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公开(公告)号：CN118916614A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411035611.X
申请日：2024-07-31
申请人： 绍兴文理学院
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了一种提高GRACE陆地蓄水数据的降尺度处理方法及装置，通过获取研究区域的初始GRACE数据并进行预处理得到第一TWS值，构建FLDAS模型并提取水文气象参数，将水文气象参数作为训练输入以估计第二TWS值，根据第二TWS值对初始GRACE数据进行重建得到GRACE观测模型，基于水文气象参数和GRACE观测模型建立ParFlow模型，获取研究区域的地表变量并构建CLM模型，将ParFlow模型与CLM模型耦合得到PFC模型，对初始GRACE数据和第二TWS值进行缩减评估，利用PFC和FLDAS水文模型的高分辨率预测器对GRACE观测进行降尺度处理，提升了降尺度处理有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118395379A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410566048.2
申请日：2024-05-09
申请人： 绍兴文理学院
摘要： 本发明公开了一种基于时空模型的按蚊幼虫栖息地预测方法及系统，通过获取研究区域的气象数据和遥感图像数据，并对气象数据和遥感图像数据进行预处理和特征提取得到预处理数据，对预处理数据进行特征提取得到样本特征，构建基于逻辑回归的时空预测模型对样本特征进行训练以预测按蚊幼虫栖息地，使用ML预测模型和高分辨率遥感数据来提取地表的几何和描述性特征，生成了按蚊幼虫栖息地的风险图，考虑当地范围内临时水生栖息地形成和监测的所有影响因素，可以及时预测和监测按蚊幼虫的临时水生栖息地，实现精确监测小型和临时按蚊幼虫的水生栖息地、加强疟疾控制措施和及时干预提供准确的预测，减少疟疾的传播和影响。
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公开(公告)号：CN118283739A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410413685.6
申请日：2024-04-08
申请人： 绍兴文理学院
摘要： 本发明公开了一种基于集群的无线传感网能量优化方法及系统，涉及无线传感器网络的技术领域；通过周期性接收网关区域发送的信息，获得各传感器节点的位置信息和能量状态信息；通过基于教学学习的优化算法确定集群头，并将传感器节点划分为不同的集群；通过结合基于教学学习的优化算法和禁忌搜索算法，确定数据传输路径。通过周期性接收目标信息，可以实时更新网络的拓扑结构，提高对网络结构变化的适应性，从而保证计算的准确性；考虑传感器节点的能量状态，通过基于教学学习的优化算法和禁忌搜索算法来确定集群头和数据传输路径，可以减少不必要的能量消耗，延长传感器节点的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118195350A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410365558.3
申请日：2024-03-28
申请人： 绍兴文理学院
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种山地生态系统暴露指数计算方法，涉及数据处理技术领域；该方法根据预设环境危害对应的危害等级分布图，确定每一预设环境危害的相对权重；通过预设专家对每一预设环境危害的相对权重进行评估得到每一预设环境危害的目标相对权重；根据每一预设环境危害的目标相对权重得到目标区域对应的生态系统暴露指数。通过数据分析生成危害等级分布图为环境危害提供了定量化的评估，再通过预设专家对每种环境危害的相对权重进行评估，确保了数据分析结果与实际经验相结合，提高了评估的准确性和实用性，使得风险评估更加客观和精确，避免了评估结果很可能偏离实际，导致制定的保护策略不够精准和有效的问题。
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公开(公告)号：CN117251757A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202211532685.5
申请日：2022-12-01
申请人： 绍兴文理学院
摘要： 本发明公开了一种基于智能分类的模糊综合评价方法及系统，方法包括步骤：(1)根据使用场景获取相应的评价指标集合C＝{c1,c2,…,ci,…,cm}，评价值L，获得包含具有评价指标集合C各项指标值的t个对象的数据集D；(2)智能分类；(3)分类直觉模糊；(4)赋权重；(5)类别综合评价；(6)评价指标模糊评价。由于本发明采用使用深度学习对数据进行深度学习分类器，以使分类结果与专家意见尽可能一致，不仅解决了TOPSIS算法中评价结果与专家评审非常不同，无法从专家知识中学习经验的问题，同时对评价对象的整体分类，从而提供了评价对象整体画像信息。
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公开(公告)号：CN113377523A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110041187.X
申请日：2021-01-13
