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公开(公告)号：CN115965602A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211726362.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 河海大学 , 玖壹叁陆零医学科技南京有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06V20/69 , G06V10/80 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的YOLOv7和Swin‑Unet的异常细胞检测方法，包括：收集病理细胞涂片图像，制作异常细胞检测数据集和分割数据集；搭建改进的YOLOv7模型并进行训练；搭建检测结果筛选模块，对检测网络输出图像中的细胞进行分类；搭建Swin‑Unet模型并进行训练，用于重叠细胞团图像的分割：以Unet模型为基础，针对多尺度下的细胞图像的局部关系与全局关系，引用Swin‑Transformer模块进行采样；使用改进的YOLOv7和Swin‑Unet模型进行异常细胞检测。本发明充分利用细胞检测时的上下文信息，有效处理难检的细胞团，可在保证检测速率的前提下大大提高准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN113139329B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110253999.0
申请日：2021-03-04
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水文相似性和人工神经网络的新安江模型参数率定方法，包括：分析水文相似性，得到流域的各个特征向量并构建监督学习数据库；建立参数映射：使用监督学习数据库对混合神经网络‑新安江模型即初始人工神经网络进行训练，并最小化损失函数更新新安江模型参数；洪水预报与新安江模型参数率定：将流域的特征向量输入到训练完成的混合神经网络‑新安江模型即训练后的人工神经网络中，利用训练后的人工神经网络输出新安江模型参数；接受实时更新的雨量信息作为练后的人工神经网络输入，再次训练练后的人工神经网络减少预报误差，最终获得新安江模型参数率定结果。本发明方法精度高、物理可解释性和参数可迁移性强。
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公开(公告)号：CN112966805B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202110275101.X
申请日：2021-03-15
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GCN和NSGA‑Ⅱ的水库调度多目标优化方法，包括：搜集水库防洪调度相关数据，建立防洪多目标优化模型；使用NSGA‑Ⅱ得到初代种群，通过编码操作对个体进行分组，分组后的类别作为GCN的节点，将交叉、变异操作得到的父子代关系映射为GCN节点之间的边；使用NSGA‑Ⅱ获得初步pareto前沿，对其横坐标进行分组标签化，再利用该分组标签和步骤二得到的图结构训练GCN模型；利用训练好的GCN模型对图结构的节点进行分类，再使用NSGA‑Ⅱ调节pareto前沿的均匀度；根据NSGA‑Ⅱ调节后的pareto前沿，输出水库调度多目标优化问题的非劣方案集。本发明可广泛应用在多目标水库优化调度上，快速给出满足所有目标的水库优化调度方案。
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公开(公告)号：CN114782772A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210369885.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进SSD算法的水上漂浮物检测识别方法，包括：收集水上漂浮物数据集，对数据集进行上采样、上池化及数据增强预处理，通过标签标注工具LabelImg对数据集标注，得到适用于目标检测网络训练的数据集；搭建融合残差网络的改进SSD算法，并增加FPN和注意力机制来加强算法对小目标的特征学习能力；在原SSD网络的原始训练过程中添加冻结训练，并对训练过程中涉及的激活函数和损失函数进行优化，提升预测框的置信度；利用改进SSD算法对训练集进行迭代训练，得到效果最好的SSD网络目标检测模型。本发明可以在保证高质量检测的前提下，有效解决传统水上漂浮物识别误差大、时间长的问题。
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公开(公告)号：CN113139329A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110253999.0
申请日：2021-03-04
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水文相似性和人工神经网络的新安江模型参数率定方法，包括：分析水文相似性，得到流域的各个特征向量并构建监督学习数据库；建立参数映射：使用监督学习数据库对混合神经网络‑新安江模型即初始人工神经网络进行训练，并最小化损失函数更新新安江模型参数；洪水预报与新安江模型参数率定：将流域的特征向量输入到训练完成的混合神经网络‑新安江模型即训练后的人工神经网络中，利用训练后的人工神经网络输出新安江模型参数；接受实时更新的雨量信息作为练后的人工神经网络输入，再次训练练后的人工神经网络减少预报误差，最终获得新安江模型参数率定结果。本发明方法精度高、物理可解释性和参数可迁移性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109083974B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201811311244.6
