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公开(公告)号：CN119248672A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411403726.X
申请日：2024-10-09
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F12/0815 , G06F15/78 , H03M7/30
Abstract: 本发明公开了一种用于存算一体架构的保持缓存一致性的方法及装置，该方法包括：先初始化存算一体架构，并响应于应用程序的启动在应用程序中建立检查点；然后获取中央处理处的多个一致性操作请求，并将其组合为第一压缩签名，获取所述存算一体架构处的多个一致性操作请求，并将其组合为第二压缩签名；接着当第一压缩签名或第二压缩签名达到签名最大数量时，将第一压缩签名和第二压缩签名进行冲突比对；最后若存在冲突，则通过检查点进行回滚至所述存算一体架构执行的第一条指令地址处，若不存在冲突，则基于第一压缩签名和第二压缩签名更新动态随机存储器中的缓存行，能够有效提高存算一体架构中保持缓存一致性的速度，且减少了硬件资源的开销。
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公开(公告)号：CN118840843A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410779531.9
申请日：2024-06-17
Applicant: 郑州大学
IPC: G08B31/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/086 , G06N3/094 , G06F30/28 , G08B21/10 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种排水管道淤积度概率调节参数引导时变滑块神经网络的内涝智能预测方法，包括：建立排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式；排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式中的参数率定；利用跳跃反馈的排水管道淤积颗粒遗传寻优算法，预测得到排水管道淤积度概率调节参数；引入到雨洪数值模型，结合改进的样本集扩充方法，得到扩充后的训练样本集；在双向长短记忆神经网络的每个数据处理单元中嵌入组合式预处理模块和时变滑块寻优模块，再通过增加误差补偿因子，得到改进后的时变滑块神经网络，以扩充后的训练样本集为时变滑块神经网络输入，进而得到排水管道淤积度概率调节参数引导时变滑块神经网络的内涝智能预测。
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公开(公告)号：CN117648089A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311666914.7
申请日：2023-12-07
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F8/41
Abstract: 本发明公开了一种SLP自动向量化方法、装置及电子设备，该方法包括：先在待处理数据中确定出各SLP实例的先导实例，并根据所述先导实例将所述待处理数据进行子图划分，同时将所述待处理数据中除先导实例外的所有实例划分到对应子图中；然后确定各子图的向量化收益；最后为所述向量化收益为正的子图中的SLP实例生成向量代码，实现了对基本块中SLP实例的自动向量化处理，提高了SLP向量化的运行效率。
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公开(公告)号：CN116562616A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310392552.0
申请日：2023-04-13
Applicant: 郑州大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种高度城市化地区内涝风险评估方法，所述风险评估方法包括以下步骤：构建内涝风险评价体系：所述内涝风险评价体系包括二级指标；根据所述二级指标建立因素集U和评语集V；采用GIS技术将评价区域划分为网格，数据转化为栅格数据；根据模糊理论建立标准评价矩阵：确定所述步骤二中因数集U中各单项指标的权重，并构建权重分配集；为所述标准评价矩阵R引入权重分配集，模糊运算后得到内涝风险的评估值；根据隶属度最大原则，完成内涝灾害评价；本发明评价过程简单易行，能够在建模数据不完整、不精确的情况下对城市区域进行内涝风险评价，以及适用大范围、高度复杂地区的内涝风险评价。
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公开(公告)号：CN115034155A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210659193.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于排水管道病害与内涝偶联关系的耦合方法，所述方法包括：构建管道功能性病害的三维瞬态水力模型；根据所述三维瞬态水力模型来获取起动剪切应力、推移质移动距离以及过流能力；结合所述起动剪切应力、推移质移动距离、过流能力以及实验率定的过流特性以及紊动流场结构参数来构建一二维耦合连接模型；将暴雨雨量输入所述一二维耦合连接模型，所述一二维耦合连接模型输出地表淹没状况。采用本发明，可以准确拟合排水管道功能性病害对管道过流特性的影响并且地表地下产汇流量化准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115034155B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202210659193.6
申请日：2022-06-13