申请人： 绍兴文理学院
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明涉及计算机领域，具体涉及一种异构感知的流式图划分方法，该方法采用线性权重贪婪流算法将顶点放置入分区中，在顶点分配过程中，不仅考虑了计算节点的运算力、网络通信的带宽，而且也考虑了以InfiniBand为代表的现代高速网络组建的多核集群中存在着核之间共享资源竞争的问题，通过对异构环境进行形式化建模，实现了利用底层体系结构指导大规模动态图的划分，提升了异构环境下分布式图计算的效率；考虑到划分过程中，集群中的“主节点”存在着大量的查找添加等操作，还提出基于邻边结构的缓存数据管理方式，可以有效的提升缓存中邻点的操作效率，在有效利用内存空间的前提下提升图划分算法的性能。
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公开(公告)号：CN111159787A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911393012.4
申请日：2019-12-30
申请人： 绍兴文理学院
摘要： 本发明公开了一种保证信息安全的计算机存储系统，包括数据请求单元、惯性跟随单元、控制器、显示单元、身份核验单元、核验库、信息选通单元、第一存储器、信息转换单元和转废存储器；本发明通过数据请求单元发起请求信息，请求信息包括请求人和对应请求密令；之后将请求信息传输到控制器；之后通过惯性跟随单元用于根据时差分析步骤监控用户请求密令的惯性时差，同时根据用户录入密钥时候的时间情况来判定是否为正确用户，并对应不同情况产生初疑信号、无疑信号和存疑信号，并且惯性跟随单元在产生初疑信号、无疑信号和存疑信号时将三者传输到控制器。
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公开(公告)号：CN118982140A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410993859.0
申请日：2024-07-24
申请人： 绍兴文理学院
IPC分类号： G06Q10/063 , G06F18/241 , G06F18/20
摘要： 本发明公开了一种基于形态分析和决策模型的土壤侵蚀评估方法及装置，通过获取待评估的研究区域并对研究区域进行流域划界,构建数字高程模型以提取形态测量参数并进行形态测量分析得到形状参数和线性参数，生成子流域的形态特征，并采用多标准决策分析算法对形态特征进行优先级排序得到分类结果，获取观测数据并确定子流域的侵蚀敏感性图，基于观测数据和侵蚀敏感性图对分类结果进行评估，结合形态参数和多标准决策的混合方法对多个子流域进行优先管理，采用AHP模型对可蚀性参数进行优先级排序，同时使用TOPSIS和VIKOR模型对子流域进行优先级排序并对分类结果进行有效评估，提高了土壤侵蚀评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118837712A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410824930.2
申请日：2024-06-25
申请人： 绍兴文理学院
IPC分类号： G01R31/28 , G06F18/243 , G06F18/213 , G06N5/01
摘要： 本发明公开了一种三维集成电路的硅通孔故障检测方法及系统，通过获取三维集成电路制造工艺中的硅通孔TSV并构建TSV模型，对多种TSV组件进行散射参数评估，并采用高频结构模拟器HFSS对TSV组件的散射参数进行模拟得到TSV组件的电气特性，根据电气特性提取所有形状TSV故障TSV和无故障TSV的特征信息并构建特标签数据集，采用决策树分类算法对标签数据集进行模型训练以预测得到故障分类结果，使用HFSS对不同形状的无故障和故障TSV进行了全面建模和分析，对多堆叠3D IC结构中的回波损耗和插入损耗参数进行评估分析，DT分类器对故障进行精确预测和分类，提升了识别TSV结构内复杂故障的稳健性和有效性。
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公开(公告)号：CN118762275A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410507609.1
申请日：2024-04-25
申请人： 绍兴文理学院
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06Q10/04 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/086
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的滑坡易发性预测方法及系统，通过获取待测滑坡灾害区域的地理空间数据，对地理空间数据进行滑坡易发性分析生成滑坡易发性地图，根据滑坡清单和滑坡条件因子建立空间数据库，并使用多重共线性检验和ReliefF算法对滑坡条件因子进行分析将空间数据库分为训练样本和测试样本，将遗传算法优化随机森林融合得到混合模型，基于混合模型获得的滑坡易发性地图和从预设谷歌地球引擎平台中提取的建筑覆盖区进行融合，以创建待测滑坡灾害区域的山体滑坡脆弱性建筑地图，通过多重共线性成功识别了影响滑坡发生的关键因素，提高了模型在训练和测试阶段进行磁化率分析的可靠性，提升了滑坡易发性预测的准确性。
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