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公开(公告)号：CN113420798B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202110641863.7
申请日：2021-06-09
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明涉及一种基于孪生光谱注意力一致性的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：步骤1、数据生成。对从高光谱图像提取的样本数据χ＝{x1，x2，x3}进行分割操作，分别得到两个空间块大小不同的数据集特征。步骤2、光谱特征细化。对得到的数据集特征送入Dense网络中，将所有高度相关的光谱特征再次细化，获取信息。步骤3、光谱特征增强。通过应用通道注意机制，增强光谱特征，突出关键通道。步骤4、通道一致性正则化。通过对通道一致性假设建模，建立了一种特殊的连接上下分支的纽带。步骤5、将这两个分支的分类损失和信道一致性损失整合到一个统一的网络中，进行端到端训练。将验证集通过训练好的模型，得到最佳训练模型，然后通过测试及得到高光谱图像的分类结果。本发明将光谱注意力一致性模型应用到高光谱图像分类中，并将一致性损失函数应用到高光谱图像的地物分类中，提高了高光图像分类的准确率。
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公开(公告)号：CN116362288A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310195013.8
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/02 , G06F16/9535
Abstract: 本发明提供了一种融合属性知识的图神经网络会话推荐方法。该方法根据用户交互序列以及项目的属性信息，探索用户兴趣，预测用户与下一个项目发生交互的概率。主要由四部分构成：第一部分将会话序列建模为图结构，使用图神经网络获得项目的特征表示；第二部分根据项目的属性信息构造知识图谱，使用TransH得到属性的特征表示，根据属性值在会话中出现的频率，筛选出重要的属性及其特征表示；第三部分根据项目的特征表示以及属性的特征表示构造会话的特征表示；第四部分，根据会话的特征表示和项目的特征表示，预测用户对项目的偏好程度。本发明能有针对性的聚合项目的属性信息，有效提取会话的特征，更准确地对用户偏好进行了预测。
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公开(公告)号：CN113177372B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202110458863.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及海洋流场可视化领域，尤其是Cesium引擎下基于非结构化网格的海洋流场可视化方法，其包括以下步骤：获取海洋流场数据，根据海洋流场数据构建数据集；解析数据集，以数据字典的格式存储非结构化三角网格点与边、三角形与边的关系；计算非结构化三角网格面积，自定义密度标准，根据网格密度进行粒子初始化；使用基于线段相交的网格查找法确定粒子所在网格；根据粒子的连续位置用粒子渲染绘制动态轨迹。本发明将基于非结构化三角网格的海洋流场数据进行了科学计算可视化，补充了以往非结构三角网格上实现动态流场可视化的空白，非结构化三角网格在描述近岸及河道流场方面更优于结构化网格。
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公开(公告)号：CN113177372A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110458863.3
申请日：2021-04-27
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/28 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及海洋流场可视化领域，尤其是Cesium引擎下基于非结构化网格的海洋流场可视化方法，其包括以下步骤：获取海洋流场数据，根据海洋流场数据构建数据集；解析数据集，以数据字典的格式存储非结构化三角网格点与边、三角形与边的关系；计算非结构化三角网格面积，自定义密度标准，根据网格密度进行粒子初始化；使用基于线段相交的网格查找法确定粒子所在网格；根据粒子的连续位置用粒子渲染绘制动态轨迹。本发明将基于非结构化三角网格的海洋流场数据进行了科学计算可视化，补充了以往非结构三角网格上实现动态流场可视化的空白，非结构化三角网格在描述近岸及河道流场方面更优于结构化网格。
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公开(公告)号：CN110381469A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910661544.5
申请日：2019-07-22
Applicant: 中国石油大学(华东) , 北京中斗科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于船联网通信技术领域，涉及的是一种基于接收概率滑动窗口的船联网分块数据传输方法。其特征在于只有节点自身与目的节点相遇概率小于中继节点与目的节点的相遇概率时才将消息转发给中继节点；待发送数据采用滑动窗口的方式以数据块的形式予以发送，而且只有成功发送概率超过一定阈值后才从滑动窗口中予以删除，否则仍然等待后续相遇的中继节点继续转发，以提高数据转发的成功率。该方法可以满足在海上大数据量远程传输的场景下使用，可供远洋志愿船进行数据的“存储-携带-转发”。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105721199B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610040259.8
