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公开(公告)号：CN114167859A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111357024.9
申请日：2021-11-16
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了基于改进弗洛伊德算法的救护车应急救援路径规划方法，其实现的具体步骤为：将所有救护车应急救援信息进行初始化；对医院与患者之间路径权值进行动态规划；采用弗洛伊德最短路径算法，计算从节点i到节点j途中不经过比索引点k大的最短路径。本发明充分考虑道路拥挤情况、医院的救援物资情况、患者的地理位置和医院的地理位置情况、车辆的空闲情况等情况，相比传统弗洛伊德算法下的救护车应急救援轨迹规划节省了更多的调度时间，极大提高了调度效率。
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公开(公告)号：CN112772820B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110117778.0
申请日：2021-01-28
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了一种工业自动化滚筒干燥设备，包括电机、固定块、干燥滚筒与固定板，所述干燥滚筒侧壁开设有进料口与出料口，所述干燥滚筒侧壁安设有加热层，所述电机输出端固定连接有轮盘，所述轮盘远离电机输出端一侧固定连接有运动杆，所述固定块顶壁转动连接有摆动杆，所述摆动杆侧壁开设有活动孔，所述运动杆与活动孔内壁相抵，所述摆动杆远离活动孔一端转动连接有齿条，所述齿条与固定块顶壁滑动连接，所述干燥滚筒内设有转杆，所述转杆贯穿干燥滚筒两侧侧壁，所述转杆一端固定连接有齿轮，所述齿轮与齿条啮合，所述固定板内安设有轴承。本发明使干燥设备的干燥效率更高，且可以在干燥完成后，将附着在设备内壁上的物料清理干净。
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公开(公告)号：CN112528743A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011239569.5
申请日：2020-11-09
Applicant: 江苏海洋大学
Abstract: 本发明公开了基于功能磁共振技术解码脑活动的频谱差异映射框架方法，首先对实验数据进行预处理和去漂移处理，然后执行快速傅里叶变换计算并获得功率谱。对变换后的信号按照频带进行整体分割，设定频带下限和上限及中间切点频率，将其分为Region‑1和Region‑2，并分别计算Region‑1和Region‑2中的代表值，最后，以Region‑2中的高频分量约束Region‑1的低频分量，计算出的低频约束值作为脑活动状态的最终刻画值。本发明首先从脑活动的低频振荡精确解码入手，引入相关高频分量作为约束，刻画低频约束下的脑活动状态；具体而言，通过在不同频带选择频带代表值，引入差异化理念，将高频分量的能量融入到整体框架中，形成差异映射框架，最终生成脑活动状态的最终刻画值。
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公开(公告)号：CN119813169A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411826758.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了基于进化型变分模态分解的能源发电量预测方法，旨在提高能源发电量预测的准确性和效率。该方法通过将能源发电量时间序列分解为高频、中频和低频三个模态，低频模态采用最小二乘法进行趋势平滑，中频模态通过差分滤波器去除趋势成分以增强周期波动的捕捉能力，高频模态使用树突学习模型进行稳定预测。结合多种群优化的物质状态搜索算法对模态权重进行自适应调整，并通过加权求和方法融合各模态的预测结果。此方法有效应对在能源发电量预测中周期性和趋势性特征的捕捉问题，从而优化了电力系统管理和资源分配效率。
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公开(公告)号：CN119579364A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411492304.4
申请日：2024-10-24
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06Q50/20 , G06F16/904
Abstract: 本发明是一种针对区域初中中考成绩与学生升学流向的可视化方法，涉及可视分析领域。该方法针对区域中考数据集，获取所有学生的相关信息，对各区县学校的学生流动和学科成绩进行多维分析，得出区域内学生流动趋势和学校教学质量差异。该方法针对传统视图展示信息单一以及探索中考中学生升学流动趋势和各学校中考表现差异困难的问题，通过改进的视图，改善传统桑基图和环形图显示信息单一的问题。利用提供的可视化方法能够帮助教育工作者分析一个地区的学校配置，规模及其性质，完成从各区县之间的学生流动到特定初中之间到各区县、各高中的学生升学流动对比，以及特定初中之间考试表现差异的探索，揭示一个地区的教育资源配置，学生升学流动趋势以及教育质量差异。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114579836B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202111476475.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F16/953 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种事件信息采集中的事件规则约简方法，其步骤如下：(1)将用户定制的事件规则ER拆分为子事件规则集SER；(2)判定SER间是否满足相交关系，通过运算选取事件规则，得到约简的SER集LS。本发明方法针对事件信息采集效率低下的问题，为事件规则、子事件规则的要素组成提供了指导，分析了子事件规则间的相交关系，提高了事件信息采集的性能。
