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公开(公告)号：CN119696049A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411738210.0
申请日：2024-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 南京信息工程大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘俊 , 蒙飞 , 夏旻 , 祁鑫 , 刘一峰 , 梁是 , 王勇 , 王礼文 , 潘玲玲 , 刘毅 , 孙知博 , 耿建 , 王运 , 孙阳 , 常鹏 , 杨宏 , 毛文博 , 徐鹏 , 郭晓蕊 , 周竞 , 汤必强
IPC: H02J3/46 , H02J3/00 , H02J3/06 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 一种基于约束时空图神经网络的机组组合调度方法及相关装置，方法包括收集电网每天各时刻母线负荷数据与电力系统负荷数据；以每天为单位构建机组组合问题，在约束条件下求解得到对应的最优机组功率；使用滑动窗口，将母线负荷与对应的最优机组功率按照时段进行划分；基于扩充之后的训练数据集，将划分后的母线负荷作为输入数据，将对应的最优机组功率作为数据标签，训练预先建立的时空图神经网络模型；对需要预测的母线负荷数据按照时段进行划分，输入训练好的时空图神经网络模型，得到机组组合调度方案。本发明提高了基于数据驱动的机组组合方案求解精度，减少了调用求解器耗时以及计算量，构建线性约束层及后处理方法，完善了预测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN119646159A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411784536.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 南京信息工程大学
Inventor： 王世谦 , 王圆圆 , 狄立 , 张伟剑 , 李秋燕 , 刘远 , 宋大为 , 华远鹏 , 韩丁 , 贾一博 , 卜飞飞 , 孙贵江 , 邵颖彪 , 罗潘 , 牛斌斌 , 董铭浩 , 刘军会 , 贾鹏 , 宋晓帆 , 邓方钊 , 牛金星 , 胡吉殿 , 于雪辉 , 郭正宾 , 夏旻 , 朱一辉 , 徐侗桐
IPC: G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F16/36 , G06N5/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于能源电力数据安全技术领域，具体涉及基于社区检测的电力数据安全领域智能问答系统及方法；包括大语言模型模块、知识推理模块、数据安全管理模块和数据库模块；所述大语言模型模块用于分析问题的语义；所述知识推理模块用于对所述问题的语义进行知识推理和生成答案；所述数据安全管理模块包括数据加密模块、身份认证模块、权限控制模块和审计追踪模块；所述数据库模块包括能源电力基础数据子库、设备运行数据子库、历史问答记录子库和用户行为数据子库；本发明在电力数据安全分析中，结合大语言模型技术与专业知识推理，实现对电力数据安全问题的自动问答，辅助电力工作人员快速获取所需信息，提升决策效率，减少人工操作错误。
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公开(公告)号：CN117876782B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410059638.6
申请日：2024-01-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T3/4007 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种处理双时相遥感图像变化的多尺度特征交互网络实现方法，通过构建双时态同源的全局导引特征，在图像尺寸恢复前整合丰富的双时态深层特征，包括以下步骤：S1，构建多尺度特征交互网络模型，所述多尺度特征交互网络模型包括编码模块和解码模块，所述编码模块负责特征提取，所述解码模块负责特征尺寸的恢复；S2，将变化检测数据转化为具有图像形状的张量，输入到多尺度特征交互网络模型中进行训练，保存满足训练条件的模型；S3，将双时相遥感图片输入步骤S2保存的模型中，获得某时某地高精度双分类结果图。本发明能理解不同级别的多源信息，适用于不同场景和时间尺度的遥感图像。
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公开(公告)号：CN117975295B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410382650.0
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征感知神经网络的积雪深度预测方法，包括：获取积雪观测气象站附近的卫星图像，并对卫星图像进行预处理；搭建基于多尺度特征感知能力的深度神经网络模型，利用训练集对深度神经网络模型进行训练；将测试集数据输入至训练之后的深度神经网络模型，实现积雪深度的预测。本发明构建了多尺度特征提取单元MFSE、多尺度特征聚合单元MSFAA、多尺度特征融合单元HLF，以及各单元内部和单元之间网络连接网络，不仅可以捕获多尺度图像特征，还可以实现多尺度图像特征有效融合；将本方法用于积雪深度估算，可以提高积雪深度估算的准确性。
