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公开(公告)号：CN118465876B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410924548.9
申请日：2024-07-11
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G01W1/10 , G01S13/95 , G01S13/89 , G06V10/762 , G06F18/23213 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于EOF‑Kmeans聚类和LDM的两阶段临近降水预报方法，通过使用EOF‑Kmeans聚类算法预处理后的雷达降水数据集进行聚类；训练Frame‑wise VAE，将数据编码进低维的潜在空间；将降雨时空预测任务分解为时间模型和空间模型，通过时间模型预测低分辨率下未来降雨的时间，通过空间模型从低分辨率图像中重建高分辨率图像。本发明旨在提高临近降水预报的精度和实用性；将扩散过程在由自动编码器映射到物理像素空间的潜在变量空间中运行，能处理大规模数据时保持较好的计算效率，大幅减小计算资源浪费；同时引入两阶段降雨预测，解决了时间和空间建模之间的性能不均衡问题。
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公开(公告)号：CN117633449A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410102005.9
申请日：2024-01-25
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了基于Spark‑Cassandra框架的DE‑DOA改进RRDBNet降水数据降尺度方法，利用ODA算法检测预处理之后气象数据的异常值，并对异常值进行MAP插补；构建RRDBNet模型，使用DE‑DOA算法并利用训练集优化RRDBNet模型中的超参数；利用优化后的RRDBNet模型对降水数据进行时间和空间上的降尺度。本发明中使用最大后验概率MAP对数据异常值进行插补，避免了忽略缺失数据或者简单地使用均值或中位数进行估计的不足；本发明采用门控网络实现时间帧插值，获得更好的效果；利用伯努利‑伽马分布设计损失函数，提高RRDBNet模型的收敛速度；利用DE‑DOA优化算法自动的选择RRDBNet模型的最优超参数组合，节省资源和时间，找到更优的超参数组合。
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公开(公告)号：CN117313555A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311599596.7
申请日：2023-11-28
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01W1/10 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于分布式存储自适应OATS‑AJSA改进GRU湿度预测方法，具体为：获取历史多要素气象数据并分布式存储在MinIO数据库中；利用孤立森林方法识别多要素气象数据集中的异常值，并对异常值进行替换；采用t‑SNE方法对替换后的数据集进行降维，得到降维后的数据集，对降维后的数据集进行归一化得到归一化数据集；建立OATS‑AJSA‑GRU湿度预测模型，利用OATS‑AJSA优化算法对GRU中的超参数进行寻优，得到寻优后的超参数；将寻优后的超参数和归一化数据集放入GRU进行预测，得到湿度预测结果。本发明在湿度预测方面实现了更高的准确性、稳定性和效率，同时具备自动化超参数优化和广泛的实际应用潜力。
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公开(公告)号：CN115310724A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211233428.1
申请日：2022-10-10
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于Unet和DCN_LSTM的降水预测方法，涉及天气预报技术领域，可以减少训练时间，提升了降水预测的时效性，将两种模型有效结合，提升降水预测的精准度，同时能够有效捕获时空相关性，使用可形变卷积学习输入对隐藏状态和记忆细胞的偏置量，可以通过输入来调整卷积核的位置，使得卷积核位置不再是固定的，能对降水区域特征有效提取，使用了贝叶斯算法，能够解决手动调参的繁琐，通过贝叶斯算法可以学习到最佳的超参数组合，通过多项指标评价，使用Unet和DCN_LSTM混合模型比使用单一模型预测精准度更高，效果更好。
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公开(公告)号：CN114090220B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210034852.7
申请日：2022-01-13
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种分级CPU和内存资源调度方法，涉及网络资源调度处理技术领域，本发明基于各个终端节点所构成的集群，在预设时间范围内针对集群中各个终端节点产生的资源调度请求进行响应；基于集群中所有可用资源，生成与各个资源调度请求相对应的各个pod，针对集群中产生资源调度请求的各个终端节点，将各个产生资源调度请求的终端节点作为待部署节点，基于各待部署节点产生的各个资源调度请求、以及响应各个资源调度请求所生成的各个pod，将pod部署至待部署节点中，完成资源调度。通过本发明的技术方案，避免出现资源不足、或者资源占用过高等资源分配不均的情况，同时可以提高集群的资源均衡率。
