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公开(公告)号：CN112749792B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202110142012.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于BP算法的风速预测方法，包括如下步骤：获取现有风速预测值数据；构建BP神经网络，取最近十天内的现有风速预测值数据作为数据集，将数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到第一组风速预测值；将第一组风速预测值中第一天的预测值添加到数据集中并一起输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并重复迭代预测，得到第二组预测值；将第一组风速预测值中第一天的预测值替换数据集中第一天的数据，形成新的数据集，将新的数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并不断循环更新数据集并预测，得到第三组预测值；分别对现有和上述三种预测值测评偏差，取效果最好的预测值作为最终风速预测值。
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公开(公告)号：CN115879634A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211649973.9
申请日：2022-12-21
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种气象环境因素与农业干旱因果推断方法，首先通过CEGAN对抗生成未知混淆变量的代理变量，然后根据领域调研构建特征变量的因果关系图，利用DoWhy的因果识别机制识别验证因果关系，根据数据和因果图，使用自回归密度估计器估计治疗变量对结果变量的干预效果。本发明能够避免深度学习项目中单纯关注缺少因果关系的粗糙关联性，分析特征之间的因果关联强度，可用于预测任务的特征选择，降低了算法复杂度的同时，加强了特征选择的物理可解释性。
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公开(公告)号：CN112749792A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110142012.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于BP算法的风速预测方法，包括如下步骤：获取现有风速预测值数据；构建BP神经网络，取最近十天内的现有风速预测值数据作为数据集，将数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到第一组风速预测值；将第一组风速预测值中第一天的预测值添加到数据集中并一起输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并重复迭代预测，得到第二组预测值；将第一组风速预测值中第一天的预测值替换数据集中第一天的数据，形成新的数据集，将新的数据集的数据输入BP神经网络的输入层，得到后一天的风速预测值，并不断循环更新数据集并预测，得到第三组预测值；分别对现有和上述三种预测值测评偏差，取效果最好的预测值作为最终风速预测值。
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公开(公告)号：CN105975791A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610338773.X
申请日：2016-05-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于双平滑法的稀疏区域降水估算融合方法，基于数据同化思想，将雨量计观测降水点数据与TMPA栅格降水数据融合在一起形成一组离散点，最终将两种融合的数据集转变为一种改进后的新数据集；同时，本发明采用平滑处理来纠正TMPA融合前的不连续性。双平滑方法在降水值和空间分布上更加合理有效，并且在雨量计分布稀疏地区平均偏差和均方根误差随着时间变化较小，估算强降水更为准确，同时降水场可视化结果也更加平滑。本发明方法尤其适用于西部地区自动气象站空间分布稀疏的地区。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109063279A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810775573.X
申请日：2018-07-16
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06T15/205
Abstract: 本发明公开了一种三维空间风场动态模拟方法，该方法包括：(1)基于读入的空间风场数据形成空间网格场；(2)在网格场内随机生成多个风场粒子并初始化，且生成粒子管理器以存储粒子的移动轨迹、步长和生命值；(3)当粒子当前时刻的步长不超过最大步长且生命值小于生命周期时，基于当前时刻的位置利用三线性插值法计算粒子下一时刻的位置并存入粒子管理器的移动轨迹存储器中，且使步长和生命值加一；反之则标记粒子死亡并删除死亡粒子；(4)在各个时刻，依据每一粒子的移动轨迹存储器中存储的位置，绘制出不闭合多线段并刷新。本发明可以更加直观、高效地动态模拟出三维空间风场，并很好地展示出三维风场的立体空间结构。
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公开(公告)号：CN117932457B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410331647.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/0985 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提供一种基于错误分类的模型指纹识别方法及系统，涉及模型版权保护领域。该基于错误分类的模型指纹识别，首先，寻找目标模型和盗版模型(修改后的模型)都分类错误的模型的样本。然后，在不改变目标模型参数的前提条件下，使用GAN网络对这些错误样本的分类特征增强以生成指纹样本并使其分类正确，同时保证指纹样本自然且与原样本的差异较小。最后，用错误样本和指纹样本作为查询集，通过对比错误样本和指纹样本的预测标签来验证模型所有权。这种方法不仅极大增强了指纹样本的隐蔽性，还提高了对模型微调、剪枝和加噪等攻击的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117932457A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410331647.6
申请日：2024-03-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/0985 , G06Q50/18
Abstract: 本发明提供一种基于错误分类的模型指纹识别方法及系统，涉及模型版权保护领域。该基于错误分类的模型指纹识别，首先，寻找目标模型和盗版模型(修改后的模型)都分类错误的模型的样本。然后，在不改变目标模型参数的前提条件下，使用GAN网络对这些错误样本的分类特征增强以生成指纹样本并使其分类正确，同时保证指纹样本自然且与原样本的差异较小。最后，用错误样本和指纹样本作为查询集，通过对比错误样本和指纹样本的预测标签来验证模型所有权。这种方法不仅极大增强了指纹样本的隐蔽性，还提高了对模型微调、剪枝和加噪等攻击的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119293763B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411826707.8
申请日：2024-12-12
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于语义触发背景的图像处理网络版权保护方法及系统，涉及计算机科学与技术领域，包括：获取前景来源图，将前景来源图输入至预先训练的图像分割网络内，得到前后景区分的蒙版图，进行图像处理操作，得到前景图；获取背景来源图，将背景来源图和取反操作之后的蒙版图进行图像处理操作，得到背景图；将前景图和背景图进行图像处理操作得到触发样本；将触发样本内图像输入至背景驱动水印生成模块内进行训练，得到训练后的背景驱动水印生成模块；将训练后的背景驱动水印生成模块插入至目标图像处理网络模型内，输入触发样本时输出最终水印图像，将最终水印图像与目标水印图像匹配，保证图像处理网络的原始效率以及输出图像原始质量。
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