-
公开(公告)号：CN113010598B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110467800.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/29 , G06F3/04845 , G06F3/0483 , G06F21/60 , G06F40/186
Abstract: 本发明提供一种面向遥感大数据处理的动态自适应分布式协同工作流系统。该系统包括：工作流模型协同构建模块、工作流引擎模块、遥感大数据处理资源管理子系统和遥感大数据处理计算平台；工作流模型协同构建模块，用于采用协同编辑界面，由多个专家共同采用拖拽的形式进行图形化构建，自动生成遥感大数据处理过程描述语言RSBDPDL描述的遥感大数据处理工作流模型；工作流引擎模块，用于对专家共同构建的遥感大数据处理工作流模型进行解析、执行并提供分布式任务管理；遥感大数据处理资源管理子系统，用于采用层次型多Agent对遥感应用系统中所需资源进行组织和管理；遥感大数据处理计算平台，用于提供整个工作流系统分布式部署的计算环境。
-
公开(公告)号：CN115033343A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210585542.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种云环境下遥感数据流程调度模型的建立方法，在适应多种类型科学工作流调度问题的情况下，依据遥感产品自身特点和生产规律，结合强化学习的独特学习能力以及深度神经网络的优点，提出了基于深度强化学习的工作流任务调度算法WDRL(Workflow Task Scheduling Algorithm based on Deep Reinforce Learning，WDRL)，以此解决遥感数据流程中产生的调度问题，不仅考虑了计算节点的完成时间差异情况，而且将遥感产品生产任务重复性高、单任务数据量大等因素加入一定的权重确保分配任务的均衡性。从而实现遥感数据处理流程执行跨度时间最小化。
-
公开(公告)号：CN113010598A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110467800.4
申请日：2021-04-28
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/26 , G06F16/29 , G06F3/0483 , G06F3/0484 , G06F21/60 , G06F40/186
Abstract: 本发明提供一种面向遥感大数据处理的动态自适应分布式协同工作流系统。该系统包括：工作流模型协同构建模块、工作流引擎模块、遥感大数据处理资源管理子系统和遥感大数据处理计算平台；工作流模型协同构建模块，用于采用协同编辑界面，由多个专家共同采用拖拽的形式进行图形化构建，自动生成遥感大数据处理过程描述语言RSBDPDL描述的遥感大数据处理工作流模型；工作流引擎模块，用于对专家共同构建的遥感大数据处理工作流模型进行解析、执行并提供分布式任务管理；遥感大数据处理资源管理子系统，用于采用层次型多Agent对遥感应用系统中所需资源进行组织和管理；遥感大数据处理计算平台，用于提供整个工作流系统分布式部署的计算环境。
-
公开(公告)号：CN118965075A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411111433.4
申请日：2024-08-14
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供面向无人自主系统的类脑奖惩机制的多模态身份识别方法。该方法包括以下步骤：步骤S1：获取目标用户的多模态数据，对所述多模态数据进行预处理；步骤S2：构建脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括特征提取模块和融合模块；步骤S3：利用奖惩机制和预设的目标函数对脉冲神经网络的权重进行优化，得到身份识别模型；步骤S4：将预处理后的目标用户的多模态数据输入至身份识别模型，得到目标用户的身份。通过模拟人脑处理信息的方式设计脉冲神经网络身份识别架构，该网络能够处理和分析来自不同数据源的输入数据，并通过类脑机制进行特征融合和网络权重调整，实现对用户的快速、准确身份识别，可解决复杂环境下的多模态身份识别问题。
-
公开(公告)号：CN118468039A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410724474.4
申请日：2024-06-05
Applicant: 河南大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及黑碳气溶胶浓度估算技术领域，具体涉及基于多源数据可解释性黑碳气溶胶浓度估算方法。获取多源数据，对多源数据进行预处理，得到数据集；其中，所述数据集包括训练集、验证集和测试集；对多个基础机器学习模型分别基于数据集进行超参数优化，将训练集中效果最佳的参数组合作为模型最佳超参数组合；使用四种基础机器学习模型生成新的输入特征数据集，用于训练下个阶段的学习器；使用四个元模型结合原始数据集与新的输入特征数据集来估计BC浓度。该方法在拟合效果上，使用集成模型的效果更好。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114925520B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210547186.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种遥感数据处理流程的自动形式化建模方法及系统，本发明通过设计一种遥感数据处理流程统一表达语言，以Petri网为基础，借鉴UniNet部分思想并进一步改进，构建遥感数据处理流程的形式化描述模型，并提出该模型到PNML的规范化扩展，针对遥感数据处理流程统一表达语言设计该语言转换工具，自动将其描述的遥感数据处理流程解析成形式化模型。本发明为遥感数据处理流程自动化形式建模做出了有力的探索。
-
公开(公告)号：CN115033343B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210585542.4
申请日：2022-05-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供了一种云环境下遥感数据流程调度模型的建立方法，在适应多种类型科学工作流调度问题的情况下，依据遥感产品自身特点和生产规律，结合强化学习的独特学习能力以及深度神经网络的优点，提出了基于深度强化学习的工作流任务调度算法WDRL(Workflow Task Scheduling Algorithm based on Deep Reinforce Learning，WDRL)，以此解决遥感数据流程中产生的调度问题，不仅考虑了计算节点的完成时间差异情况，而且将遥感产品生产任务重复性高、单任务数据量大等因素加入一定的权重确保分配任务的均衡性。从而实现遥感数据处理流程执行跨度时间最小化。
-
-
公开(公告)号：CN114925520A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210547186.7
申请日：2022-05-19
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种遥感数据处理流程的自动形式化建模方法及系统，本发明通过设计一种遥感数据处理流程统一表达语言，以Petri网为基础，借鉴UniNet部分思想并进一步改进，构建遥感数据处理流程的形式化描述模型，并提出该模型到PNML的规范化扩展，针对遥感数据处理流程统一表达语言设计该语言转换工具，自动将其描述的遥感数据处理流程解析成形式化模型。本发明为遥感数据处理流程自动化形式建模做出了有力的探索。
-
公开(公告)号：CN116486278A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310447628.5
申请日：2023-04-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01N33/00
Abstract: 本发明涉及大气环境技术领域，具体涉及一种基于时空信息镶嵌的小时级臭氧估算方法，该方法包括：获取环境检测数据构成臭氧浓度监测数据集，将环境检测数据进行图像转化得到环境监测数据图像；利用三次差值的方法对环境监测数据图像进行分辨率重采样处理得到优选环境图像；对优选环境图像进行分割得到环境数据子图像，将环境数据子图像的每行数据转化为环境行向量，每列数量转化为环境列向量，进而获得空间信息矩阵；将臭氧浓度监测数据集中所有环境检测数据对应的环境监测数据图像和对应的空间信息矩阵构成臭氧估算数据集；将臭氧估算数据集输入预先构建的臭氧估算模型得到臭氧估算结果数据。本发明能够获得较为准确的臭氧估算结果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.031 seconds)
