需迭代使用共线方程，从而缩短了处理时间，具有更好地亚像素精度，提升了推扫式图像处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118675058A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410686405.9
申请日：2024-05-30
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06Q10/0631 , G06Q50/02 , G06N5/048
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感数据和模糊决策的作物水分需求评估方法及系统，通过陆地卫星获取研究区域的遥感图像数据并进行数据预处理得到气象参数，使用度量模型和气象参数确定研究区域的实际蒸散量，将研究区域的作物水分需求问题转换为模糊决策问题并构建模糊分类模型，模糊决策问题对应的模糊分类模型的过程包括输入的选择、模糊化、规则定义和系统校准，基于实际蒸发量和模糊分类模型确定农业用地的区域需水量，并对区域需水量进行评估分析以完成作物水分需求评估，对灌溉需求进行准确评估，可以更全面了解水分配及其对气候和水资源的影响，确保有效确定用水需求和促进高效农业实践，也对减少水浪费和提高作物产量具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119251706A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411790915.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 绍兴文理学院 , 宝略科技(浙江)有限公司 , 绍兴市低空产业发展有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G16H50/80
Abstract: 本发明公开了一种基于分段任意模型的疟疾高风险区域识别方法及装置，通过获取研究区域在预设年份内的气象数据集并确定疟疾爆发的高风险月份，获取研究区域的Sentinel‑1数据并建立Sentinel‑1月度图像和计算SWI指数，在SWI指数对应的SWI图上检测水体得到Sentinel‑1水提取模型，基于多数投票和决策融合规则识别高风险月份对应的高风险区域，采用分段任意模型生成的水体掩膜评估所述高风险区域的准确性以完成疟疾高风险区域识别，利用长期每月汇总的中等空间分辨率Sentinel‑1图像，使用降水和温度参数并将过程限制在高风险月份可以减少过程量，通过采用月度、年度和总体分析的多数投票方法，有效地检测了具有按蚊幼虫栖息地形成高风险的临时水体和小洼地，提升了疟疾高风险区域识别精度。
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公开(公告)号：CN118982140A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410993859.0
申请日：2024-07-24
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06Q10/063 , G06F18/241 , G06F18/20
Abstract: 本发明公开了一种基于形态分析和决策模型的土壤侵蚀评估方法及装置，通过获取待评估的研究区域并对研究区域进行流域划界,构建数字高程模型以提取形态测量参数并进行形态测量分析得到形状参数和线性参数，生成子流域的形态特征，并采用多标准决策分析算法对形态特征进行优先级排序得到分类结果，获取观测数据并确定子流域的侵蚀敏感性图，基于观测数据和侵蚀敏感性图对分类结果进行评估，结合形态参数和多标准决策的混合方法对多个子流域进行优先管理，采用AHP模型对可蚀性参数进行优先级排序，同时使用TOPSIS和VIKOR模型对子流域进行优先级排序并对分类结果进行有效评估，提高了土壤侵蚀评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118837712A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410824930.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G01R31/28 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种三维集成电路的硅通孔故障检测方法及系统，通过获取三维集成电路制造工艺中的硅通孔TSV并构建TSV模型，对多种TSV组件进行散射参数评估，并采用高频结构模拟器HFSS对TSV组件的散射参数进行模拟得到TSV组件的电气特性，根据电气特性提取所有形状TSV故障TSV和无故障TSV的特征信息并构建特标签数据集，采用决策树分类算法对标签数据集进行模型训练以预测得到故障分类结果，使用HFSS对不同形状的无故障和故障TSV进行了全面建模和分析，对多堆叠3D IC结构中的回波损耗和插入损耗参数进行评估分析，DT分类器对故障进行精确预测和分类，提升了识别TSV结构内复杂故障的稳健性和有效性。
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公开(公告)号：CN118762275A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410507609.1
申请日：2024-04-25
Applicant: 绍兴文理学院
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06Q10/04 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的滑坡易发性预测方法及系统，通过获取待测滑坡灾害区域的地理空间数据，对地理空间数据进行滑坡易发性分析生成滑坡易发性地图，根据滑坡清单和滑坡条件因子建立空间数据库，并使用多重共线性检验和ReliefF算法对滑坡条件因子进行分析将空间数据库分为训练样本和测试样本，将遗传算法优化随机森林融合得到混合模型，基于混合模型获得的滑坡易发性地图和从预设谷歌地球引擎平台中提取的建筑覆盖区进行融合，以创建待测滑坡灾害区域的山体滑坡脆弱性建筑地图，通过多重共线性成功识别了影响滑坡发生的关键因素，提高了模型在训练和测试阶段进行磁化率分析的可靠性，提升了滑坡易发性预测的准确性。
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