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公开(公告)号：CN113258890A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110574752.9
申请日：2021-05-26
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种大功率散热电路结构，属于功率放大电路的设计以及集成化技术领域。其包括：将大功率运算放大电路用多级分列化电路搭建，多级分列化电路采用多级放大电路的方式搭建，多级放大电路中实现放大功能的芯片为：MMBT5551、2SC4793、2SA1837、MMBT5401和OP2177芯片，这几种放大芯片将采用特定的级联方式来实现多级放大，由此来优化大功率模块电路的散热特性，避免使用风扇或金属散热器等大体积器件，极大提高电路的集成性。
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公开(公告)号：CN112712400A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110323036.3
申请日：2021-03-26
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于虚拟齿轮的复杂关联数据生成方法，包括步骤（1）将消费者和商品数据传入数据提取任务中；（2）消费者数据处理；（3）对商品数据进行相似性分析；（4）进行复杂关联商品数据网络模型构建任务；（5）开发虚拟齿轮控件；（6）将复杂关联商品数据网络模型映射到虚拟齿轮控件中；（7）对虚拟齿轮控件进行参数和属性设定。本发明将各种商品数据间的关联性比拟为各个机构间的连接齿轮，利用开发出的虚拟齿轮控件实现各类商品数据间的关联；通过对控件进行参数和属性设置，能方便地建立大量商品数据间的复杂关联属性，从而简化复杂关联数据的生成。
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公开(公告)号：CN112711816A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110323032.5
申请日：2021-03-26
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于气象栅格的飞行弹箭弹道修正方法，步骤如下：（1）基于环境信息和弹道模型对飞行弹道包络线进行粗略估算，构建弹道模型可用的气象栅格；（2）对弹道模型进行气象参数的栅格化处理，形成耦合气象栅格的弹道计算模型；（3）根据弹道积分的步长对气象栅格进行尺度变换，进一步细分栅格，在弹道上形成新的计算节点；（4）将各个气象栅格的气象参数与其相邻气象栅格的气象参数进行数据融合，通过采用插值方式，建立解析形式的气象参数网格函数；（5）利用气象参数网格函数进行弹道积分，得到经气象栅格补偿的弹道修正结果。本发明基于环境信息建立气象参数网格函数，提供一种飞行弹箭弹道修正方法。
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公开(公告)号：CN117808650B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410223994.7
申请日：2024-02-29
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于Transform‑Flownet和R‑FPN的降水预测方法，获取气象雷达图像数据，并对气象雷达图像数据进行预处理；构建初始降水预测模型，利用自适应权重粒子群优化算法改进的麻雀算法优化初始降水预测模型的超参数；利用预处理后的气象雷达图像数据对优化超参数后的初始降水预测模型进行训练，将训练之后的初始降水预测模型作为目标降水预测模型；利用目标降水预测模型预测下一个小时的降雨量。本发明将降水的局部信息和全局信息进行结合，将降水图像的时间信息和空间信息进行有效融合，对降水进行更加全方位的特征提取，提高了对于降水预测的准确性和提高了对于复杂天气图像进行降水预测的精准度和有效性。
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公开(公告)号：CN117808650A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410223994.7
申请日：2024-02-29
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于Transform‑Flownet和R‑FPN的降水预测方法，获取气象雷达图像数据，并对气象雷达图像数据进行预处理；构建初始降水预测模型，利用自适应权重粒子群优化算法改进的麻雀算法优化初始降水预测模型的超参数；利用预处理后的气象雷达图像数据对优化超参数后的初始降水预测模型进行训练，将训练之后的初始降水预测模型作为目标降水预测模型；利用目标降水预测模型预测下一个小时的降雨量。本发明将降水的局部信息和全局信息进行结合，将降水图像的时间信息和空间信息进行有效融合，对降水进行更加全方位的特征提取，提高了对于降水预测的准确性和提高了对于复杂天气图像进行降水预测的精准度和有效性。
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