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发明专利:40实用新型: 13外观设计: 0
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申请号:201210404766.7 公开号:CN102945536A 主分类号:G06Q50/06(2012.01)I
申请人:河海大学;南京河海科技有限公司 申请日:2012.10.23 公开日:2013.02.27
摘要:本发明公开一种适应分布式水文水资源数据库的数据展现系统与方法,系统包括数据持久层、控制器、异步刷新显示模块、数据绘图模块、表格显示模块、分布式数据仓库单元以及用户界面;异步刷新显示模块用于响应用户操作,将操作请求传给控制器,控制器调用数据持久层,数据持久层从分布式数据仓库单元获得数据,数据以规定的格式通过控制器传递给异步刷新显示模块,异步刷新显示模块将数据分别发送给数据绘图模块和表格显示模块使页面局部刷新显示数据。方法中用户通过用户界面向控制器发送刷新维度信息的请求;控制器调用数据持久层从分布式数据仓库单元取出维度信息数据;按照用户选择的形式调用数据绘图模块或者表格显示模块进行显示。
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申请号:201310336939.0 公开号:CN103399923A 主分类号:G06F17/30(2006.01)I
申请人:河海大学 申请日:2013.08.05 公开日:2013.11.20
摘要:本发明公开一种水利普查数据成果动态专题图生成方法及系统,系统包括数据持久层、异步刷新显示控制器、GIS专题图绘制模块、普查数据仓库单元、封装地图服务对象以及用户界面。方法包括:用户发送请求给异步刷新控制器模块,其调用数据持久层从普查数据仓库单元取出维度信息及其分类信息数据,将数据拼接传回,刷新维度选择区中维度及其分类信息;异步刷新控制器模块获得数据操作指令,根据专题图效果定制区和专题图类型选择区获得用户定制专题图视觉效果的指令;根据普查数据仓库单元返回的数据,将数据拼接成完整格式传入GIS专题图绘制模块和数据排名模块;GIS专题图绘制模块调用封装地图服务对象生成专题图并刷新专题图展示区和数据排名区。
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申请号:201310337191.6 公开号:CN103399925A 主分类号:G06F17/30(2006.01)I
申请人:河海大学 申请日:2013.08.05 公开日:2013.11.20
摘要:本发明公开一种基于水文数据的降雨多维分析系统及其实现方法,系统中,水文数据仓库模块组织集成经过预处理的水文数据,分析模型构建模块提供降雨多维分析模型的完整设计、构建功能;数据服务模块响应分析图表开发模块的数据请求;分析图表开发模块为用户提供分析报表和图形的可视化显示和数据展现方式的选择;应用集成模块为用户提供钻取、切块和旋转多维分析功能。方法中,构建降雨多维分析模型和开发多样的分析图表;对开发的分析图表进行集成定义和发布;将用户操作请求提交至数据服务模块,生成具体的数据库查询请求;将查询获得的数据进行相应的聚合计算,分析图表开发模对结果数据进行格式化处理和可视化展现。
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申请号:201610444365.2 公开号:CN106127242A 主分类号:G06K9/62(2006.01)I
申请人:河海大学 申请日:2016.06.21 公开日:2016.11.16
摘要:本发明公开一种基于集成学习的年极端降水预测系统及其预测方法,包括数据输入模块、模型构建模块、训练及调试模块、集成模块和数据输出模块。数据输入模块包含从数据库文件中读入水文测站站点原数据和气象基本数据并进行数据预处理;模型构建模块包括获得训练数据集即并构建多维SVM年极端降水预测模型;训练及调试模块确定训练数据及检验数据,对多维SVM模型进行训练及调试,确定各模型的参数;集成模块计算各个模型的预测值的平均相对误差确定权重,进行基于D‑S证据理论的集成;数据输出模块将来年极端降水预测值存储在数据库或文件中,提供查询和分析服务。
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申请号:202011014776.0 公开号:CN112183743A 主分类号:G06N3/08
申请人:河海大学 申请日:2020.09.24 公开日:2021.01.05
发明人:高荣信;余宇峰
摘要:本发明公开一种基于深度强化学习的提升星际争霸AI操作的方法,包括如下步骤:根据游戏引擎获得游戏单位属性参数、游戏属性单位和操作命令与之前已有的操作命令联立输入神经网络以及根据贪婪策略选择价值函数的最大值来决定游戏单位的操作方式。本发明通过引入深度学习和强化学习不断训练网络中的参数和价值函数中的参数来使得AI的操作更加具备逻辑性和合理性,提高了AI进行对战时的获胜率。
