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公开(公告)号：CN110728397B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910917819.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模型自动匹配的大坝单测点阈值计算方法，步骤为：(1)构建可扩充的预测模型总库，(2)构建数据库，(3)计算数据相似度，选择最小相似度值的测点作为相似测点，若最小相似度值小于等于阈值S，则直接配置该测点与相似测点相同的预测模型，否则重新匹配最佳模型，(4)更新预测模型，比较该时段测点数据的R平方值与原预测模型离线阶段时的初始R平方值，若不小于初始R平方值则不变，若小于且差值在0.02范围内则仅更新原预测模型的超参数，否则重新匹配模型，(5)计算出该测点阈值当日的异常级别。本发明在节约人力成本和降低数据与模型的耦合度的同时，保证单点阈值计算结果精确性和实时性。
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公开(公告)号：CN110728397A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910917819.7
申请日：2019-09-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于模型自动匹配的大坝单测点阈值计算方法，步骤为：(1)构建可扩充的预测模型总库，(2)构建数据库，(3)计算数据相似度，选择最小相似度值的测点作为相似测点，若最小相似度值小于等于阈值S，则直接配置该测点与相似测点相同的预测模型，否则重新匹配最佳模型，(4)更新预测模型，比较该时段测点数据的R平方值与原预测模型离线阶段时的初始R平方值，若不小于初始R平方值则不变，若小于且差值在0.02范围内则仅更新原预测模型的超参数，否则重新匹配模型，(5)计算出该测点阈值当日的异常级别。本发明在节约人力成本和降低数据与模型的耦合度的同时，保证单点阈值计算结果精确性和实时性。
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公开(公告)号：CN106936853A
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201710283872.7
申请日：2017-04-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 陈豪 , 毛莺池 , 易魁 , 曾涛 , 邱小弟 , 卢吉 , 钟海士 , 王龙宝 , 周晓峰 , 李然 , 余记远 , 张鹏 , 廖贵能 , 周健 , 彭欣欣 , 郝灵 , 庞博慧 , 陈鸿杰 , 吴光耀 , 王顺波 , 余意 , 翟笠 , 李洪波 , 李耀德 , 熊孝中 , 王海燕
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种面向系统集成的跨域单点登录系统及方法。该系统包括终端、访问代理服务器、单点登录服务器，访问代理服务器部署在子系统前，并与子系统处于同一顶级域下，用于全权处理和转发一切发往子系统的请求；单点登录服务器，包括统一登录接口、授权码生成模块、授权码管理模块、模拟登录模块。在不侵入系统代码、不更改系统设置的情况下，实现跨域、跨开发平台的单点登录，适用于高并发场景、支持免登陆。当用户访问子系统时，访问代理服务器将请求重定向到统一登录界面，用户成功登录后，生成唯一授权码。通过使用模拟登录的方式，将授权码及登录信息发送到子系统。用户使用授权码直接访问本系统或其他系统，无需再次登录。
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公开(公告)号：CN115994891A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211464767.0
申请日：2022-11-22
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 毛莺池 , 吴俊 , 肖海斌 , 杨劲松 , 郭有安 , 字陈波 , 彭欣欣 , 聂兵兵 , 王龙宝 , 赵欢 , 王孜博 , 吴光耀 , 余意 , 刘海波 , 郭锐 , 王海燕 , 翟笠 , 陈恒江 , 李耀德 , 赵家尧 , 刘军显
Abstract: 本发明公开了一种基于狼群算法的无人载具混凝土坝表面缺陷动态检测方法，具体包括：步骤一：定义无人载具集群中人工狼的个数和中心控制节点；步骤二：初始化无人载具凝土坝表面缺陷动态检测方法所用到的参数；步骤三：初始化无人载具凝土坝表面缺陷动态检测方法的侦察环境；步骤四：搜索狼动态检测大坝缺陷；步骤五：中心控制节点选择头狼；步骤六：协作狼对头狼附近的缺陷实施围攻行为；步骤七：协作狼将缺陷图片、缺陷状态表达式同步给中心控制节点；步骤八：重新初始化头狼；步骤九：重复步骤四‑八，直至所有缺陷检测完毕。本方法能够为无人载具集群在特定工程地形下的混凝土坝表面缺陷动态检测提供模型指导，同时使用基于狼群算法的群体智能思想对无人载具集群的缺陷识别路径进行动态规划。
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公开(公告)号：CN105005822A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510361844.3
申请日：2015-06-26
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优步长与模型动态选择的特高拱坝响应预测方法包括：数据预处理，确定数据中的错误值与缺失值；使用最优化步长和插值法预测数据，根据绝对误差选择最优插值模型，即最优参数包括：步长和插值方法，使用最优步长的样本数据和最优的插值方法，对待预测的反应特高拱坝工作性态的应力值进行预测；使用小波神经网络方法预测数据，将原始数据分为训练样本和测试样本，选定输入层的节点个数和迭代次数，用训练样本对小波神经网络进行训练，然后用训练好的小波神经网络预测测试样本；对实验得到的预测结果进行分析，用于对此次最优化步长和插值方法的应力预测模型和基于小波神经网络的应力预测结果进行评估，确定应力安全阈值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116610958A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310735109.9