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公开(公告)号：CN118626950A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410515982.1
申请日：2024-04-27
Applicant: 江苏海洋大学 , 梦西游文化科技(连云港)有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/22 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提供了一种基于多源域适应的跨领域虚假新闻检测方法，旨在解决现有虚假新闻检测方法无法推广到未知领域的问题，以提高模型在面对新出现领域上的性能表现。本方法基于多源域适应，为了从多源领域转移知识，该方法通过对抗性训练学习领域不变特征表示，并为多源领域新闻学习一组虚假新闻分类器。同时设计了多层次分布对齐策略从不同层面消除了分布差异，第一阶段对齐特定领域的分布，即分别将每对源和目标领域数据映射到多个不同的特征空间中，学习多个领域不变的表示，第二阶段是对齐特定于领域的分类器，通过特定领域的判定边界对齐分类器的输出。此外，为量化不同源域的贡献度，利用相似性度量以构建自适应权重融合不同分类器输出实现虚假新闻检测。本发明所提供的多源域适应虚假新闻检测方法可以应用于社交媒体、新闻传媒、在线问答等领域，为用户提供可靠、准确的信息，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN112528743B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202011239569.5
申请日：2020-11-09
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F18/2131 , G06F18/15 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了基于功能磁共振技术解码脑活动的频谱差异映射框架方法，首先对实验数据进行预处理和去漂移处理，然后执行快速傅里叶变换计算并获得功率谱。对变换后的信号按照频带进行整体分割，设定频带下限和上限及中间切点频率，将其分为Region‑1和Region‑2，并分别计算Region‑1和Region‑2中的代表值，最后，以Region‑2中的高频分量约束Region‑1的低频分量，计算出的低频约束值作为脑活动状态的最终刻画值。本发明首先从脑活动的低频振荡精确解码入手，引入相关高频分量作为约束，刻画低频约束下的脑活动状态；具体而言，通过在不同频带选择频带代表值，引入差异化理念，将高频分量的能量融入到整体框架中，形成差异映射框架，最终生成脑活动状态的最终刻画值。
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公开(公告)号：CN117806846A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311782685.5
申请日：2023-12-22
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F9/54 , G06N3/0455 , G06F18/25
Abstract: 本发明是一种融合层次注意力机制的事件预测方法，涉及网络事件预测方法。其其步骤如下：结合连续时间领域内的时间序列信息，将序列通过层次注意力机制，形成事件层次化信息；利用点过程进行对层次信息的处理，并通过概率分布函数预测出事件发生的时间。该方法综合考虑了已有的时序点过程，在连续时间事件序列信息提取方面进行改进，将层次注意力机制与时序点过程结合，建立了层次时序点过程方法，在事件序列信息提取后，将信息通过层次注意力机制，将进一步分析后的信息投入点过程中进行预测，更合理地利用了点过程以及层次注意力相关理论，更合适于事件预测领域。
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公开(公告)号：CN117493931A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311462185.3
申请日：2023-11-06
Applicant: 江苏海洋大学
IPC: G06F18/24 , G06N20/00 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G16B40/00 , G16B50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的癌症分类方法，涉及癌症分类技术领域，包括如下步骤：采集癌症的基因表达数据；将基因表达数据中的癌症样本输入自编码器模型中，对癌症样本进行基因编码；将基因编码后的数据输入生成对抗网络的生成器中，生成额外的样本进行基因编码；通过解码器对基因表达数据进行解码，并通过生物学通路和Pathifier算法对解码后的基因表达数据计算通路得分；基于通路得分，将平衡后的样本数据进行降维获得处理后的数据；将处理后的数据输入到不同的机器学习分类器中，得到癌症分类结果。本发明有效地创建新的癌症样本，以平衡数据，显著提高分类器的性能，提高癌症诊断的准确性，为癌症患者的治疗提供更好的指导。
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