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公开(公告)号：CN118967618A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411031477.6
申请日：2024-07-30
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明提出一种基于编码器‑解码器架构的缺陷检测方法。包括：设计空间增强网络进行数据增强，以深度残差网络作为特征提取部分进行特征提取，多层编码器网络将特征提取后的缺陷图像特征图的输入序列经过多个编码器转化为一个固定维度的向量表示，多层解码器网络根据编码器生成的向量表示来生成目标序列，捕捉的全局信息，进而通过预测匹配模块完成对缺陷的检测过程。本发明方法应用于工业缺陷检测能够达到更精确、更鲁棒的检测效果。
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公开(公告)号：CN117540293A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210890318.6
申请日：2022-07-27
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G01N15/06
摘要： 本发明涉及一种基于ResGCN‑GRU的风险源识别方法，包括以下步骤：获取检测区域内各监测站的监测数据；对获取到的监测数据进行数据清洗，并将数据划分为训练集和测试集；根据监测数据的传播趋势和各监测站点地理位置关系构建邻接矩阵；根据构建的邻接矩阵以及空气污染指数标准，对每一时刻标记是否为风险源时刻，将清洗后的监测数据的训练集数据及其对应的标签构成输入向量；把输入向量和邻接矩阵输入到ResGCN‑GRU模型进行训练；将测试集输入到训练好的ResGCN‑GRU模型进行风险源的识别，判别某一时刻检测区域是否存在风险源。本发明为识别风险源提供一种切实有效的方法，能够较为准确的识别出风险源，为大气环境治理提供了有效的技术支撑。
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公开(公告)号：CN117473432A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210838904.6
申请日：2022-07-18
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06Q50/04
摘要： 本发明涉及一种基于TCN‑BP的工业污染物异常检测方法。该方法首先对工业污染物浓度以及电力数据进行时标对齐、数据清洗以及归一化处理，然后将数据以向量形式输入到TCN模型中进行特征提取，然后分别将电力数据和污染物浓度数据的时序特征输入到全连接网络中整合时序特征，并将之与其真实数据的残差作为BP模型的输入进行模型的训练。最后使用训练好的模型进行污染物浓度数据预测，将预测结果基于统计学方法对污染物浓度数据进行异常值检测。该方法充分融合了TCN模型对于时序数据的特征提取能力，通过引入电力数据特征，加快模型的训练,提高模型的鲁棒性和准确度。
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公开(公告)号：CN112527853B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN201910880661.0
申请日：2019-09-18
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/25 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及大数据技术领域，具体来说是基于大数据的水生态承载力分析方法。其主要在于重新归纳选取了水生态承载力分析所需的大数据来源,利用HDFS强大的数据存储、管理功能，解决水资源数据量的问题，利用MapReduce及Sqoop等工具，快速处理水资源数据，最后将数据存储到数据库中。然后根据生态足迹和生态承载力计算公式抽取所需要的数据，利用已有数据训练水生态承载力模型，最后将流域范围内该年的数据输入已训练好的模型中，输出生态足迹(EF)评估值，与生态承载力相比较，得出该年流域内生态承载力是否赤字或盈余。本发明通过实际案例验证了模型的准确性。
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公开(公告)号：CN112529344B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201910879513.7
申请日：2019-09-18
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06N3/08 , G06N3/048 , G06F16/29
摘要： 本发明涉及一种基于Elman神经网络优化空气质量数值的算法。该方法首先在气象数据，地理数据，污染源清单数据的驱动下运行空气质量数值模式CMAQ和CAMx。将运行结果进行预处理，去除缺测值，然后对实测数据和空气质量数值模式输出数据进行归一化处理。将处理后的数据输入到Elman神经网络模型进行训练，得到训练模型。将需要优化的CMAQ和CAMx数据输入到模型，得到优化后的结果，并将预测结果返回给用户。本发明方法通过相关实验验证了方法的准确性。
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公开(公告)号：CN108090077B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201611036474.7
申请日：2016-11-23
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06F16/332 , G06F16/36 , G06F16/955 , G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于自然语言检索的综合相似度计算方法。该方法首先将用户的输入条件和被检索文档通过分词系统提取出各自的关键词，构成检索向量和文档向量；对检索向量和文档向量，在统计信息层面给出了词频相似度和词序相似度计算方法，然后在语义信息层面上给出了词频相似度和语义相似度计算方法，最后结合统计信息层面和语义信息层面给出了一种综合相似度计算方法。本发明方法通过相关实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN111382766A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811636870.2
申请日：2018-12-29
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于Faster R-CNN的设备故障检测方法。该方法通过提取图片更深层次的表征特征，获得对应的特征图；然后使用固定的滑动窗口在特征图上自左向右、从上向下移动，通过卷积运算，获得目标候选区域框；然后对候选边框进行筛选处理，获得质量高、数量少的候选区域建议框；最后对这些候选区域建议框进行目标分类与目标位置边框回归。本发明方法通过筛选目标候选框，减少了预检测识别的候选框的数目，降低了计算复杂度，提高了候选区域的质量，提高了检测模型的识别准确率，另一方面，本发明方法在区域建议和目标分类与边框回归两部分共享卷积特征，大幅度地提升了检测识别的速度，通过相关实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN110555222A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810557881.5
申请日：2018-06-01
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
摘要： 本发明涉及基于三维可视化服务平台的快速构建三维可视化应用方法。该方法首先提出一种基于角色、组件、消息的ACM可视化管理模型，并基于应用生成思想提出通用的角色模型(模型-算法-属性-消息)。然后结合工厂模式、单例、代理等多种设计模式，形成角色模型的可配置管理机制，围绕三维应用动态绑定角色算法和数据属性，完善并丰富角色内容。通过数据接口完成角色模型与业务数据的映射关系，最后，启动三维应用运行服务载入可视化应用场景及运行时必要数据，提供运行时服务，用户通过操作界面进行人机交互完成具体三维的应用。本发明的方法支持动态构建应用模型，能够快速动态构建三维可视化应用。
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公开(公告)号：CN108090077A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201611036474.7
申请日：2016-11-23
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于自然语言检索的综合相似度计算方法。该方法首先将用户的输入条件和被检索文档通过分词系统提取出各自的关键词，构成检索向量和文档向量；对检索向量和文档向量，在统计信息层面给出了词频相似度和词序相似度计算方法，然后在语义信息层面上给出了词频相似度和语义相似度计算方法，最后结合统计信息层面和语义信息层面给出了一种综合相似度计算方法。本发明方法通过相关实验验证了方法的有效性。
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公开(公告)号：CN106682381A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201510765655.2
申请日：2015-11-10
申请人： 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
IPC分类号： G06F19/00
CPC分类号： G16Z99/00
摘要： 本发明涉及一种面向环境空气质量逐步回归的动态数据模拟预报方法，包括以下步骤：建立气象数据模板，包括四季以及每个季节对应的气象因子；建立污染物数据模板，包括多种大气污染物；建立每个空气质量检测站每个大气污染物对应的逐步回归方程；将实际的气象因子代入逐步回归方程得到大气污染物预报数值。本发明在实际空气质量预报中，可能会出现不同年份，同一季节，气象条件和污染物浓度情况类似的现象，在这样情况下预报人员可以利用模型选定类似情况年份数据资料，建立方程，这样可以提高方程实际利用价值，给日常的环境空气质量预报工作提供科学支持。
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