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/28 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于排水管道病害与内涝偶联关系的耦合方法，所述方法包括：构建管道功能性病害的三维瞬态水力模型；根据所述三维瞬态水力模型来获取起动剪切应力、推移质移动距离以及过流能力；结合所述起动剪切应力、推移质移动距离、过流能力以及实验率定的过流特性以及紊动流场结构参数来构建一二维耦合连接模型；将暴雨雨量输入所述一二维耦合连接模型，所述一二维耦合连接模型输出地表淹没状况。采用本发明，可以准确拟合排水管道功能性病害对管道过流特性的影响并且地表地下产汇流量化准确。
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公开(公告)号：CN115186602A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210697012.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F30/18 , G06F16/29 , G06N3/12 , G06T17/00 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明适用于管网养护技术领域，涉及一种城市地下排水管网养护智能决策方法及系统，包括以下步骤：排水管网功能性病害三维瞬时水力模型分析；利用有限单元拟合分析和足尺试验对参数进行率定，并验证排水管网功能性病害三维瞬时水力模型的准确性；结合节点水位迭代法、Preissmann狭缝法、Godunov有限体积法和非结构网格，重新构建地表一二维地下耦合连接模型；采用R语言、动态库链接技术和多源数据样本的长短记忆神经网络方法，实现一二维耦合连接模型的工程化二次开发，得到带内涝结果标签的城市排水管网功能性病害情况；建立排水管网养护的多目标规划智能决策模型及其求解方法。本发明可满足城市地下排水管网智能化、精确化和科学化管理和决策需求。
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公开(公告)号：CN115186602B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210697012.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/18 , G06F16/29 , G06N3/126 , G06T17/00 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明适用于管网养护技术领域，涉及一种城市地下排水管网养护智能决策方法及系统，包括以下步骤：排水管网功能性病害三维瞬时水力模型分析；利用有限单元拟合分析和足尺试验对参数进行率定，并验证排水管网功能性病害三维瞬时水力模型的准确性；结合节点水位迭代法、Preissmann狭缝法、Godunov有限体积法和非结构网格，重新构建地表一二维地下耦合连接模型；采用R语言、动态库链接技术和多源数据样本的长短记忆神经网络方法，实现一二维耦合连接模型的工程化二次开发，得到带内涝结果标签的城市排水管网功能性病害情况；建立排水管网养护的多目标规划智能决策模型及其求解方法。本发明可满足城市地下排水管网智能化、精确化和科学化管理和决策需求。
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公开(公告)号：CN118793157A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410811523.8
申请日：2024-06-21
Applicant: 郑州大学
IPC: E03F7/00 , G16Y40/20 , G16Y40/10 , G16Y10/35 , B63B35/00 , B63B49/00 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/086 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/25 , G06V10/82 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及排水管网淤积诊断领域，具体涉及一种无人船、排水管道淤积病害诊断及内涝预警的养护决策方法。本发明提供的无人船由管内集成船体和窨井箱组成，管内集成船体包括多普勒超声模块、三轴陀螺仪、高清红外摄像头、主控制器、深度学习开发板、隔板、舱盖、舱体、辅翼、牵引环以及航插接口，多普勒超声模块、三轴陀螺仪、高清红外摄像头、航插接口、深度学习开发板分别与所述主控制器连接，辅翼、牵引环、舱盖、隔板与舱体连接，主控制器设置在舱体上，深度学习开发板加载有排水管道淤积病害诊断模型、内涝预警模型、基于多目标优化和内涝灾损评估方法的管道养护最优化决策模型。本发明适用于排水管网淤积病害诊断、内涝预警及养护决策。
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公开(公告)号：CN118036430A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311803412.4
申请日：2023-12-26
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种城市暴雨内涝时空尺度快速模拟方法，所述方法包括：依据应用区的记录降雨数据和设计暴雨强度公式，构建暴雨事件数据集；构建应用区的城市暴雨内涝数值模型并进行率定和验证；将构建的暴雨事件数据集导入到城市暴雨内涝数值模型中，构建城市暴雨内涝数据库；对城市暴雨内涝数据库进行扩充；利用最大最小值归一化方法对暴雨内涝数据库进行归一化；构建融合关联感知注意力和卷积神经网络的双向长短期记忆神经网络模型对城市暴雨内涝数据库进行学习，并利用超参数双层寻优机制为模型配置和优化超参数；最终提出了基于数据集扩充和深度学习的城市暴雨内涝时空尺度快速模拟方法。
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