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公开(公告)号：CN108229451A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810223998.X
申请日：2018-03-19
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于类间识别力特征的遥感场景分类方法，找到训练样本唯一聚类质心，通过计算聚类质心与样本在特征空间中的距离，将距离曲线拐点对应的值作为阈值；通过任意两图像样本之间的距离由于阈值的大小，判断场景样本是否相似，并累加各个场景下的相似图像，计算场景重叠率；排除掉造成高重叠率的串接特征后，利用基于类内离差平方和与类间离差平方和比值的特征评价指标，为各类场景图像选择指标值最好的表示特征。实际应用中，本发明具有极高的分类准确率，并且经实验验证，本发明的全局分类准确率高于现有的一些有代表性的场景分类方法。
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公开(公告)号：CN104731889B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201510111127.5
申请日：2015-03-13
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种估算查询结果大小的方法，属于数据库管理技术领域。其步骤为：(1)构建数据对象标识到布尔矩阵元素的一对一映射关系；(2)构建用于对象查询计数的数据记录模型结构及其算法，当某一对象存在时，数据记录模型所表示的布尔矩阵与对象标识相对应的矩阵元素记为1，反之则为0；(3)读入原始数据并在数据记录模型中插入相应记录，同时更新数据记录模型中每列的真值元素统计总数；(4)将查询的数据标识范围换算成布尔矩阵的列范围，累加查询范围内矩阵列的真值元素总数，得出查询结果大小的估算值。
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公开(公告)号：CN104268057B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201410495693.6
申请日：2014-09-24
Applicant: 河海大学
IPC: G06F11/30
Abstract: 本发明公开一种Android平台下的模块化系统的监控系统及方法，根据系统行为计算出相应的监控系数，如果监控系数大于目标监控系数则通过远程云端对已知系统进行监控，反之，如果小于目标监控系数则在本地对系统进行监控，从而阻止系统失效，同时监控行为的分散为系统带来的性能负载也是极其有限的；Android平台本地监控实时性更强，能对系统进行有效监控但对系统造成一定资源的消耗；云端监控对目标系统不造成任何资源上的消耗，同时云端监控生成的日志可利用云平台处理大数据的能力进行监控日志分析；监控系数是根据模块化系统的系统行为是否为计算资源紧凑型、内存空间紧凑型以及时间紧凑型等因素计算得来，用以判断监控行为是放在本地或者云端。
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公开(公告)号：CN103942562B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201410118967.X
申请日：2014-03-27
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多分类器组合的高光谱图像分类方法，属于遥感成像与模式识别相结合的技术领域。本发明包括以下步骤：步骤A、从高光谱图像的所有波段中选出多组较优的波段子集；步骤B、分别以所选出的每一组波段子集构建一个特征空间，并利用高光谱图像训练样本分别在各组波段子集所构建的特征空间中对分类器进行训练，得到与各组波段子集一一对应的多个基分类器；步骤C、根据所述多个基分类器，利用多分类器组合的方法对高光谱图像测试样本进行分类。本发明将多分类器组合的思想引入高光谱波段选择中，相比现有技术可有效提高波段选择后的分类正确率。
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公开(公告)号：CN106127242A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610444365.2
申请日：2016-06-21
Applicant: 河海大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开一种基于集成学习的年极端降水预测系统及其预测方法，包括数据输入模块、模型构建模块、训练及调试模块、集成模块和数据输出模块。数据输入模块包含从数据库文件中读入水文测站站点原数据和气象基本数据并进行数据预处理；模型构建模块包括获得训练数据集即并构建多维SVM年极端降水预测模型；训练及调试模块确定训练数据及检验数据，对多维SVM模型进行训练及调试，确定各模型的参数；集成模块计算各个模型的预测值的平均相对误差确定权重，进行基于D‑S证据理论的集成；数据输出模块将来年极端降水预测值存储在数据库或文件中，提供查询和分析服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103577562B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310508432.9
