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公开(公告)号：CN116755095A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310231314.1
申请日：2023-03-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU与LSTM时空融合的短临降水预测方法，包括以下步骤：步骤1，读取本地雷达数据，进行数据预处理操作；步骤2，将处理后的数据进行划分，分别为训练集、测试集、和验证集；步骤3，设计ST‑LSGRU基本模块，堆叠4层构建雷达回波外推模型；步骤4，输入训练集，初始化模型参数，训练网络模型，保存模型参数；步骤5，使用验证集测试模型性能，优化模型超参数，训练网络模型，保存模型参数；步骤6，加载保存的模型参数，输入测试集，得到雷达外推结果，通过Z‑R关系式，得到未来一段时间的降水量。本方法能够解决长时间序列预测而产生的梯度消失问题，能够有效的提高模型针对强降水天气预测的结果的清晰度和稳定性。
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公开(公告)号：CN114639020A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210303635.3
申请日：2022-03-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种图像的目标物的分割网络、分割系统及其分割装置，涉及遥感图像语义分割领域。该图像的目标物的分割网络、分割系统及其分割装置，包括主干网络、多尺度中间层构件和解码模块，所述多尺度中间层构件包括注意力模块和特征融合模块。所述注意力模块用于提取的特征图，所述特征图经过特征模块进行处理后用以表示多尺度信息。本发明能够捕获到高分辨率遥感图像的深层语义信息和多尺度信息，提高预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114118592A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111442983.0
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种智能电网用电端短期能耗预测系统，属于智能电网用电端耗能测试领域；一种智能电网用电端短期能耗预测系统由数据清洗模块、特征提取模块以及数据预测模块组成；所述数据清洗模块先将特征向量进行划分，再将划分好的数据集输入卡尔曼滤波模块中进行数据清洗，筛除错误的数据，填补遗漏的数据，平滑数据曲线，从而达到提高预测精度的目的。之后用残差LSTM网络组对输入的数据进行特征提取，同时使用加权损失函数，对数据中的极值进行判别，达到提高极值预测的精度，之后将得到数据的特征信息放入定义好的预测模型进行预测；最后，采用重定义好的判别指标进行判断，分析出极值预测结果。
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公开(公告)号：CN105376824B
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201510663303.6
申请日：2015-10-14
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: Y02D70/32
Abstract: 本发明提出了一种用于大田监控的移动传感器网络低功耗路由方法，本发明利用了分层的网络结构及移动传感器网络中汇聚节点的移动性，根据传感器节点的数量来划分整个网络，首先决定出网络划分后每个区域的主节点，然后在汇聚节点移动的过程中，选择出它的中继节点，在中继节点确定之后的基础上，通过向网络中广播数据包的方式来决定源节点，最后使用最短路径算法来进行路由决定，在整个网络中利用了三种数据的传输方式，与其它的路由算法相比，将本发明应用在大田监控领域可以减少传感器网络中节点的能量损耗，可以延长网络的生存时间，由于在网络中使用了移动的汇聚节点，也可以缓解网络中的热点问题，和避免网络中的能量空洞现象。
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公开(公告)号：CN103593590B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310573125.9
申请日：2013-11-18
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了基于云环境的混合加性多次水印嵌入方法，由密钥来控制两种不同的加性规则的交叉使用，实现数字水印的多次嵌入，由于嵌入规则受算法控制密钥控制，因此较传统的加性水印系统的安全性更高，鲁棒性好。本发明还提供了同一种本发明解码算法对应用两种不同加性嵌入规则而嵌入的数字水印进行解码。由于使用了两类密钥，算法控制密钥，水印信息加密密钥以及多次的水印嵌入，因此本发明可以实现在云环境中多人对系统的控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105286891A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510790022.7
申请日：2015-11-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/0476
Abstract: 本发明提出了面向车载网内感知层面的疲劳检测与处理方法。该方法通过脑电波可判断出早期疲劳，然后对应采取相应提醒措施。根据驾驶员驾驶表现的判断，也就是对方向盘的角度变换状态进行判断驾驶员是否处于正常驾驶状态，若处于非正常状态则采取提醒措施。本发明中提出的对不同状态进行判定，再根据不同状态下采取不同的提醒方法，以达到有效的让驾驶员从不同困意状态中清醒。本发明提出的方法充分结合智能交通环境下车联网和通信的发展，通过远程处理中心来协助保证安全，因此实时性较高、受外界因素干扰较小的同时也保证了对应急情况发生的处理。
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公开(公告)号：CN105277194A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510655660.8
申请日：2015-10-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于云平台的室内交互式引导实现方案，实现步骤包括：结构图录入步骤、位置数据获取步骤、初始化定位步骤、位置信息计算步骤、位置信息返回步骤、当前版本信息获取和发送步骤、APP版本控制步骤、目标位置发送步骤、路径获取步骤以及路径获取步骤等。基于建筑物内都装有无线路由器，方案采用WIFI定位技术，运用云平台、Strom分布式实时处理框架处理大量数据，最后的数据将返回给移动终端上的APP。该方案解决了传统实现方案移植困难、通用性差的特点，能够适用于各种商场、大楼、车站和机场等建筑物，大大减少了APP重复开发所带来的人力物力的浪费。
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公开(公告)号：CN104200282A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410424189.7
申请日：2014-08-26
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种设施农业环境因子快速预测方法，包括：根据历史样本数据挑选训练样本，产生训练集和测试集，对训练集和测试集中的训练样本数据进行归一化处理；建立单隐含层极限学习机预测模型，得出训练好的参数；利用单隐含层极限学习机预测模型进行测试，得出的训练好的参数求出测试集的预测值；将测试集的预测值与实测值进行误差计算，对所述单隐含层极限学习机预测模型的泛化能力进行测评。本发明克服了传统的机理建模计算繁复甚至难以实现的缺陷，训练速度快，能获得全局最优解，解决了现有技术训练速度慢、容易陷入局部极小点等缺点，在保持模型精度的基础上大幅度的提高了训练速度。
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公开(公告)号：CN119166214A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411672757.5
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F8/73 , G06F8/71 , G06F8/30 , G06F18/214 , G06F8/41 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于跨模态信息融合的代码摘要生成方法及系统，方法包括：由公共数据集中获取训练源代码，通过解析单元对训练源代码进行解析获得标记序列特征、AST节点特征和CFG节点特征；将标记序列特征、AST节点特征和CFG节点特征输入编码单元和解码单元获得训练代码摘要；将训练源代码中实际摘要作为真实标签，根据训练代码摘要和真实标签计算训练损失，根据训练损失对代码摘要生成器的参数进行优化，重复迭代直至达到训练终止条件输出训练后的代码摘要生成器；本发明获取源代码特征序列的长距离依赖关系，提取特征间的深层次关联，从而生成更加准确、自然的代码摘要。
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公开(公告)号：CN114118592B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111442983.0
申请日：2021-11-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种智能电网用电端短期能耗预测系统，属于智能电网用电端耗能测试领域；一种智能电网用电端短期能耗预测系统由数据清洗模块、特征提取模块以及数据预测模块组成；所述数据清洗模块先将特征向量进行划分，再将划分好的数据集输入卡尔曼滤波模块中进行数据清洗，筛除错误的数据，填补遗漏的数据，平滑数据曲线，从而达到提高预测精度的目的。之后用残差LSTM网络组对输入的数据进行特征提取，同时使用加权损失函数，对数据中的极值进行判别，达到提高极值预测的精度，之后将得到数据的特征信息放入定义好的预测模型进行预测；最后，采用重定义好的判别指标进行判断，分析出极值预测结果。
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