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公开(公告)号：CN119150118A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411172883.4
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G01N33/00
Abstract: 本发明公开了基于GCN‑BiLSTM‑Attention时空神经网络的臭氧浓度预测方法，用于预测未来24小时的O3浓度。该模型融合了图卷积网络GCN、注意力机制和双向长短期记忆网络BiLSTM，以学习空气污染物浓度的时空依赖性。模型通过整合气象数据、国控站点地理位置信息及O3、PM2.5、CO等污染物浓度的历史数据，能够有效提高O3浓度的预测准确性。研究结果显示，与传统的统计模型和单一深度学习模型相比，GCN‑BiLSTM‑Attention在多个评估指标上表现出了更高的准确性和更低的误差率。
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公开(公告)号：CN110555222B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN201810557881.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F30/20 , G06T19/20 , G06F111/02
Abstract: 本发明涉及基于三维可视化服务平台的快速构建三维可视化应用方法。该方法首先提出一种基于角色、组件、消息的ACM可视化管理模型，并基于应用生成思想提出通用的角色模型(模型‑算法‑属性‑消息)。然后结合工厂模式、单例、代理等多种设计模式，形成角色模型的可配置管理机制，围绕三维应用动态绑定角色算法和数据属性，完善并丰富角色内容。通过数据接口完成角色模型与业务数据的映射关系，最后，启动三维应用运行服务载入可视化应用场景及运行时必要数据，提供运行时服务，用户通过操作界面进行人机交互完成具体三维的应用。本发明的方法支持动态构建应用模型，能够快速动态构建三维可视化应用。
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公开(公告)号：CN113988348A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202010661832.3
申请日：2020-07-10
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种网格化监测中的空气质量预测方法。该方法首先将用户输入的网格化监测中各个监测站的位置信息和历史空气污染物浓度信息进行数据清洗，然后将处理过的数据输入GCN来提取各个监测站之间的空间关联信息，再将具备空间信息的数据输入LSTM提取时间特征，最后由一个线性回归层来综合GCN和LSTM所提取的特征并产生预测结果，返回给用户。本发明方法通过相关实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN112529344A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910879513.7
申请日：2019-09-18
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于Elman神经网络优化空气质量数值的算法。该方法首先在气象数据，地理数据，污染源清单数据的驱动下运行空气质量数值模式CMAQ和CAMx。将运行结果进行预处理，去除缺测值，然后对实测数据和空气质量数值模式输出数据进行归一化处理。将处理后的数据输入到Elman神经网络模型进行训练，得到训练模型。将需要优化的CMAQ和CAMx数据输入到模型，得到优化后的结果，并将预测结果返回给用户。本发明方法通过相关实验验证了方法的准确性。
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公开(公告)号：CN112527853A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910880661.0
申请日：2019-09-18
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及大数据技术领域，具体来说是基于大数据的水生态承载力分析方法。其主要在于重新归纳选取了水生态承载力分析所需的大数据来源,利用HDFS强大的数据存储、管理功能，解决水资源数据量的问题，利用MapReduce及Sqoop等工具，快速处理水资源数据，最后将数据存储到数据库中。然后根据生态足迹和生态承载力计算公式抽取所需要的数据，利用已有数据训练水生态承载力模型，最后将流域范围内该年的数据输入已训练好的模型中，输出生态足迹(EF)评估值，与生态承载力相比较，得出该年流域内生态承载力是否赤字或盈余。本发明通过实际案例验证了模型的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110555444A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810557874.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于局部聚类的特征匹配筛选算法。该算法对特征提取图像进行区域划分，对区域内的有效特征点数目进行统计，进行局部近似聚类统计处理；然后对有效特征点数目进行约束处理，进行特征匹配筛选。本发明方法删除了匹配连线错误的特征点对，减小了特征匹的数量降低了计算复杂度，通过相关实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN118887477A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411141470.X
申请日：2024-08-20
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V40/10 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于计算机视觉图像分类领域，具体说是一种基于改进ConvNext的大规模鱼类图像分类方法。本发明考虑了图像的局部偏置先验知识以及上下文信息，通过ConvNext纯卷积神经网络对图像的局部偏置先验知识的应用，将图像的特征图进行提取，同时通过嵌入SIMAM注意力模块的方式，将各特征图进行融合，提取上下文特征信息以进行特征融合。通过引入类平衡训练技术以及Focal Loss损失函数提升模型对长尾分布的数据集的拟合能力，缓解模型对样本量少的数据的拟合能力差的问题，进而增强模型的泛化能力。改进的模型在准确率和F1值上有了显著上升且没有增加计算负担，并且模型对样本少的鱼类数据的关注程度有一定提高，可以有效提高鱼类的分类算法模型的表现。
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公开(公告)号：CN110611638A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201810613438.5
申请日：2018-06-14
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
Abstract: 本发明涉及一种多终端模型实时同步方法，该多终端模型包括若干终端和服务器，终端发出交互指令和同步指令到服务器；服务器接收到交互指令后，解析交互指令的消息头，并根据解析出的交互信息转发到目标交互终端，目标交互终端接收到服务器发送的交互指令，处理交互指令后将交互指令转化为同步指令，发送给服务器进行全局广播；服务器接收到同步指令后，在全局广播同步指令，接收到同步指令的终端，验证自身状态与同步指令状态是否一致，如果一致，则保持当前的状态，否则将同步指令中的状态值更新当前终端的状态值。本发明通过各个终端或者模拟终端维护自身实体的状态，大大简化了同步操作的过程，并且满足一定的实时性要求，并且易于扩展。
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公开(公告)号：CN113988348B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202010661832.3
申请日：2020-07-10
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G01N33/00 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种网格化监测中的空气质量预测方法。该方法首先将用户输入的网格化监测中各个监测站的位置信息和历史空气污染物浓度信息进行数据清洗，然后将处理过的数据输入GCN来提取各个监测站之间的空间关联信息，再将具备空间信息的数据输入LSTM提取时间特征，最后由一个线性回归层来综合GCN和LSTM所提取的特征并产生预测结果，返回给用户。本发明方法通过相关实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN110555444B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN201810557874.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC: G06V10/44 , G06V10/771
Abstract: 本发明涉及一种基于局部聚类的特征匹配筛选算法。该算法对特征提取图像进行区域划分，对区域内的有效特征点数目进行统计，进行局部近似聚类统计处理；然后对有效特征点数目进行约束处理，进行特征匹配筛选。本发明方法删除了匹配连线错误的特征点对，减小了特征匹的数量降低了计算复杂度，通过相关实验验证了方法的有效性。
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