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公开(公告)号：CN114943893B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202210476210.2
申请日：2022-04-29
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种土地覆盖分类的特征增强方法，包括如下步骤：S1、获取训练图像集和测试图像集；S2、构造网络模型，包括建立四个下采样层；S3、构建解码网络，包括建立自注意特征模块、通道特征强化模块和特征融合模块；S4、通过特征融合模块，将下采样过程中的不同尺寸的信息进行融合，指导骨干网络特征地图获取空间维度上隐藏层的信息。该种土地覆盖分类的特征增强方法，加强了隐藏层中的语义信息的提取，将隐藏层的语义信息传递原始特征图，得到特征图的上下文像素的类别信息，从而改善建筑物和水域分割过程中的边缘模糊和建筑物误判等问题，提高了分割精度，增强了算法的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115205624A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210722624.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种跨维度注意力聚合的云雪辩识方法、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，获取训练数据，然后构建跨维度特征注意力聚合网络；再训练跨维度特征注意力聚合网络，对训练数据中的图像进行数据增强处理，然后将图像与对应的标签转化为张量，然后输入到跨维度特征注意力聚合网络中训练；最后使用训练好的跨维度特征注意力聚合网络进行预测，输入一张彩色图片，经过训练好的权重提取特征进行编码解码操作后输出得到云和雪的掩膜图像；能够有效减少复杂背景的干扰，增强对云层边缘以及薄云的检测能力，精确区分出云雪区域，避免云雪相似的光谱特性对检测结果的影响，并且在分割其他物体方面也具有不错的效果，泛化能力优秀。
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公开(公告)号：CN110390386B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910572594.6
申请日：2019-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于输入变化微分的灵敏长短期记忆方法，为了提高传统的LSTM神经网络对短时间信息的反应能力，增加了增加了信息敏感能力的长短期记忆网络的一个神经单元，能够很好的增加其对于短时间信息的反应能力，提高其应用的实时性，进而能够进行更完善的实时分析，进一步分析微动作等内容，提高了应用价值。
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公开(公告)号：CN107480597B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710585099.X
申请日：2017-07-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络模型的机器人避障方法。当机器人上的红外感应器感应到前方存在障碍物时，机器人上的图像采集器采集前方图像，并将采集到的图像进行二值化处理；将二值图像进行傅里叶变换，得到频谱图，将频率信号作为神经网络模型的外部输入信号；当外部输入信号输入神经网络模型，左、右兴奋性神经元集群相互竞争，仅二者之一能够在外部刺激输入和内部抑制作用下通过增加自身的活性到达阈值发生脉冲而赢得竞争，而其他集群最终被抑制，最终产生一个向左或向右偏转的偏转信号，机器人根据该偏转信号向不存在障碍物的一侧偏转，从而实现避障。本发明克服了现有技术存在的缺陷，使机器人能够更加自主地在环境中高速度、高效率地避障。
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公开(公告)号：CN109171703A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811009125.5
申请日：2018-08-31
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00 , A61B5/0205
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/02 , A61B5/0205 , A61B5/021 , A61B5/04012 , A61B5/08 , A61B5/6802 , A61B5/7203 , A61B5/725 , A61B5/7271
Abstract: 本发明公开一种基于可穿戴式体感网的心电信号的获取与处理方法，本发明将导联电极组与四种生理信号传感器部署在对应的人体各个表面，通过采集导联电极组信号与四种生理信号建立MAR模型并根据赤池准则和Arfit预测器，恢复脱落的心电信号；然后将恢复后的心电信号作为输入，根据导联电极组的三轴运动强度与电极移位伪差噪声强度，选择导联；再次，将所选择的导联电极信号作为主导联电极信号输入，并识别出QRS复合波的起止点；本发明在病人各种运动情境下，能够准确有效的恢复ECG信号和识别QRS复合波，从而提高系统的鲁棒性和效率。
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