申请日：2018-11-06
Applicant: 河海大学
IPC: F16F15/027 , F16F15/04
Abstract: 本发明公开了一种储液罐用智能调频防震装置，包括储液罐、隔振装置、高粘性液体储存罐和智能反应装置。隔振装置包括弹性层和橡胶垫，橡胶垫设置在弹性层上，储液罐安装在橡胶垫。弹性层下安装有半球式调谐液体阻尼器，半球式调谐液体阻尼器中填充有高粘性液体，且半球式调谐液体阻尼器中安装有压力传感器。高粘性液体储存罐通过输液管道连通半球式调谐液体阻尼器，高粘性液体储存罐设置有吸液泵。智能反应装置包括终端计算机，终端计算机连接压力传感器、阀门、吸液泵和加速度传感器。本发明通过调节高粘性液体的体积来调节高粘性液体阻尼器的振动频率，使半圆式调谐液体阻尼器液体摩擦做负功的特性达到吸振的效果。
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公开(公告)号：CN104218779A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410425610.6
申请日：2014-08-26
Applicant: 河海大学
IPC: H02M1/088
Abstract: 本发明公开了一种基于拉曼激光放大器的串联绝缘栅双极晶体管IGBT门极驱动单元的同步方法及系统，其中，同步方法包括如下步骤：半导体激光器发出光同步脉冲；通过掺铒光纤放大器对所述光同步脉冲进行拉曼放大；经滤波器和光功分器后，产生和串联IGBT个数相同的光脉冲，送入门极驱动单元GDU；GDU将光信号转变成电信号，触发或关断IGBT。本发明作为同步控制信号的光脉冲源自同一脉冲，能够严格保证同步，为同步关断和开启IGBT提供可靠的保证。
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公开(公告)号：CN112966926A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110231150.3
申请日：2021-03-02
Applicant: 河海大学
IPC: G06Q10/06 , G06N20/20 , G06F16/215 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的洪水敏感性风险评估方法，包括：收集研究区的地形地貌、水文气象、土壤植被等数据作为特征数据，并将特征数据进行标准化处理；根据历史水位数据和遥感数据提取研究流域历史淹没点与非淹没点；利用拉普拉斯得分选择最优的特征子集；将样本点分为训练集和测试集并对集成学习模型进行训练；利用训练好的模型对整个流域进行洪水风险敏感性计算，生成流域洪水敏感性风险等级分布图。本发明使用研究区各特征数据作为输入，采用了新颖的集成学习模型，提高了流域洪水风险评估的准确性，最后生成流域洪水风险映射图，可直观地展现研究区的洪水风险状况。
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公开(公告)号：CN110528530A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910687240.6
申请日：2019-07-29
Applicant: 河海大学 , 南京瑞迪建设科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基坑边坡防护作业平台，所述工作平台前端设置有悬臂，后方设置有斜坡车道，两侧设置有分压平台，内部设置有减震缓冲层；两侧所述分压平台上设置有桩基通道，用于安置桩基；所述悬臂下方连接有可相对边坡面转动的承压板以及转动连接所述悬臂和所述承压板的可伸缩传力机构，所述承压板与边坡面相对面上设有齿钉，面板上设有若干排水孔，所述排水孔内壁固定有铁丝网，外部下方设置有排水渠。本发明工作平台可以有效分散吊车重力、维持工作稳定性、稳定基坑边坡以及防止边坡塌方。
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公开(公告)号：CN109137818A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811176414.4
申请日：2018-10-10
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明涉及一种室内模拟吹填砂施工效果的模型装置及其实施方法，该模型装置由实验箱、测试系统以及加载系统三部分组成，其特征在于，所述的试验箱为无盖五面体，中央分隔板将试验箱分隔成两个相同分区；箱体下方设置排水阀门，测试系统由位移计、土压计、孔压计以及DH3816静态应变测试系统构成；加载系统由水箱加压系统和冲击夯加压系统组成。与现有的技术相比，本发明所达到的有益效果是：该技术方案提供了一套结构简单的试验装置，便于模拟多工况条件下地基固结沉降特性，可有效预测主要的实际工程影响参数。另一方面，根据静力学实验原理设计的试验方法科学严谨，且便于在实验室操作。
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