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公开(公告)号：CN117894388A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311692046.X
申请日：2023-12-06
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于TROPOMI卫星传感器反演HDO的通道选择方法，包括：1.获取TROPOMI卫星传感器的m个通道内中每个通道的水汽分子同位素HDO的吸收线强以及水汽分子的其它同位素的吸收线强、干扰气体的吸收线强；2.根据吸收线强对水汽分子的同位素HDO进行吸收敏感性分析；3.同位素HDO的垂直敏感性分析，4.从吸收敏感性光谱通道和垂直敏感性光谱通道中选择共同的光谱通道作为最终选择的敏感性最优的光谱通道。本发明能得到更加适合HDO反演的光谱通道，从而能提高TROPOMI卫星传感器反演HDO的精度。
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公开(公告)号：CN117171641A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311124140.5
申请日：2023-09-01
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DBSCAN算法和多尺度LSTM神经网络的气体浓度预测方法，包括：1、获取气体吸收光谱数据、实验环境的温度和湿度数据；2、使用改进DBSCAN聚类算法对原始数据进行筛选构造数据集并进行归一化处理；3、使用特征提取网络提取变量之间的特征并构造多尺度的LSTM神经网络气体浓度预测模型；4、使用气体浓度预测模型和测试集进行预测得到最终预测值。本发明通过对数据进行筛选和异常数据的修正，并根据修正后的数据集构造了多尺度LSTM神经网络，用于实现对气体浓度值的预测，为监测环境中的气体浓度变化提供了依据。
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公开(公告)号：CN114118601A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111459013.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 安徽大学 , 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私保护的随机森林车流预测方法，包括：1、从交通系统中获取车流数据集；2、对车流数据集进行补空值、连续特征离散化以及为每棵决策树分配合理样本等预处理工作；3、随机森林训练前确定树与树之间和每棵树之内的隐私预算、分裂函数、每棵树最大深度以及总训练棵树等参数；4、根据前一步确定的参数训练出全部具有差分隐私保护的回归树；5、将所有差分隐私回归树组合成一个具有差分隐私保护的随机森林；6、将任意一个样本输入森林中得到一个具有差分隐私保护的预测结果。本发明能很好地解决隐私消耗问题、数据安全性问题以及准确率的问题，从而能在隐私消耗比较低的前提下提高车流的预测准确度。
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公开(公告)号：CN117647494A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311654940.8
申请日：2023-12-05
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于高分五号卫星上GMI温室气体探测仪的云快速识别方法，包括：利用大气辐射传输模型在高分五号卫星氧气吸收通道模拟卫星观测下无云和有云的辐射亮度数据，计算数据的标准差和均值；构建统计参数坐标系并对数据进行线性拟合，计算得到无云和有云的判断阈值；获取高分五号卫星实测数据并计算标准差和均值，判断与阈值的大小关系，确定是否有云存在。本发明能快速地从卫星数据中识别云的存在，从而能解决短波近红外卫星温室气体遥感反演过程中云散射的问题。
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公开(公告)号：CN114117306A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111443344.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06F16/958 , G06F16/9535 , G06F21/62 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于本地化差分隐私保护的多目标推荐方法，其步骤包括：1、从网站上获取访问用户对项目的评分信息得到评分矩阵；2、将评分矩阵映射成01矩阵；3、使用随即响应机制扰动01矩阵；4、对扰动后的01矩阵使用概率传播算法得到权值矩阵；5、根据权值矩阵初始化种群；6、迭代的对种群进行交叉、变异和更新；7、根据迭代后的种群生成多个推荐结果。本发明能有效地保护用户隐私，同时维持推荐准确性和多样性之间的平衡。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117687031A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311688764.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于GOSAT卫星反演的δ13CO2通道选择方法，包括：1、根据吸收谱线线强，同时考虑谱线半宽度和谱线线型，计算吸收谱线的吸收系数，2、利用吸收谱线的吸收系数，计算相应波数的通过率信息，3、通过给大气分层，并逐层给13CO2一个微小扰动，得到垂直敏感性的雅可比矩阵，4、设置透过率阈值和雅可比阈值，得到最终筛选后GOSAT卫星通道作为反演δ13CO2的通道。本发明能有效选择出基于GOSAT卫星反演的δ13CO2通道，从而能为反演δ13CO2提供基础支持。
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公开(公告)号：CN117726494A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311752035.6
申请日：2023-12-19
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06T1/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Vision Transformer网络的图像隐藏方法，其步骤包括：1、训练集处理；2、隐藏器网络和提取器网络训练；3、构建损失函数；4、得到训练后的图像隐藏器和提取器，用于实现对输入图像的隐藏和提取。本发明可以确保在数据传输、存储或共享过程中隐私信息不被未授权者获取，在网络通信或数据交换中保障敏感信息的安全性；也可以用于图像的版权保护或身份验证，使得图像具有独特的标识，以防止盗版或非授权使用。
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公开(公告)号：CN117648868A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311711694.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06F30/27 , G06N20/20 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林的高五卫星上GMI二氧化碳浓度反演方法，包括：利用正向模型获取大气场景下的卫星模拟光谱，构建训练样本集合；利用集成学习算法构建面向训练样本集合的随机森林；利用贝叶斯优化算法优化随机森林，从而构建高五卫星上GMI二氧化碳浓度反演模型；利用反演模型反演高五卫星上GMI二氧化碳浓度。本发明能从训练样中建立大气场景和光谱特征与二氧化碳浓度之间的关系，降低物理模型的计算成本，减少过拟合问题，从而能提高二氧化碳浓度的反演精度。
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公开(公告)号：CN116664232A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310599950.X
申请日：2023-05-25
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/23 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于上下文老虎机的联邦个性化商品推荐方法，包括：1、各本地服务器收集其用户的行为数据，初始化各本地服务器参数；2、各本地服务器根据上下文老虎机算法选择最优臂，接收反馈并更新参数；3、中心服务器接收并聚合来自本地服务器的数据，并对本地服务器进行聚类；4、中心服务器和本地服务器进行协同训练，调整参数；5、重复步骤3‑4，直到达到预设的停止条件，从而得到基于上下文老虎机的联邦个性化推荐模型，用于对不同本地服务器潜在的异构用户作出推荐。本发明能为同一簇的用户推荐相似商品，并根据用户反馈和历史数据不断调整推荐策略，能适应不断变化的推荐环境要求，从而能提高推荐效果和用户满意度。
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公开(公告)号：CN118010650A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311654906.0
申请日：2023-12-05
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种SIF卫星遥感光谱的多普勒频移校正方法，包括：1.构建标准大气条件下的参考光谱，2.构建由n条波数轴组成的查找表以及与查找表中波数轴对应的参考光谱，3.确定卫星光谱的实际波数轴，4.消除卫星光谱之间的频移。本发明能消除卫星光谱之间的频移，从而能提高反演方法对检索结果的灵敏度。
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