一种电动滤网式水杯
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110419918A

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201910477172.0

    申请日:2019-06-03

    Abstract: 本发明涉及一种电动滤网式水杯,该水杯包括杯体、滤网和滑动杆,所述杯体一侧设有垂直设置的轨道孔,轨道孔外围绕设有线圈,所述滑动杆滑动连接在轨道孔内,且为永磁体;所述线圈通电后产生磁场,滑动杆可在磁场作用下沿轨道孔向上滑动;所述滤网固定在滑动杆一端,当滑动杆伸入轨道孔时,滤网可从杯体开口处伸入杯体内部;本发明的水杯滤网固定在滑动杆上,滑动杆位于轨道孔内,使得滤网与杯体始终处于连接状态,不会遗失。

    一种气象要素三维空间插值方法
    4.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116502032A

    公开(公告)日:2023-07-28

    申请号:CN202310106203.8

    申请日:2023-02-13

    Inventor: 樊仲欣

    Abstract: 本发明公开了一种基于指数基函数的气象要素三维空间插值方法,获取目标站点或格点初始场和地形场并进行数据单位转换;选取三维空间中距离插值目标站点或格点最接近的多个辅助站点或格点,获取各个辅助站点或格点中每个点与目标站点或格点的距离关系作为第一权重系数;根据经纬度方向关系,对第一权重系数进行调整,得到第二权重系数;根据高程方向关系,对第一权重系数进行调整,得到第三权重系数;基于第一二三权重系数建立加权求和方程,得到目标站点或格点气象要素的三维空间插值结果。本发明解决用余弦基函数计算方向权重时自变量高值区因变量增减幅度减小的缺点,避免回归方程的局限性,应用范围广,减少运算的复杂度和运行耗时。

    基于天气雷达回波时序图像的降水预报方法

    公开(公告)号:CN108761461B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN201810531177.2

    申请日:2018-05-29

    Abstract: 本发明公开了一种利用天气雷达回波时序图像进行降水预报的方法,该方法提出基本反射率数值与图像灰度值之间的直接关联,同时2条合理假设并建立相应的计算模型,依次对时间上两两相邻的基本反射率灰阶图像进行回波主体移动特征计算,再通过卷积函数,对时序图像的移动速度矢量场进行叠加计算,并遵循发生时间越久远的移动速度矢量对当前及未来的影响越小的原则,接着利用一个灰阶图像变化预测模型,对未来灰阶图像的形态、强度进行预测,最终实现基于雷达资料的降水预测。该方法对于较长预报时效且时空变化不连续的回波主体,其降水预报结果的准确性有着明显改善。

    一种基于连通距离和连通强度的BIRCH改进算法

    公开(公告)号:CN108805182A

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201810521063.X

    申请日:2018-05-28

    Inventor: 樊仲欣 王兴

    CPC classification number: G06K9/6218

    Abstract: 本发明公开了一种基于连通距离和连通强度的BIRCH改进算法,通过改变BRICH算法的簇直径阈值和CF聚类特征,引入连通距离阈值D、连通强度阈值I,以及在每个数据对象中增加一个数据项M作为聚类特征。每当在线新增数据对象时,数据对象直接依据连通距离D和连通强度I与已有的若干簇进行合并后或数据对象直接作为新簇加入CF树,逐步向上层分裂叶子和非叶子节点生成CF树。

    一种用于集合数值天气预报成员的层次聚类方法

    公开(公告)号:CN110245692B

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN201910444986.4

    申请日:2019-05-27

    Inventor: 樊仲欣 王兴

    Abstract: 本发明公开了一种一种用于集合数值天气预报成员的层次聚类方法,首先根据集合数值天气预报成员的数据特点建立最小距离连通图,然后利用最小距离连通图的最大差分值逐层分割数据成簇并剔除噪点,最后找出代表性的集合预报成员,完成聚类。与Ward聚类法相比,本发明时间复杂度更小,且本发明具有Ward不具备的去噪点功能。与管子法和距平相关系数分簇法相比,本发明具有生成多层次聚类结果的功能,可以在各层级上择优选取最合适的簇数,且不需要设置核心参数。

    一种基于快速密度峰聚类的客观天气分型方法

    公开(公告)号:CN113158817A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110331946.6

    申请日:2021-03-29

    Inventor: 樊仲欣

    Abstract: 本发明提出一种基于快速密度峰聚类的客观天气分型方法,将一种新的DPC改进算法应用到天气分型中,在DPC算法仅考虑数据点密度属性和距离属性的基础上增加了数据点(天气现象)的路径属性和分布属性,并在线性增加时间复杂度的基础上获得了比DPC算法更优的效果,使本发明对于天气分型具有更高的普适性,并能够单一截断距离参数控制,自动选择特征天气类型代表性天气和分离过渡天气。

    基于动态聚类趋势分析的增量聚类数据挖掘方法

    公开(公告)号:CN110263814A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910445205.3

    申请日:2019-05-27

    Inventor: 樊仲欣

    Abstract: 本发明公开了一种基于动态聚类趋势分析的增量聚类数据挖掘方法,首先针对动态增量数据生成最小距离连通图,然后以最小距离连通图为基础,用肘阈值分割出簇间和簇内的边,再综合数量、均值和变异系数统计量,最后动态计算数据序列的聚类趋势指数。本发明是一种非抽样的适用于批量增量DBSCAN的聚类趋势分析方法,应用于增量聚类数据挖掘系统之中,实现了非定量数据的增量聚类,进一步提高了聚类的可信度以及运行效率。

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