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公开(公告)号：CN118036643A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410060349.8
申请日：2024-01-16
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于改进金枪鱼算法的煤矿开采沉降预测模型参数反演方法，包括以下步骤：步骤S1：根据矿区的实测数据相对应的预计参数，构建所述金枪鱼种群内的金枪鱼群预计矩阵TSO。步骤S2：依据矩阵TSO和煤矿区的实测信息构建适应度函数并计算每个金枪鱼位置的适应度，更新金枪鱼最优位置；步骤S3：基于金枪鱼觅食过程进行迭代，依据煤矿区的实测信息构建适应度函数，优化全局寻优过程并计算每个金枪鱼位置的适应度，实时更新所述优化算法参数以及所述金枪鱼位置；步骤S4：设定迭代次数最优终止条件，输出所述金枪鱼种群内金枪鱼最优解矩阵。本发明提出了一种基于改进金枪鱼算法的煤矿开采沉降预测模型参数反演方法，该方法收敛速度快，收敛精度高，局部寻优能力高，全局搜索能力强，可精准的预测煤矿开采沉降的参数，可有效的预防和降低开采沉降的损害风险。
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公开(公告)号：CN118035669A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410060387.3
申请日：2024-04-02
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种基于EEMD‑WT‑TimesNet的地表沉降预测方法，具体包括以下步骤：步骤S1：通过三次样条插值法和局部加权散点平滑法对初始沉降序列进行数据预处理；步骤S2：采用集成经验模态分解方法将处理之后的沉降时序数据分解为波动项和趋势项，并对分解后的数据进行训练集和测试集划分；步骤S3：对沉降时序数据进行小波分析，取最大周期长度作为最佳回顾窗口长度，利用T imesNet算法进行模型权重寻优，构建预测模型；步骤S4：利用预测模型对测试集中各分量进行逐一预测，并对预测结果进行叠加处理，获得最终预测结果。本发明提出的一种多方法组合优化沉降预测模型能够有效捕捉非平稳时间序列周期规律，最大程度保留时序周期完整性并减少多周期混杂的干扰，提高了模型预测结果精度。
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公开(公告)号：CN117223481A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311451155.2
申请日：2023-11-02
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种集水草清理的莲藕采收装置，包括行走机构、铲斗机构、除草机构、传送机构、排水机构、存储机构、储水机构和支撑机构。通过除草机构在行进中不断清理水草，由铲斗机构搭配排水机构中的喷枪采用复合挖采方式保证莲藕在挖采中有效上送，经传送机构的毛刷滚筒和排水机构的清洗喷头完成莲藕的再清洗，除去淤泥和污垢后的莲藕将被传送至存储机构。通过一体化的机构设计实现莲藕的无损挖采和高效收集，提高了莲藕的采收质量；行进中的水草清理减少了装置意外停滞的风险，进一步提高了装置的适应度，降低了水池和装置的维护成本。
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公开(公告)号：CN116630790A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310259581.X
申请日：2023-03-17
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/26
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘精度评价的分类结果优化方法，具体包括以下步骤：S1、对输入影像的分类类型进行判断，区分单分类和多分类，若为多分类则进行分类提取转换为单分类；S2、对单分类影像进行像元统计分析，判断影像类型；S3、使用二值影像进行地物边缘精度评价，若影像为概率影像，则先对概率影像二值化，再进行地物边缘精度评价；S4、对概率影像分值提取地物轮廓，若影像为二值影像则先进行对象分割、影像概率化将二值影像转换为概率影像；S5、基于边缘精度评价结果对分类结果进行优化；S6、对多分类影像的优化结果进行合并；本发明提出了一种基于边缘精度评价的分类结果优化方法，通过对遥感地物分类影像的边缘精度评价结果分析实现了自动化优化地物分类结果，并进一步提高影像地物边缘的分类精度。
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公开(公告)号：CN114840472A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210489157.X
申请日：2022-05-06
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开一种CASS数据向Shapefile数据无损转换的方法，基于CAD二次开发工具Teigha和GIS二次开发工具MapWinGIS，研究构建合适的转换模块，采用简易编写程序方法实现了CASS数据向Shapefile数据的无损转换，简单易行，具有较好的实用性及灵活性，可以克服大部分从事数据建库的作业人员并不具备编程能力的缺点。通过二者数据特点和数据转换过程中要注意的问题提出相应的转换方法，能够达到无损数据转换的目的，扩大了CASS测绘成果的应用领域，使其能满足GIS系统的分析和应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114723330A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210488088.0