申请日：2013-10-24
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开一种多度量时间序列相似分析方法，适用于时间序列的k?近邻查询。根据分析需求选择多个单一相似度量方法，分别利用各单一相似度量分析查询序列的m?近邻序列或子序列；对各相似度量下的m?近邻序列或子序列进行修剪，得到候选相似序列或子序列；利用带优势权重的多分类器组合法对候选相似序列或子序列进行组合得到查询序列的k?近邻序列。相对于单一相似度量，多度量组合的相似分析能够得到更加全面的分析结果。带优势权重的多分类器组合法在借鉴BORDA计数法的同时，利用相邻候选相似序列或子序列与查询序列的相似距离的差异对排序得分进行调整，以反映候选相似序列或子序列相似的具体差异。
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公开(公告)号：CN103164531B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310116388.7
申请日：2013-04-03
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊优先级的二阶段实例层数据集成方法，属于数据集成技术领域。所述二阶段实例层数据集成方法首先确定待集成记录所属分布式存储节点的优先级指标及每个指标的权重，并采用三角模糊数来表示模糊优先级；数据集成时，根据投票机制区分出实例层的强弱冲突；若为弱冲突，则采用多数一致属性值作为集成后的结果；若为强冲突，则通过构建去模糊化的融合决策矩阵，计算每条记录与正理想解的隶属度来决定集成所采用的属性值。本发明解决了在海量数据集成中集成效率低或集成结果精度低等问题。
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公开(公告)号：CN105302795A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510767379.3
申请日：2015-11-11
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于汉语模糊发音和语音识别的中文文本校验系统及方法。系统包括：语音采集与处理模块，采集音频，并完成音频的压缩与降噪处理；语音识别模块，将语音识别成文本；文本校验与分享模块，实现文本校验，同时支持文本编辑和分享。方法定义基于词性的中文判错规则；对语音识别后的中文文本进行分词；根据中文判错规则，扫描分词找出中文错词；基于汉语模糊发音规则，定义模糊发音表；通过笛卡尔乘积方式找出错词的所有模糊拼音；查询词典表获取每个模糊拼音的词语候选集；对所有模糊拼音的候选集词语按照词频排序选出纠错候选集。本发明解决了由于汉语模糊发音造成的语音识别中的中文错误，有效提高了校验算法的纠错正确率。
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公开(公告)号：CN104179148B
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201410177185.3
申请日：2014-04-29
Applicant: 河海大学
IPC: E02B1/00
Abstract: 本发明涉及一种基于不可控洪水特性的洪水调度安全度评价方法，其特征在于步骤包括：(1)根据预报入库洪水洪峰和水库实时水位判断入库洪水类型；(2)根据预报入库洪水过程和水库面临水位，按敞泄方式调度，计算滞蓄洪水的最快下泄时间；(3)定义洪水调度起调水位取值范围的区间，该区间分为相对区间和绝对区间；(4)分别计算洪水调度方案的动态相对安全度或动态绝对安全度，判断洪水调度方案对下游防洪或水库自身安全的影响；(5)选择是否采取预泄调度的方式，降低起调水位提高安全度；(6)若有修正信息，重复步骤(1)至(5)方案。本发明解决稀遇洪水及中小可控洪水在调度中的安全度评价，为解决洪水资源安全利用提供了支撑条件。
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公开(公告)号：CN105069093A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510475456.8
申请日：2015-08-05
Applicant: 河海大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: Y02A10/46 , G06F17/30321 , G06F17/30536 , G06F17/30548
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式索引的水文时间序列相似性搜索方法，按如下步骤进行：离线准备阶段对原始时间序列中的每个位置，计算对应的嵌入式索引向量，离线准备阶段实现了水文时间序列洪峰分割，串行聚类，初始参考序列集生成，参考集训练和时间序列嵌入索引计算；在线搜索阶段利用查询序列和参考集序列进行索引向量的计算，在原始序列的嵌入式索引欧氏向量空间中搜索，找到比较相似的点作为候选点集合，对候选点精炼后进行原始DTW度量，找到最终的相似序列。本发明将相似性搜索映射到欧氏向量空间中进行搜索，很大程度上提高了搜索效率。
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