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公开(公告)号：CN116701995A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310606771.4
申请日：2023-05-26
Applicant: 读者出版集团有限公司 , 兰州大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于统计特征及时空特征融合的加密流量分类方法及系统，本发明属于加密流量分类领域，包括：获取加密流量数据集，对所述加密流量数据集进行预处理，得到加密流量数据灰度图；构建加密流量分类网络，所述加密流量分类网络包括：自编码器网络，BiLSTM+CNN1D级联网络、无池化层的ResNet网络和全连接网络；基于所述BiLSTM+CNN1D级联网络和无池化层的ResNet网络，提取加密流量数据灰度图中的时空特征；将灰度图输入至加密流量分类网络，输出加密流量分类结果。本发明解决了针对不同的任务需要提取不同特征的缺点，本发明考虑了原始流量数据的统计特征，还提取了加密流量数据的时空特征进行分类。
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公开(公告)号：CN113269121A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110635444.2
申请日：2021-06-08
Abstract: 本发明公开了一种基于融合CNN模型的渔船捕捞状态识别方法，首先对实验数据进行分析及预处理，包括异常值处理、航迹分段、特征衍生；然后基于Inception‑ResNet神经网络架构搭建融合CNN模型来识别渔船捕捞状态，其中输入级采用原始特征与衍生特征的组合作为输入，卷积级采用特征融合的方式输出特征，输出级进行最后的分类输出；最后为探究方法的有效性，比较了普通CNN模型、传统SVM模型及融合CNN模型在识别渔船捕捞状态上的效果。本发明在识别渔船捕捞状态时，准确度高，识别效果好，识别类型广。
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公开(公告)号：CN113240201A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110635998.2
申请日：2021-06-08
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06F16/28 , G06F16/2458 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GMM‑DNN混合模型预测船舶主机功率方法，首先对船舶特征进行相关性分析，选择与主机功率相关系数较大的船舶特征作为GMM‑DNN混合模型的输入；其次使用GMM对船舶特征进行聚类，将聚类结果作为标签和船舶特征一起作为DNN的输入，同时使用Adam‑Dropout优化模型；最后为了探究方法的有效性，本发明比较了多元线性回归、非线性回归、普通DNN、GMM‑DNN的预测效果，实验表明GMM‑DNN混合模型在船舶主机功率预测上性能最优。
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公开(公告)号：CN111581985A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010409821.6
申请日：2020-05-14
Applicant: 兰州大学
IPC: G06F40/47 , G06F40/126 , G06F40/117 , G06F40/289
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的汉盲翻译方法及系统，所述方法至少包括：基于现有句子级对应的汉盲数字资源训练翻译模型；基于Transformer构建以句子为单位将汉语文本直接转换为盲文ASCII码的所述翻译模型，其中，所述翻译模型基于多头自注意力机制至少将输入、输出、输入-输出的信息关联的方式学习所述汉盲数字资源。本发明以句子为单位进行翻译，不需要构建词语级精确对应的汉盲对照语料库，使得本发明能够直接利用现存的汉盲数字资源，只需要经过句子切分处理就能使用，从而建设难度小、耗时短，显著地降低了构建语料库的成本。
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公开(公告)号：CN118673804A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410791388.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 中科奇驭机器人(东营)有限公司 , 兰州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G01W1/00
Abstract: 本发明公开了一种云团短期运动趋势预测方法，包括：获取卫星云图序列数据集，并构建基于深度体素流和Vision Transformer的云团短期运动趋势预测模型；基于所述卫星云图序列数据集对云团短期运动趋势预测模型进行训练，获得目标预测模型；通过所述目标预测模型对云团短期运动趋势进行预测，获得预测结果。本发明提高了预测的准确性和可信度，能够在不同尺度上捕获云团运动的细节，极大地增强了对大范围动态变化的感知能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115050214B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210638965.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 兰州大学 , 天津云帆海洋科技有限公司
IPC: G08G3/02 , G06F18/23213 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种基于AIS数据的船舶碰撞风险预测方法,通过采集待测试的AIS数据并进行数据预处理，然后通过两条船舶轨迹数据空间和时间建模获取轨迹对；基于获取的数据集进行船舶碰撞危险度计算及区域碰撞风险计算，通过Attention‑BiLSTM网络对轨迹对相对运动参数的船舶碰撞风险预测，获取输入特征以及标签值；然后通过多个模型分别预测不同时间段的碰撞风险等级，本申请通过研究船舶碰撞风险模型，可以有效的应对紧急情况并且作出反应来避免碰撞，通过提前告知船主或驾驶员两艘船舶未来某一刻碰撞的风险程度并提供路线规划的直接支持，可以有效的防止交通安全事故的发生。
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公开(公告)号：CN116628499A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310606683.4
申请日：2023-05-26
Applicant: 兰州大学 , 读者出版集团有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的加密流量数据增强方法及系统，包括：将流量标签作为生成器G和鉴别器D的额外条件进行输入，指导网络生成特定类型的流量数据；对原始GAN网络中的基础网络进行改进，同时，对鉴别器中的CNN改进为BiLSTM+CNN的级联网络，实现对加密流量的时空特征提取。本发明将流量标签的输入作为额外条件，指导GAN网络生成特定类型的小样本流量；利用DCGAN在图片生成领域的优势，将一维加密流量转换为二维灰度图，通过CDCGAN进行图片生成的方式进行数据增强，解决加密流量数据集不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN114942951A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210640301.5
申请日：2022-06-08
IPC: G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法，包括：对原始数据进行异常处理得到轨迹数据序列；基于轨迹数据序列构建数据集；基于数据集识别渔船捕捞状态和渔船作业类型。本发明提供了一种渔船捕捞状态和渔船作业类型识别方法，从使用深度学习算法挖掘数据集中有用的信息出发，构建了一条包含数据处理、渔船捕捞状态识别和渔船作业类型识别的一整套实验过程和标准，为渔业的可持续发展提供了数据信息保障。
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公开(公告)号：CN114942951B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202210640301.5
申请日：2022-06-08
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于AIS数据的渔船捕鱼行为分析方法，包括：对原始数据进行异常处理得到轨迹数据序列；基于轨迹数据序列构建数据集；基于数据集识别渔船捕捞状态和渔船作业类型。本发明提供了一种渔船捕捞状态和渔船作业类型识别方法，从使用深度学习算法挖掘数据集中有用的信息出发，构建了一条包含数据处理、渔船捕捞状态识别和渔船作业类型识别的一整套实验过程和标准，为渔业的可持续发展提供了数据信息保障。
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公开(公告)号：CN118673804B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410791388.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 中科奇驭机器人(东营)有限公司 , 兰州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G01W1/00
Abstract: 本发明公开了一种云团短期运动趋势预测方法，包括：获取卫星云图序列数据集，并构建基于深度体素流和Vision Transformer的云团短期运动趋势预测模型；基于所述卫星云图序列数据集对云团短期运动趋势预测模型进行训练，获得目标预测模型；通过所述目标预测模型对云团短期运动趋势进行预测，获得预测结果。本发明提高了预测的准确性和可信度，能够在不同尺度上捕获云团运动的细节，极大地增强了对大范围动态变化的感知能力。
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