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公开(公告)号：CN119577328A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625308.5
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 一种基于CNN‑LSTM的高压用户用电数据预测方法，以高压用户用电数据为研究对象，使用LOF方法对高压用户的历史电力消费数据进行清理，去除不合理的离群数据，减低了离群数据对预测模型的性能的影响。通过数据分类与特征工程，将原始数据转换为更具代表性的特征集，便于模型学习。通过数据归一化降低数据的波动性，从而提高模型训练的稳定性和收敛速度。然后构建CNN‑LSTM混合模型，即在长短期记忆网络LSTM的基础上加入卷积神经网络CNN。该混合模型由CNN和LSTM两部分组成，CNN用于提取数据的局部特征，LSTM用于捕捉时间序列的依赖关系，进而进行较为精确的电力消费预测。完成模型的构建与训练后，本发明还通过均方误差和图形化方法对模型的预测结果进行有效直观评估。
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公开(公告)号：CN109325959B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201811331318.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出的一种基于Hough变换的红外图像细节提取方法，包括以下步骤：提取原始红外数字图像的压缩图像；使用Hough变换方法检测压缩图像中的曲线，提取压缩图像的边缘和细节图像。本发明利用了红外数字图像空间性强的特点，对红外数字图像进行了处理，将红外数字图像的边缘和细节识别出来，使原始图像中不能被观察到的边缘和细节也能够被识别出来，能够增强视觉效果。本发明能够检测红外数字图像的曲线，通过设定方程式和两个阈值，可同时将红外图像的边缘和细节提取出来，过程简单快速，准确度高，具有突破性意义。
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公开(公告)号：CN108173610B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201810141144.7
申请日：2018-02-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，本发明为了解决现有异构网络频谱感知策略要求频段是稀疏的问题，提出了一种基于二阶统计量检测的协作式频谱感知策略。本发明利用授权频段上各类信号之间不存在相关性这一特点，首先选择感知用户中瞬时信道条件最好的几个用户作为感知中心，然后利用它们去检测各类信号在授权频段上的占用情况。在判断某类信号在授权频段上的使用情况时，可利用本发明策略将其它类信号的影响去除，即保证检测的准确性和可靠性又不增加检测复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117977587A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410390633.1
申请日：2024-04-02
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电力负荷的智能预测领域，其具体地公开了一种基于深度神经网络的电力负荷预测系统及方法，其将采集到的待预测电力系统的历史电力负荷数据和与之相关的影响因素数据作为输入数据，然后利用深度学习技术分别对这些输入数据进行特征提取和分析，并结合这些特征得到待预测电力系统未来一段时间内电力负荷的负荷曲线。这样，根据未来一段时间内电力负荷的负荷曲线，可以实现电力系统的负荷预测，从而为电力系统的运行和调度提供参考依据。
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公开(公告)号：CN109871903B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201910179602.0
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/778 , G06V10/26 , G06V10/766
Abstract: 一种基于端到端深度网络与对抗学习的目标检测方法。以SSD为基础，利用低卷积层拥有小局部感知野的特点，通过逆卷积结构将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合，达到提升目标检测算法的平均精准度的目的。此外，通过RPN网络得到粗粒度的候选框信息，在基本特征层生成候选框之后添加一个二分类判别，然后再通过常规的回归支路进行进一步回归从而得到更加精确的检测框信息。同时针对于SSD算法对部分遮挡目标的检测效果不好问题，提出了通过在特征图上添加遮挡掩码(Mask)来实现特征的部分遮挡，以达到对抗学习的作用。
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公开(公告)号：CN110028528A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910320577.3
申请日：2019-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明揭示了一种膜靶向型能辅助细胞摄取的光敏剂及其制备方法和应用，该制备方法是通过联吡啶和三氯化钌反应制得钌配合物的二氯桥，再通过钌配合物的二氯桥与N^N配体反应得到所需的钌配合物。该光敏剂可以特异性靶向细胞膜，在特定激发光照下产生单线态氧从而破坏一部分细胞膜，由此打开细胞与外界的通道，而该物质光毒性和暗毒性差距很大，可通过控制光照强度以及光照的时间，将对细胞的伤害控制在细胞可自愈范围内。该光敏剂通过光动力反应辅助细胞摄取药物，即在光照下改变膜的通透性，具有提高药物摄取量的效果，为基于细胞和基因的治疗提供了一条新的实施途径。这种膜靶向型的具有辅助细胞摄取的光敏剂在未来生物医学领域具有广阔前景。
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公开(公告)号：CN109325959A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811331318.2
申请日：2018-11-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出的一种基于Hough变换的红外图像细节提取方法，包括以下步骤：提取原始红外数字图像的压缩图像；使用Hough变换方法检测压缩图像中的曲线，提取压缩图像的边缘和细节图像。本发明利用了红外数字图像空间性强的特点，对红外数字图像进行了处理，将红外数字图像的边缘和细节识别出来，使原始图像中不能被观察到的边缘和细节也能够被识别出来，能够增强视觉效果。本发明能够检测红外数字图像的曲线，通过设定方程式和两个阈值，可同时将红外图像的边缘和细节提取出来，过程简单快速，准确度高，具有突破性意义。
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公开(公告)号：CN108173610A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810141144.7
申请日：2018-02-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种基于二阶统计量的异构无线网络的协作式频谱感知方法，本发明为了解决现有异构网络频谱感知策略要求频段是稀疏的问题，提出了一种基于二阶统计量检测的协作式频谱感知策略。本发明利用授权频段上各类信号之间不存在相关性这一特点，首先选择感知用户中瞬时信道条件最好的几个用户作为感知中心，然后利用它们去检测各类信号在授权频段上的占用情况。在判断某类信号在授权频段上的使用情况时，可利用本发明策略将其它类信号的影响去除，即保证检测的准确性和可靠性又不增加检测复杂度。
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