公开(公告)号：CN116863328A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310655933.3

申请日：2023-06-05

Applicant: 安徽大学

Inventor： 刘岳阳 ,  项衍 ,  杨建文 ,  邹堉莹 ,  路然 ,  丁琪芮 ,  符天睿 ,  王继云

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/20 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于ResNet网络的立体遥测数据3D大气污染融合和分析方法，至少包括以下步骤S1：对收集到的空气质量数据进行预处理；S2：进行梯度生成节点，度生成阶段，S3：进行模型训练和测试。本发明涉及消防设备技术领域，具体为具体为基于ResNet网络的立体遥测数据3D大气污染融合和分析方法。

公开(公告)号：CN116861232A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310660616.0

申请日：2023-06-06

Applicant: 安徽大学

Inventor： 邹堉莹 ,  项衍 ,  杨建文 ,  刘岳阳 ,  丁琪芮 ,  符天睿 ,  路然 ,  王继云

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型，包括数据处理阶段、数据异常检测阶段、模型分析阶段；所述数据处理系阶段包括数据的预处理、特征分析以及回归模型分析数据并计算数据影响因子的相关性关系；所述数据异常检测包括数据的整理分析、将提取的时空特征输入到DBN神经网络中，进行监督学习，作为分类器使用；所述模型分析阶段主要包括：首先进行了基于OCSVM高维异常检测，通过运用分类混淆矩阵（Confusion Matrix）来分析其结果。本发明新型涉及空气检测技术领域，具体为具体为基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型。