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公开(公告)号：CN116168847B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310460666.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/80 , G06F18/214
Abstract: 本发明提及一种基于优化后下一代储备池计算的传染病预测方法，对原始NG‑RC框架进行针对性结构优化，提高了大数据输入情况下的运算效率，在数据处理步骤先将数据分成训练组和预测组两部分，数据在同一时间刻度下存在时间差，数据经过训练后，利用算法得到输入与输出数据之间的输出权重参数；在输入数据的持续输入下，利用输出权重得到想要预测的目标数据。本发明能够达到真正预测未来感染趋势的目标，提高了系统总体的运算效率。
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公开(公告)号：CN116168847A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310460666.4
申请日：2023-04-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/80 , G06F18/214
Abstract: 本发明提及一种基于优化后下一代储备池计算的传染病预测方法，对原始NG‑RC框架进行针对性结构优化，提高了大数据输入情况下的运算效率，在数据处理步骤先将数据分成训练组和预测组两部分，数据在同一时间刻度下存在时间差，数据经过训练后，利用算法得到输入与输出数据之间的输出权重参数；在输入数据的持续输入下，利用输出权重得到想要预测的目标数据。本发明能够达到真正预测未来感染趋势的目标，提高了系统总体的运算效率。
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公开(公告)号：CN108259916B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810057980.7
申请日：2018-01-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/59 , H04N19/154 , H04N19/137 , H04N19/142
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频压缩感知中帧内最佳匹配插值重构方法，在多假设预测模型的基础上，根据自然像素连续特性，基于传统帧内多假设预测，采用测量域块结构相似性作为失真标准在待重构帧中选取出最佳匹配块，在以最佳匹配块为中心的搜索窗口内采用插值法构成MH最佳匹配插值字典。关键帧采用帧内最佳匹配插值法生成边信息，非关键帧中的运动剧烈块分别采用帧内最佳匹配插值法和帧间双向最佳匹配法生成边信息并判决，联合残差补偿重构出对应帧。本发明能够充分考虑运动剧烈的视频场景中帧间空时运动造成的像素不对齐特性，且插值法使残差信号更稀疏，解决现有MH预测重构过程在运动剧烈场景中重构视频帧不够清晰的问题。
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公开(公告)号：CN108259916A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810057980.7
申请日：2018-01-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/59 , H04N19/154 , H04N19/137 , H04N19/142
CPC classification number: H04N19/59 , H04N19/137 , H04N19/142 , H04N19/154
Abstract: 本发明公开了一种分布式视频压缩感知中帧内最佳匹配插值重构方法，在多假设预测模型的基础上，根据自然像素连续特性，基于传统帧内多假设预测，采用测量域块结构相似性作为失真标准在待重构帧中选取出最佳匹配块，在以最佳匹配块为中心的搜索窗口内采用插值法构成MH最佳匹配插值字典。关键帧采用帧内最佳匹配插值法生成边信息，非关键帧中的运动剧烈块分别采用帧内最佳匹配插值法和帧间双向最佳匹配法生成边信息并判决，联合残差补偿重构出对应帧。本发明能够充分考虑运动剧烈的视频场景中帧间空时运动造成的像素不对齐特性，且插值法使残差信号更稀疏，解决现有MH预测重构过程在运动剧烈场景中重构视频帧不够清晰的问题。
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