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公开(公告)号：CN118502964B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410933145.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06F9/50 , G06F9/54 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于CUDA加速的托卡马克新经典环向粘滞力矩模拟实现方法，涉及托卡马克模拟技术领域，本发明通过将计算原程序分解为多个子单元，并识别出最慢子单元及其内部的高消耗函数，能够精确地定位到性能瓶颈所在，确保了后续的优化措施能够针对性地作用于真正影响计算效率的部分；对于识别出的高消耗函数，进一步分析其代码段，找出执行时间长的高负载代码段，并将重用数据复制到CUDA的共享内存中，减少了数据访问的延迟，将高负载代码段分解为多个可以并行执行的独立任务，并利用CUDA核函数将这些任务映射到GPU的多个线程块中，充分利用了GPU的大量并行处理核心，极大地提升了计算速度。
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公开(公告)号：CN117575873B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410050804.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06Q10/0637 , G06F18/15 , G06F18/27 , G08B21/10 , G08B31/00 , G01F23/00 , G01F1/002 , G01W1/02
Abstract: 本发明公开了综合气象水文敏感性的洪水警戒方法与系统，涉及水利工程技术领域，包括监测与数据采集单元、数据驱动水位预测单元、敏感性分析单元和判断单元；其中，数据驱动水位预测单元包括预处理模块、评价模块以及水位预测模块。本发明采用Transformer模型结合稀疏注意力和非线性输出，准确预测多气象和水文要素下的水位变化。利用可解释机器学习分析水位对气象水文的敏感性，标记超过警戒水位的水位预测为风险点。在洪水警戒后，进行高敏感气象水文因子洪水诱因分析，建立历史防汛方案数据库。以水位、降雨等为特征，输出初步防汛方案，并结合专家意见确定最终方案，确保水位在合理范围内控制。
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公开(公告)号：CN117371299B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311674834.6
申请日：2023-12-08
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06F30/25 , G06N3/0499 , G06F30/27 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及可控核聚变技术领域，具体公开了一种托卡马克新经典环向粘滞力矩的机器学习方法，包括以下步骤：S1、获取传统托卡马克新经典环向粘滞力矩计算程序输入输出，构造数据集；S2、根据物理特征设计输入输出变换函数，使之适用于深度神经网络模型训练；S3、设计深度神经网络算法，执行模型训练，得到预测模型；S4、对所述的预测模型性能进行评估及评价。本发明保证了新经典环向粘滞力矩模拟预测的准确性，避免了简化模型可能带来的预测偏差，同时又显著提高了计算效率、降低了计算成本，使得相关模拟分析能够在即时或实时的条件下开展，能够对物理分析、实验方案设计、实验放电控制提供准确且即时的理论参考与建议。(56)对比文件CN 113011073 A,2021.06.22DE 102022210046 A1,2023.03.30US 2021357555 A1,2021.11.18WO 2021123622 A1,2021.06.24WO 2022151890 A1,2022.07.21WO 2022212313 A1,2022.10.06WO 2022247049 A1,2022.12.01WO 2023106990 A1,2023.06.15WO 2023155231 A1,2023.08.24CA 3159935 A1,2022.11.20CN 116415730 A,2023.07.11US 2019258904 A1,2019.08.22US 2021042454 A1,2021.02.11US 2021350218 A1,2021.11.11US 2021390230 A1,2021.12.16WO 2021000362 A1,2021.01.07陈峰;谷俊涛;李玉磊;彭晓溪;韩天甲.基于机器视觉和卷积神经网络的东北寒地玉米害虫识别方法.江苏农业科学.2020,(第18期),全文.闫星廷, 朱平, 孙有文.共振磁扰动在边界台基区引起的新经典环向粘滞力矩《.第十八届全国等离子体科学技术会议》.2019,全文.闫星廷.托卡马克中新经典环向粘滞力矩及其作用下等离子体稳态转动的模拟计算研究..《《中国博士学位论文全文数据库(工程科技Ⅱ辑)》.2023,全文.闫星廷, 朱平, 孙有文.Unified modelingof both resonant and non-resonantneoclassical transport under non-axisymmetric magnetic perturbations intokamaks《.Physics of Plasmas》.2019,第26卷(第7期),全文.Xingting Yan et al..Neoclassicaltoroidal viscosity torque in tokamak edgepedestal induced by external resonantmagnetic perturbation《.Physics ofPlasmas》.2018,全文.
