公开(公告)号：CN118781274B

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202410990963.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 金鑫 ,  覃怡怡 ,  黄华龙 ,  陶源 ,  代超 ,  李登松 ,  黄久洲 ,  颜廷昱

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/60

Abstract: 本发明公开了一种分形维数计算方法、装置、设备及存储介质，涉及分形维数技术领域，包括以下步骤：获取待分析数据，待分析数据包括图像数据和具有分形几何特征的数据；对待分析数据进行特征提取，得到三维特征图，并将三维特征图转化为特征矩阵；对特征矩阵进行异常值处理，得到图像矩阵；将图像矩阵输入至盒子算法，得到待分析数据的分形维数。本发明首先对待分析数据进行特征提取，可以更有效地捕捉待分析数据中的边缘和细节的特征信息，对特征矩阵中的异常值进行处理，使得盒子算法计算得到的分析维数更加准确，能够在复杂环境下稳定地进行分形维数计算。

公开(公告)号：CN119005045A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411023601.4

申请日：2024-07-29

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 金鑫 ,  陶源 ,  黄华龙 ,  罗敏 ,  代超 ,  覃怡怡 ,  黄久洲 ,  颜廷昱 ,  李登松

IPC: G06F30/28 ,  G01V1/38 ,  G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/086 ,  G06N3/006 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供了一种随机载荷下流体的晃荡波高预测方法、系统、设备及介质，属于机器学习领域，其方法包括如下步骤：在粒子群算法的速度更新公式中增加各粒子在全局中的最优值、全局中所有粒子的最优值及随机数，对粒子群算法的速度更新公式进行改进，得到改进后的粒子群算法；将RBF神经网络的参数作为改进后的粒子群算法的粒子，使用改进后的粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化，得到改进后的RBF神经网络；获取多组随机载荷数据及多组储罐参数数据，并使用多组载荷数据及多组储罐参数数据构建数据集，将数据集中的数据输入改进后的RBF神经网络，得到随机载荷下储罐内流体的晃荡波高。本发明能够提高晃荡波高预测的效率和准确率。

公开(公告)号：CN118781274A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410990963.4

申请日：2024-07-23

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 金鑫 ,  覃怡怡 ,  黄华龙 ,  陶源 ,  代超 ,  李登松 ,  黄久洲 ,  颜廷昱

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/60

Abstract: 本发明公开了一种分形维数计算方法、装置、设备及存储介质，涉及分形维数技术领域，包括以下步骤：获取待分析数据，待分析数据包括图像数据和具有分形几何特征的数据；对待分析数据进行特征提取，得到三维特征图，并将三维特征图转化为特征矩阵；对特征矩阵进行异常值处理，得到图像矩阵；将图像矩阵输入至盒子算法，得到待分析数据的分形维数。本发明首先对待分析数据进行特征提取，可以更有效地捕捉待分析数据中的边缘和细节的特征信息，对特征矩阵中的异常值进行处理，使得盒子算法计算得到的分析维数更加准确，能够在复杂环境下稳定地进行分形维数计算。