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公开(公告)号:CN119206359A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411408051.8
申请日:2024-10-10
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/05 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于机器视觉技术领域,尤其涉及一种自来水藻类及水生生物群落分类识别方法。其可以迅速准确地实现自来水中藻类及水生生物群落的分类识别。包括步骤:S1、采集已知种类的藻类及水生生物群落图像并进行图像增强,增强后的图像作为深度学习网络的输入数据源1;S2、提取增强后的图像的边缘和纹理信息,构成空间域数据,作为输入数据源2;S3、提取并筛选增强后的图像的颜色信息,构成颜色域数据,作为输入数据源3;S4、整合数据源1、数据源2和数据源3,输入到深度学习网络中;S5、将待测图像经过图像增强、空间域信息提取、颜色域信息筛选后,导入到S4中已经训练好的网络模型中,完成藻类及水生生物群落的分类识别目标。
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公开(公告)号:CN113837542A
公开(公告)日:2021-12-24
申请号:CN202110963627.7
申请日:2021-08-20
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明涉及软件技术领域,且公开了一种研究生培养质量评价模型,包括培养评价模型和就业评价模型,所述培养评价模型中包括理论基础、专业素养、创新能力和综合能力四大部分;所述理论基础中包括科目参与和学科成绩两部分,所述科目参与包括公共课、选修课、前沿讲座,所述学科成绩包括公共课成绩、选修课成绩和前沿讲座参与数;本发明通过建立专业硕士研究生评价质量模型,在研究生学习过程中,可以随时参照一定的标准进行评价,并应用于专业硕士研究生培养质量评价系统中,得出专业硕士研究生培养质量的评价结果,在评价的过程中及时发现问题,分析原因并加以改正。
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公开(公告)号:CN117522105A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311231853.1
申请日:2023-09-21
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供一种基于图节点异常检测的供水管网爆管风险预测方法。该方法包括:步骤1:根据目标供水管网的GIS数据库,构建管网空间邻接矩阵;步骤2:根据目标供水管网的检修记录,对各个管道节点标注标签,所述标签用于指示管道是否发生过爆管;步骤3:根据所述GIS数据库和所述检修记录,构建各个管道节点的特征矩阵;步骤4:根据管道节点的特征矩阵,计算管网相似性邻接矩阵;步骤5:基于GraphSAGE方法构建供水管网爆管风险预测模型,采用训练集对应的管网空间邻接矩阵和管网相似性邻接矩阵对所述供水管网爆管风险预测模型进行训练;步骤6:采用训练好的供水管网爆管风险预测模型对测试集进行预测。
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公开(公告)号:CN111581321A
公开(公告)日:2020-08-25
申请号:CN202010386636.X
申请日:2020-05-09
Applicant: 华北水利水电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标管网优化维护的运行管理控制方法,包括流量计、压力计、调节阀、水质监测仪、显示器和计算机,流量计包括电磁流量计、超声波流量计、机械式流量计,结合分支管网内环的不同类别的流量计形成不同的计量组合,管网地图显示可以进行多种高级渲染设置,高级渲染设置包括显示的点数、点大小、最小块内点数、渲染模式、场景背景色、深度感知选项等进行自定义设置,可通过管网内的管道和设备的不同进行选择不同的颜色进行显示,显示不同范围参数的数值,并通过地图图例来指定;本发明一种基于多目标管网优化维护的运行管理控制方法具有漏水检测、水质情况检测、自动优化维护、方便管理控制、自动提示缺陷部分的优点。
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公开(公告)号:CN116049886A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310079101.1
申请日:2023-01-17
Applicant: 华北水利水电大学
IPC: G06F21/62 , G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/22 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种基于概率犹豫模糊集的医疗数据安全风险评估方法及系统。该方法包括:步骤1:构建待评估医疗信息系统的医疗数据安全风险指标体系;步骤2:基于所述医疗数据安全风险指标体系,确定各个最低等级医疗数据安全风险指标的权重;步骤3:将医疗数据安全按照风险程度由高到低分为若干个风险等级,并获取专家对各个医疗数据安全风险指标的风险等级评价结果;步骤4:针对每个医疗数据安全风险指标,统计每个风险等级对应的专家数量,构建得到各个医疗数据安全风险指标所对应的概率犹豫模糊元;步骤5:基于各个最低等级医疗数据安全风险指标的权重和所对应的概率犹豫模糊元计算待评估医疗信息系统的综合风险值。
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