申请日：2023-06-20
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开一种面向无人机群水库水质检测的分布式模型训练方法及系统，在每一轮训练过程中，无人机从参数服务器接收到全局模型，对接收到的全局模型进行迭代训练，将交叉熵损失函数替换为焦点损失函数，平衡各类别样本在总损失值中的占比，降低本地模型对多数类样本的偏好性；在本地训练结束之后，无人机将模型梯度和损失值上传到参数服务器，参数服务器从接收到的模型梯度中选择主导梯度，并根据主导梯度对所有本地梯度进行修正，来缓解本地模型梯度间的冲突，最终提高水质检测模型的精度。本发明降低了中央服务器的负载，避免了模型训练时敏感数据泄露的风险，解决本地梯度在全局聚合阶段产生梯度冲突的问题，有助于更准确地识别水质问题。
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公开(公告)号：CN106936853B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710283872.7
申请日：2017-04-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
Inventor： 陈豪 , 毛莺池 , 易魁 , 曾涛 , 邱小弟 , 卢吉 , 钟海士 , 王龙宝 , 周晓峰 , 李然 , 余记远 , 张鹏 , 廖贵能 , 周健 , 彭欣欣 , 郝灵 , 庞博慧 , 陈鸿杰 , 吴光耀 , 王顺波 , 余意 , 翟笠 , 李洪波 , 李耀德 , 熊孝中 , 王海燕
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于面向系统集成的跨域单点登录系统进行跨域单点登录的方法。该系统包括终端、访问代理服务器、单点登录服务器，访问代理服务器部署在子系统前，并与子系统处于同一顶级域下，用于全权处理和转发一切发往子系统的请求；单点登录服务器，包括统一登录接口、授权码生成模块、授权码管理模块、模拟登录模块。在不侵入系统代码、不更改系统设置的情况下，实现跨域、跨开发平台的单点登录，适用于高并发场景、支持免登陆。当用户访问子系统时，访问代理服务器将请求重定向到统一登录界面，用户成功登录后，生成唯一授权码。通过使用模拟登录的方式，将授权码及登录信息发送到子系统。用户使用授权码直接访问本系统或其他系统，无需再次登录。
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公开(公告)号：CN104933160A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510363351.3
申请日：2015-06-26
Applicant: 河海大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/21 , G06F16/254
Abstract: 本发明公开了一种面向安全监测业务分析的ETL框架设计方法，包括数据抽取、数据转换和数据加载。数据抽取是指从多个异构数据源中获取源数据，通过使用XML适配器确认数据源和使用时间戳进行增量抽取完成；数据转换过程是连接数据抽取过程与数据加载过程的纽带，在该过程中使用“数据处理引擎”和“Redis存储引擎”两个组件进行数据转换；数据加载中，数据的加载主要为最初加载和增量装载两种装载类型，最初加载主要利用“批量加载引擎”进行处理，增量装载则使用“批量加载引擎”和“实时加载引擎”结合的方式进行处理。本发明可以实现异构数据的高度统一，为后续的决策支持工作打下基础。
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公开(公告)号：CN119445394A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411588777.4
申请日：2024-11-08
Applicant: 河海大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06T7/62 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了基于对比‑生成式预训练模型的遥感问答系统，首先搜集分类、语义分割、目标检测、图文检索和图像文本生成等任务的遥感图像作为原始数据，并统一转换为图文对形式。通过分割处理计算类别面积占比，检测目标类别及其位置信息，并通过CLIP模型进行零样本分类。接着，将多源信息输入多模态大语言模型，根据问题生成图像的文本描述，完成遥感全局视觉问答数据集的构造。同时，基于标注框裁切图片并送入多模态大语言模型，以获得遥感局部视觉问答数据集。然后，分由粗到精两阶段预训练对比‑生成式模型，使其具备全局‑局部级遥感知识与视觉问答能力。最后通过构建用户友好的系统界面，实现与用户的问答交互。
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公开(公告)号：CN118964627A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410548830.1
申请日：2024-05-06
Applicant: 河海大学 , 江苏移动信息系统集成有限公司 , 盐城市市政设施管理处
IPC: G06F16/36 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06F16/35 , G06N3/048 , G06N5/04 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于计算机应用技术领域，涉及一种语篇级事件时间线生成方法，采用基于异构图的语篇级事件抽取方法提供事件要素；采用多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法提供时序信息；根据事件抽取方法和事件时序关系抽取方法所提供的事件要素与时序信息，生成事件时间线；本发明中的基于异构图的语篇级事件抽取方法解决了论元参数分散难以捕获和多事件论元参数难以组装两方面的问题、多粒度上下文编码的语篇级事件时序关系抽取方法解决了非相邻语句事件时序关系判断困难和时序关系全局一致性难以保持问题，提升语篇级事件抽取与语篇级事件时序关系抽取的精确率和召回率，从而生成准确的语篇级事件时间线，具有重要的理论意义和应用价值。
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