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公开(公告)号：CN117592663A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410070523.7
申请日：2024-01-18
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F17/10 , G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向变化气候的干旱风险预测方法及其系统，涉及气象预警领域，包括数据采集单元、评估单元、处理单元利用遥感卫星图像和气象站数据获取监测区域的植被、流域面积以及气象数据，建立初始数据集合，进而逐步根据各模块的评估方法生成四个级别的干旱风险系数，并将超过各模块阈值的地区进行相应风险等级标记；构建集成学习气象干旱风险预测模型对干旱高风险地区进行第四级干旱风险等级的预测；若风险等级超过设定的阈值，则及时发出干旱预警，并提供干旱事件的特征，以便有关部门提前采取措施。本发明通过构建多级别评估体系模型，实现了区域干旱风险的准确预测，为未来变化气候背景下的区域干旱事件预警提供了一条有效路径。
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公开(公告)号：CN119046590A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411534996.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明属于可控核聚变技术领域，具体公开了一种基于机器学习的线性化漂移动理学方程求解方法，本发明通过计算等离子体的总碰撞频率、漂移频率、反弹频率，进而构造线性化漂移动理学方程，获取线性化漂移动理学方程的系数作为训练集，并将线性化漂移动理学方程的解作为标签，使用机器学习模型进行训练，最终得到线性化漂移动理学方程的机器学习求解模型，本发明通过机器学习训练出线性化漂移动理学方程的机器学习求解模型，使实验中可以直接将得到的线性化漂移动理学方程的参数输入模型进而得到线性化漂移动理学方程的解，简化了线性化漂移动理学方程的计算过程，提高了求解线性化漂移动理学方程的计算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117575873A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410050804.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 安徽大学
IPC: G06Q50/26 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/0985 , G06Q10/0637 , G06F18/15 , G06F18/27 , G08B21/10 , G08B31/00 , G01F23/00 , G01F1/002 , G01W1/02
Abstract: 本发明公开了综合气象水文敏感性的洪水警戒方法与系统，涉及水利工程技术领域，包括监测与数据采集单元、数据驱动水位预测单元、敏感性分析单元和判断单元；其中，数据驱动水位预测单元包括预处理模块、评价模块以及水位预测模块。本发明采用Transformer模型结合稀疏注意力和非线性输出，准确预测多气象和水文要素下的水位变化。利用可解释机器学习分析水位对气象水文的敏感性，标记超过警戒水位的水位预测为风险点。在洪水警戒后，进行高敏感气象水文因子洪水诱因分析，建立历史防汛方案数据库。以水位、降雨等为特征，输出初步防汛方案，并结合专家意见确定最终方案，确保水位在合理范围内控制。
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公开(公告)号：CN114996631B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210550935.1
申请日：2022-05-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种托卡马克等离子体平衡位形轻量级重建方法，具体步骤包括获取多种类型的电磁测量数据，并预设模型常量参数；选取托卡马克装置的平衡数据并载入，作为初始平衡位形；设置迭代误差，确定误差数值后求解托卡马克等离子体平衡位形；迭代收敛后进行结果输出，并进行平衡位形展示。本发明通过简洁的接口设计、高效的数值计算格式实现、可视化的结果展示、灵活丰富的功能模块调用，极大简化了等离子体平衡重建操作流程、降低了平台依赖性、提高了物理分析效率，从很大程度上避免了等离子体平衡物理原理复杂性所导致的计算错误和较高操作门槛，是辅助科研人员进行实验和物理分析的有力工具。
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公开(公告)号：CN119046590B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411534996.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院合肥物质科学研究院
Abstract: 本发明属于可控核聚变技术领域，具体公开了一种基于机器学习的线性化漂移动理学方程求解方法，本发明通过计算等离子体的总碰撞频率、漂移频率、反弹频率，进而构造线性化漂移动理学方程，获取线性化漂移动理学方程的系数作为训练集，并将线性化漂移动理学方程的解作为标签，使用机器学习模型进行训练，最终得到线性化漂移动理学方程的机器学习求解模型，本发明通过机器学习训练出线性化漂移动理学方程的机器学习求解模型，使实验中可以直接将得到的线性化漂移动理学方程的参数输入模型进而得到线性化漂移动理学方程的解，简化了线性化漂移动理学方程的计算过程，提高了求解线性化漂移动理学方程的计算速度。
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公开(公告)号：CN118502964A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410933145.0
申请日：2024-07-12
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院合肥物质科学研究院
IPC: G06F9/50 , G06F9/54 , G06F30/28 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于CUDA加速的托卡马克新经典环向粘滞力矩模拟实现方法，涉及托卡马克模拟技术领域，本发明通过将计算原程序分解为多个子单元，并识别出最慢子单元及其内部的高消耗函数，能够精确地定位到性能瓶颈所在，确保了后续的优化措施能够针对性地作用于真正影响计算效率的部分；对于识别出的高消耗函数，进一步分析其代码段，找出执行时间长的高负载代码段，并将重用数据复制到CUDA的共享内存中，减少了数据访问的延迟，将高负载代码段分解为多个可以并行执行的独立任务，并利用CUDA核函数将这些任务映射到GPU的多个线程块中，充分利用了GPU的大量并行处理核心，极大地提升了计算速度。
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公开(公告)号：CN116468169A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310418676.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种基于完全逐步分解的机器学习水位预测方法，涉及人工智能和水文预测领域，包括：收集水位历史数据，对数据进行预处理，得到标准数据集，使用完全逐步分解采样技术对数据进行采样，同时，使用三种边界延拓方法：极值点延拓、镜像延拓以及波形特征匹配延拓，分别针对三个真实数据集：三个真实地方水位数据，对采样边界进行矫正，然后利用时间序列分解方法分解数据，将处理后的数据保存为可加载的数据集，本发明通过以真实流域大量水位历史记录为数据集，使用考虑边界矫正并基于完全逐步分解的机器学习水位预测方法实现了精确的水位预测，可以在预测时严格排除获取解释变量以及响应变量时，未来信息造成的影响。
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