申请日：2016-01-18
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提出了一种基于核密度估计与模糊推理系统的实时云服务瓶颈检测方法，包括以下步骤：步骤1、启动实时云环境，运行云服务；步骤2、启动实时云服务状态参数获取组件；步骤3、获取某一段时间内集群正常运行环境下的云服务状态参数，采用核密度估计模型对其进行建模，同时开启模糊推理系统；步骤4、新获得的状态参数输入到该模糊推理系统中，计算出瓶颈指数；步骤5、设置阈值，观察每一个云服务瓶颈指数的历史规律，如果在某一时间段内一直超过阈值，则启动预警机制。本发明的方法能够实时获取云集群中每一个服务的运行状态，存入数据仓库；实现对每一个实时云服务的瓶颈检测；当实时云服务的瓶颈指数长时间超过某一阈值，启动预警机制。
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公开(公告)号：CN107491752A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710690911.5
申请日：2017-08-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的自然场景中船牌文字识别方法、装置，方法包括：获取港口进出船舶的视频；将所述视频分解成由船舶图像帧组成的视频流，采用训练完成的船舶分类模型对视频流进行分类，获取指定类型的船舶图像；采用训练完成的船牌检测模型对所述指定类型的船舶图像进行船牌检测，获取船牌检测结果；对所述船牌检测的结果进行文字识别，得到自然场景中的船牌文字。
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公开(公告)号：CN106874883A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710106887.6
申请日：2017-02-27
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06K9/00228 , G06F9/5044 , G06K9/00268 , G06K9/00288 , G06K9/00979 , G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的实时人脸检测方法及系统，该方法包括以下步骤：构建的人脸图像数据库和卷积神经网络，利用构建的数据库对神经网络进行训练，得到最优的卷积神经网络以及人脸数据库中的人脸特征；构建storm拓扑结构；数据源输入组件将实时视频流分发给各数据处理组件，数据处理组件通过卷积神经网络对人脸和非人脸进行分类、人脸边界框回归、坐标定位，得到人脸检测的结果。本发明通过优化后的卷积神经网络对人脸图像数据进行特征提取，有效地提高了特征提取的准确率，将Storm架构和卷积神经网络的特征提取相结合，提高了人脸检测的效率。
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公开(公告)号：CN106372402A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610762101.1
申请日：2016-08-30
Applicant: 中国石油大学(华东)
CPC classification number: G06F19/00 , G06N3/0436 , G06N3/0454
Abstract: 本发明提出了一种大数据环境下模糊区域卷积神经网络的并行化方法，首先，构建模糊区域卷积神经网络，将给出目标假设区域和目标识别放入同一个网络中，共享卷积计算，一个训练过程更新整个网络的权重；接下来，把输入的测井数据集分割成若干小数据集，多个工作流并行化经过模糊区域卷积神经网络进行卷积和池化操作，每一小数据集单独利用梯度下降进行训练。本发明优化网络结构和参数，实现更好的分析性能和精度；而且，本发明针对不同的测井数据集调整FR-CNN模糊化的层数，使提取的特征更好的反映油气储层本身的特性，可以解决测井数据模糊性问题；本发明利用多GPU进行FR-CNN的并行训练和执行，以提高FR-CNN的效率。
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公开(公告)号：CN106228237A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610547968.5
申请日：2016-07-04
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06N3/06
CPC classification number: G06N3/061
Abstract: 本发明提出了本发明提出了一种基于脉冲神经膜系统和匀质神经细胞的逻辑与非门设计方法，基于脉冲累加信息编码方式，使用统一神经计算单元，辅以1类信息过滤单元，通过神经计算单元和信息过滤单元的级联实现了逻辑与非门的计算过程。本发明基于脉冲神经膜系统和匀质神经细胞的逻辑与非门设计方法，将构造逻辑与非门使用的神经计算单元种类降至最少的1种，这有助于利用统一的神经计算单元实现神经电路；利用神经元的级联，实现信息的传递和并行处理，最终实现执行逻辑计算的功能，具有分布式并行的计算特性，可以为神经电路的实现提供可行的计算模型。
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