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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111965601A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010776975.9
申请日：2020-08-05
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01S5/24
Abstract: 本发明公开了一种基于核极限学习机的水下声源被动定位方法，包括：对使用KRAKEN程序模拟出的复声压数据进行取模运算以及归一化操作，将得到的实矩阵作为核极限学习机的训练数据；使用训练数据训练核极限学习机，得到水下声源定位预测模型，即根据观测到的声场数据，预测出信号源的距离和深度。本发明同时适用于单水听器以及水听器阵列的情形，取得了较高的定位精度，并且在实时性上具有显著优势。
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公开(公告)号：CN111829687A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010776974.4
申请日：2020-08-05
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核极限学习机的布里渊光时域分析系统(BOTDA)的温度提取方法，包括：使用布里渊光时域分析系统采集测试光纤的布里渊增益谱参数，采用核极限学习机解析布里渊光时域分析系统采集的参数，将得到的实矩阵作为核极限学习机的训练数据，使用训练数据训练核极限学习机，提取出准确的温度信息，利用更快的处理速度，提高系统性能。本发明引入核极限学习机算法，提升了布里渊光始于分析系统的的温度提取精度核效率，有利于布里渊光时域分析系统在实际检测中的应用。
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公开(公告)号：CN115879498A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111219717.1
申请日：2021-10-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的海洋环境参数快速精细化预报方法，使用Argo历史观测和海洋环境动态分析系统(MODAS)系统的数据作为数据集，采用图神经网络预测未来时刻的海洋环境参数(水下三维温盐、三维声场)，通过在线学习和数值同化的方法，根据少量数据集的环境信息，在不影响网络模型正常运行的情况下对预报系统进行校正，采用体绘制技术中的光线投射算法进行对海洋环境参数进行三维可视化映射。本发明引入图神经网络对海洋环境参数进行预报，可提升海洋环境参数预测的时效性与准确性，实现海洋环境参数的快速精细化预报，为其在海洋环境保障中的应用提供支撑。
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公开(公告)号：CN110530551B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910795171.0
申请日：2019-08-27
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01K11/322
Abstract: 本发明公开了一种基于优化支持向量机的布里渊光时域分析系统(BOTDA)的温度提取方法，使用布里渊光时域分析系统采集测试光纤的布里渊增益谱参数，采用支持向量机解析布里渊光时域分析系统采集的参数，通过采用粒子群算法、遗传算法、萤火虫算法优化支持向量机模型，从采集到的布里渊增益谱中，提取出更准确的温度信息，利用更快的处理速度，进而提高系统的性能。本发明引入粒子群算法、遗传算法、萤火虫算法优化的支持向量机，提升了布里渊光时域分析系统的温度提取精度和效率，有利于布里渊光时域分析系统在实际监测中的广泛应用。
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公开(公告)号：CN110530551A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910795171.0
申请日：2019-08-27
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01K11/32
Abstract: 本发明公开了一种基于优化支持向量机的布里渊光时域分析系统(BOTDA)的温度提取方法，使用布里渊光时域分析系统采集测试光纤的布里渊增益谱参数，采用支持向量机解析布里渊光时域分析系统采集的参数，通过采用粒子群算法、遗传算法、萤火虫算法优化支持向量机模型，从采集到的布里渊增益谱中，提取出更准确的温度信息，利用更快的处理速度，进而提高系统的性能。本发明引入粒子群算法、遗传算法、萤火虫算法优化的支持向量机，提升了布里渊光时域分析系统的温度提取精度和效率，有利于布里渊光时域分析系统在实际监测中的广泛应用。
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