申请日：2022-05-06
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构方程模型的植被变化影响因素评价方法。该方法主要包括：(1)收集NDVI数据和NDVI变化影响因子数据集；(2)对数据进行预处理；(3)建立概念化的结构方程模型并将处理好的变量输入进模型中；(4)计算模型的拟合优度指标；(5)对模型进行修正；(6)最终得到植被变化的影响机制，对结果进行分析。本发明实现了定量评价植被变化的影响因素，并有效量化了各影响因素对植被变化的直接、间接和总影响，以期为区域生态环境保护和决策治理提供科学依据。
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公开(公告)号：CN119896129A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510111437.0
申请日：2025-01-23
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种模拟不同潜水位埋深影响作物生长过程的实验装置及使用方法，实验装置包括作物种植单元、水位调节单元、主体框架和踏步梯；作物种植单元包括多个不同深度的种植槽，种植槽侧壁采用透明有机玻璃制成，侧壁设置刻度线，且零刻度线位于侧壁上端，侧壁下端开设有若干通水孔；水位调节单元包括供水装置、蓄水槽和排水装置，通过供水阀门和排水阀门调节模拟潜水位，使其相对稳定地保持在一定高度；主体框架用于固定支撑作物种植单元和水位调节单元；踏步梯设置在主体框架两侧。本发明提供的模拟不同潜水位埋深对作物生长影响的实验装置及使用方法，结构简单，容易操作，能够用于研究不同潜水位埋深对土壤水盐运移和作物生长发育的影响规律。
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公开(公告)号：CN118278745A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410553811.8
申请日：2024-05-07
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06V20/17 , G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/75
Abstract: 本发明涉及热力系统技术领域，特别是涉及一种热力管线泄露的空天地一体化监测方法，包括：采集监测区域内热力管线的多源数据；将所述多源数据输入预设的转换模型中，获取所述监测区域内的地表温度模拟数据，其中，所述转换模型基于局部热力管线的多源数据结合生成式对抗网络构建；基于预设温度阈值对所述地表温度模拟数据进行异常检测，获取异常温度值及异常位置，完成对所述监测区域内热力管线的监测。本发明通过结合遥感技术、光纤技术、传感器技术，从航天、航空、地表、地下四个层面对大范围热力管线进行监测，实现全天时、全天候、高精度监测热力管线泄露，对极端天气具有一定的抗性。
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公开(公告)号：CN117893630A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410060230.0
申请日：2024-01-16
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本发明公开了一种大范围地面沉降速率等值线图自动生成方法，具体包括以下步骤：S1、利用InSAR技术反演地表形变信息，生成地面沉降速率栅格数据；S2、检查沉降速率栅格数据是否存在小部分空值，如果存在，则使用三次卷积算法填补空值；S3、生成沉降速率等值线间隔序列，将沉降速率栅格数据按等值线间隔序列提取栅格数据，并进行二值化；S4、将二值化后的栅格数据中连通的等值像元记录为等值面对象，构建自适应参数模型，生成自适应降噪参数，采用阈值法按面积过滤等值面对象，对栅格数据进行降噪；S5、按照等值线间隔序列顺序依次合并降噪后的栅格数据，并提取沉降速率等值线；S6、对沉降速率等值线采用指数核的多项式近似方法进行平滑，并对平滑后的等值线进行拓扑检查，修改拓扑错误；S7、对修改后的等值线进行制图，生成沉降速率等值线图。本发明通过构建自适应参数模型，生成图像降噪参数，对图像进行降噪，并对提取到的等值线进行平滑、拓扑检查和制图，实现了自动化生成沉降速率等值线图。
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公开(公告)号：CN117131102B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311012883.3
申请日：2023-08-12
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22 , G06F16/901 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种在混合索引数据库中对相似时序数据高速检索的方法，具体包括以下步骤：S1、针对不同的时间序列类别，构建时间序列比对模板，同时构建相应的索引链表，利用自上而下算法确定序列最佳分割比例；S2、在确定时间序列比对模板后，对非模板时间序列利用DTW进行模板比对，获得相似度数组，进一步构建顺序表索引；S3、基于混合索引进行近似时间序列查询，在数据库中查找给定时间序列的近似序列。本发明提出的一种新的索引建立方式与时间序列相似性度量方法，将索引链表与顺序表相结合，构建相似度数组，避免频繁从磁盘中读取时间序列进行相似性比对，提高了数据库的查找效率和查询精度。
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