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公开(公告)号：CN118014017A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410223737.3
申请日：2024-02-29
IPC: G06N3/0475 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本公开实施例提供一种融合多头注意力的WGAN学生数据生成算法和装置，涉及深度学习技术、教育信息科学与技术领域。该算法的具体实施方式包括：构建学生交叉学科能力和创新能力的评价指标体系，收集与评价指标体系对应的1000个学生的原始数据；对原始数据进行预处理，得到真实数据；随机生成服从标准正态分布的噪声数据，将正态分布噪声数据输入到待训练的改进生成模型；训练确定训练后的改进生成模型，并生成数据，转化为表格数据，作为生成的用于评价学生交叉学科能力和创新能力的数据。该实施方式生成的数据数值与真实数据相似性较高，提高了生成数据的质量和多样性，网络结构简单，生成速度较快，消耗的计算资源和训练成本较低。
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公开(公告)号：CN104574421A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510047728.4
申请日：2015-01-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体而言，涉及一种大幅面小重合区域高精度多光谱图像配准方法及装置，其中，该方法包括对参考图像和待配准图像进行SIFT特征点提取；对提取的特征点进行匹配，获取参考图像和待配准图像的重合区域，得到初步的配准图像；利用随机抽样一致性算法筛选的内点，与最小二乘法拟合曲线结合，估算出初步变换矩阵；利用均方根误差RMSE对重合区域的特征点进行映射矩阵客观评价，筛除引起误差的误匹配点，迭代至配准图像精度达到亚像素级，获取精确变换矩阵。通过该方法本发明提高了大幅多光谱图像在少量重合区域时的配准精度。
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公开(公告)号：CN104574421B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510047728.4
申请日：2015-01-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体而言，涉及一种大幅面小重合区域高精度多光谱图像配准方法及装置，其中，该方法包括对参考图像和待配准图像进行SIFT特征点提取；对提取的特征点进行匹配，获取参考图像和待配准图像的重合区域，得到初步的配准图像；利用随机抽样一致性算法筛选的内点，与最小二乘法拟合曲线结合，估算出初步变换矩阵；利用均方根误差RMSE对重合区域的特征点进行映射矩阵客观评价，筛除引起误差的误匹配点，迭代至配准图像精度达到亚像素级，获取精确变换矩阵。通过该方法本发明提高了大幅多光谱图像在少量重合区域时的配准精度。
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公开(公告)号：CN106844736A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710076513.4
申请日：2017-02-13
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30539
Abstract: 本发明提供了一种基于时空网络的时空同现模式挖掘方法，包括：对时空数据集进行初始化建模，建立用以表示实例及元素之间时空关系的双层时空网络，并保存所述时空网络对应的邻接矩阵；其中，所述时空网络包括实例网络层及元素网络层，所述元素网络层用于生成候选集；从所述实例网络层中读取相应邻近关系序列，计算模式支持度及空间频繁度；从所述元素网络层读取模式的邻近关系，计算模式的时间频繁度；根据模式的各时间槽空间频繁度及时间频繁度计算模式的权重特征值；将所有同现模式按照权重特征值进行排序，根据输入的模式比例值，输出满足条件的模式集。本发明提高了时空同现模式的计算效率，解决了时空阈值难以设定的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103077515B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201210587576.3
申请日：2012-12-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种多光谱图像建筑物变化检测方法。首先进行基于像素比值法的变化检测，得到全部地物的变化区域，这个区域做为建筑物变化候选区域。在用比值法检测出的变化区域上进行基于建筑物特征的变化检测，由于采用一种特征容易造成误检，所以本方法采取了纹理特征和色调特征顺序相结合的方式进行特征级变化检测，将建筑物的变化和其他地物的变化区别开来，提高建筑物检测的准确率，降低误检率。
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公开(公告)号：CN103077515A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210587576.3
申请日：2012-12-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种多光谱图像建筑物变化检测方法。首先进行基于像素比值法的变化检测，得到全部地物的变化区域，这个区域做为建筑物变化候选区域。在用比值法检测出的变化区域上进行基于建筑物特征的变化检测，由于采用一种特征容易造成误检，所以本方法采取了纹理特征和色调特征顺序相结合的方式进行特征级变化检测，将建筑物的变化和其他地物的变化区别开来，提高建筑物检测的准确率，降低误检率。
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公开(公告)号：CN103020975A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210591353.4
申请日：2012-12-29
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种结合多源遥感图像特征的码头和船舶分割方法，包括以下步骤：读入多光谱、全色及SAR图像；分别对三幅图像进行预处理；对多光谱图像，由RGB空间转换为HSI空间，基于信息熵二值化水陆；形态学处理去掉小面积区域，得到水陆分割结果，白色部分为陆地，黑色部分为水域；对全色图像，提取码头、船舶的边缘特征，提取码头上下文特征、船舶几何特征。对SAR图像，提取码头和船舶的灰度统计特征；利用在全色图像和SAR图像中提取的多元特征对码头、船舶进行分割；对分割后的最终图像进行颜色标记；本发明充分利用多源图像的多元特征分割码头、船舶，利用不同类型遥感图像的互补性获得更多的目标信息，提高分割码头、船舶的准确率。
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公开(公告)号：CN117892478A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311640609.0
申请日：2023-12-01
Applicant: 北方工业大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , F24F11/54 , F24F11/64 , F24F11/72 , G06F30/27 , G06F17/13 , G06F17/18 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本申请公开了一种数据物理联合驱动的楼宇空调聚合建模方法及装置，其中，方法包括：根据温度变化率和热量传递速率建立楼宇空调负荷的二阶动态空间热模型，并进行线性化处理，得到线性化动态空间热模型；利用预设数据驱动算法修正线性化动态空间热模型，得到修正后的线性化动态空间热模型；根据修正后的线性化动态空间热模型、目标温度约束和预先构建的目标函数，建立楼宇空调负荷的优化模型，从而获得空调负荷曲线，将空调负荷曲线进行聚合，得到楼宇空调负荷的聚合模型。由此，解决了相关技术中物理驱动建模技术难度大，求解复杂度高；数据驱动方法过度依赖数据规模和质量，降低空调负荷建模适用性的问题。
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公开(公告)号：CN106844736B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201710076513.4
申请日：2017-02-13
Applicant: 北方工业大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种基于时空网络的时空同现模式挖掘方法，包括：对时空数据集进行初始化建模，建立用以表示实例及元素之间时空关系的双层时空网络，并保存所述时空网络对应的邻接矩阵；其中，所述时空网络包括实例网络层及元素网络层，所述元素网络层用于生成候选集；从所述实例网络层中读取相应邻近关系序列，计算模式支持度及空间频繁度；从所述元素网络层读取模式的邻近关系，计算模式的时间频繁度；根据模式的各时间槽空间频繁度及时间频繁度计算模式的权重特征值；将所有同现模式按照权重特征值进行排序，根据输入的模式比例值，输出满足条件的模式集。本发明提高了时空同现模式的计算效率，解决了时空阈值难以设定的问题。
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