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申请号:202210243703.1 公开号:CN114819260A 主分类号:G06Q10/04
申请人:河海大学 申请日:2022.03.11 公开日:2022.07.29
摘要:本发明公开一种水文时间序列预测模型动态生成方法,采集对应水文站水位数据,组织成水文时间序列数据集并预处理;结合改进的符号距离UMD与DBSCAN聚类对分割并符号化的序列进行聚类;针对每条待匹配序列动态形成其相似序列集并构建、训练模型,首先衡量代表序列与待匹配符号化序列的距离选取相似类别组成候选集,其次采用改进的DTW算法对相似序列候选集进行筛选,构建相似序列集,最后对TCN模型参数进行优化,利用相似序列集对模型进行训练,得到基于相似性搜索水文时间序列预测模型;对所述水文时间序列预测模型动态生成方法得到的模型进行水位预测,准确度更高。
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申请号:202210254597.7 公开号:CN114818464A 主分类号:G06F30/27
申请人:河海大学 申请日:2022.03.15 公开日:2022.07.29
摘要:本发明公开一种基于测站的网格雨量计算方法,其目的在于提供获取更加精确空间雨量分布的方法。针对极端降雨引发自然灾害的应急处置,行之有效的方法在于快速准确获取流域内较小粒度的空间降雨分布情况,做出针对性预防措施。网格雨量计算方法包括:对网格气象离散数据进行特征提取;对地面雨量测站结构化数据进行归一化处理;构建多重空间特征拓扑图;建立规则化网格;以上述数据为基础构建网格雨量挖掘模型,获取中小流域内网格雨量分布情况。本发明基于雨量测站数据、网格气象数据,构建多重空间特征拓扑关系,并将其作为图卷积神经网络(GCN)的邻接矩阵,构建基于多重空间特征的网格雨量挖掘模型MS‑GCN,可以更加准确获取中小流域网格雨量分布情况。
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申请号:202210254598.1 公开号:CN114462254A 主分类号:G06F30/20
申请人:河海大学 申请日:2022.03.15 公开日:2022.05.10
摘要:本发明公开一种基于流向的分布式水文模型并行计算方法,包括提出基于NetCDF(Network Common Data Format)的参数描述方法;实现对分布式水文模型的标准化构建;实现流域离散化与网格构建;根据河道关系、汇流关系,提取并行演算次序序列,实现分布式水文模型并行计算;本发明改变了分布式水文模型传统串行计算的方式,基于网格流向划分(GFD)实现模型计算效率的提升。
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申请号:202210254599.6 公开号:CN114461702A 主分类号:G06F16/2458
申请人:河海大学 申请日:2022.03.15 公开日:2022.05.10
摘要:本发明公开一种基于Parallel_ModCTANE的一致性检测模型构建方法,包括对CTANE算法进行改进;对水文数据进行分布式并行条件函数依赖挖掘;对条件函数依赖集进行过滤;对水文数据进行基于主数据的联表不一致性检测,得到水文数据的不一致性检测结果。本发明对数据进行初步清洗后,结合Parallel_ModCTANE方法进行分布式并行条件函数依赖挖掘,使得条件函数依赖挖掘的效率更高,使用基于主数据的联表不一致性检测算法进行一致性检测,使得检测的效率更高。
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申请号:202210254600.5 公开号:CN114611302A 主分类号:G06F30/20
申请人:河海大学 申请日:2022.03.15 公开日:2022.06.10
摘要:本发明公开一种基于加权相关马氏距离的水文时间序列模式库构建方法,包括对马氏距离进行优化获得加权相关马氏距离;选取多元时间序列作为实验数据;对预处理数据集进行PAA分段降维获得多元时间序列特征向量;采用基于加权相关马氏距离的层次聚类方法对多元时间序列特征向量进行聚类并符号化表示,一个符号表示一个聚类中心,属于同一类的特征向量符号相同,将特征向量转换成字符串,根据各聚类中心的加权相关马氏距离记录符号之间的距离;利用动态时间弯曲距离算法计算各字符串之间的相似性距离;最后根据距离聚类构建多元水文时间序列模式库。本发明可以提高多元水文时间序列模式库结果的准确性。
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