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公开(公告)号：CN115033569A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210622792.0
申请日：2022-06-02
申请人： 浙江大学 , 中国公路工程咨询集团有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/174 , G06F16/172
摘要： 本发明公开了一种自定义遥感影像元数据入库方法。其步骤如下：1)基于遥感影像元数据和入库需求，自定义入库规范，实现元数据表字段批量命名和元数据信息表添加；2)创建工作空间，对原始数据进行预处理，错误数据进行标识；3)基于入库规范，对解压后的数据进行质量检查，缺失数据进行标识；4)解析遥感影像元数据信息，实例化对应的遥感数据元数据信息操作类，将元数据信息导入到数据库表；5)与FTP指定服务器建立连接，打开传输通道，将遥感数据上传到FTP服务器的指定位置。本发明对于遥感影像元数据的入库具有十分重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108009265B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201711348447.8
申请日：2017-12-15
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开一种云计算环境下空间数据索引方法，包括以下步骤：1)基于空间数据建立数据存储表；2)基于空间对象分布建立R+‑树索引；3)基于空间对象覆盖范围建立格网索引；4)利用Z曲线，对R+‑树和格网索引降维编码；5)建立R+‑树和格网的编码映射表；6)基于R+‑树编码和空间对象ID建立索引表；7)进行空间范围查询。本方法充分利用NoSQL数据库的数据组织特性，优化了传统的空间索引，在云环境下实现了空间数据的高效存取。
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公开(公告)号：CN108009265A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711348447.8
申请日：2017-12-15
申请人： 中国公路工程咨询集团有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开一种云计算环境下空间数据索引方法，包括以下步骤：1)基于空间数据建立数据存储表；2)基于空间对象分布建立R+-树索引；3)基于空间对象覆盖范围建立格网索引；4)利用Z曲线，对R+-树和格网索引降维编码；5)建立R+-树和格网的编码映射表；6)基于R+-树编码和空间对象ID建立索引表；7)进行空间范围查询。本方法充分利用NoSQL数据库的数据组织特性，优化了传统的空间索引，在云环境下实现了空间数据的高效存取。
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公开(公告)号：CN113254599A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110720798.7
申请日：2021-06-28
申请人： 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习的多标签微博文本分类方法，涉及自然语言处理领域。该方法首先对原始微博文本进行预处理，并对少量文本进行标注；然后使用反向翻译生成标注数据集的增广数据，使用同义词替换和随机噪声注入生成无标注数据集的增广数据，使用分类器猜测生成无标注数据的伪标签，与增广后的标注数据集共同组成新的训练集；再将多标签分类任务转化为多个二分类任务，训练半监督微博文本分类模型，训练时每次从新的训练集中随机抽取两个样本，在文本隐藏空间使用样本混合技术生成新的样本，计算损失值，更新网络参数；最后综合使用训练好的多个分类器对微博文本进行分类。本发明对微博文本的细粒度信息提取具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN112395288B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011026535.8
申请日：2020-09-25
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2453 , G06F16/2455
摘要： 本发明公开了一种基于希尔伯特曲线的R树索引合并更新方法、装置及介质。方法步骤包含：S1：获取待合并的第一R树和待插入第一R树的第二R树，R树的非叶子节点中存储所包含对象的希尔伯特值上下限范围；S2：通过“从上至下”层级查询算法查询第一R树叶子节点层中每一个被合并叶子节点在第二R树叶子节点层中的待插入节点；S3：按照“从下至上”层级调整算法，针对第一R树中每一个叶子节点，将其包含的空间对象按照希尔伯特值顺序插入至S2中确定的待插入节点中，实现两棵R树的合并；S4针对合并后的第二R树，按照从叶子节点到根节点的顺序逐层更新每个节点中的存储信息。本发明在地理时空大数据高性能存储领域具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113988203A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111298174.7
申请日：2021-11-01
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及数据挖掘领域，具体涉及一种基于深度学习的轨迹序列聚类方法，包括以下步骤：步骤1，预训练层：使用序列到序列的自编码器模型，学习轨迹数据的低维特征表示；步骤2，初始聚类层：对预训练层获得的轨迹特征表示执行多次K‑Means聚类算法，并选择最优聚类结果中的聚类中心作为初始的簇中心。步骤3，联合训练优化层：联合轨迹聚类和深度特征提取方法，提出结合序列到序列自编码器模型重构误差和聚类误差的优化损失函数，将轨迹特征表示映射到更加适合聚类的特征空间。
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公开(公告)号：CN113254630B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110765489.1
申请日：2021-07-07
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F16/335 , G06F16/36 , G06F16/31
摘要： 本发明公开了一种面向全球综合观测成果的领域知识图谱推荐方法，属于信息检索领域。该方法首先根据观测成果的特点基于专家知识构建概念图谱，并进行概念语料收集和概念补全；然后在深度学习的基础上进行知识抽取工作，提取三元组扩充概念图谱成为领域知识图谱；最后在Spark引擎上基于随机游走算法和局部敏感哈希算法实现面向全球综合观测成果的推荐服务。本方法的优点在于知识图谱构建成本低，可复制性强，推荐召回方案无需人工指定策略，自动化智能化程度高，同时没有传统推荐算法的冷启动问题。本发明对面向全球综合观测成果的数据推荐任务具有十分重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN112258645A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011026520.1
申请日：2020-09-25
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T17/05 , G06T7/62 , G06F16/9537
摘要： 本发明公开了一种基于全局特征的数字地图线要素综合方法、装置和介质。它的实现过程如下：首先计算线要素的几何特征重要度指数，评价线要素在地图表达时的重要程度，并按照该指数从低到高进行要素删减；然后，计算地图相似度，量化每次要素删减操作对地图信息留存的改变量；再后，计算基于要素删减率和地图相似度的制图综合效果指数，并迭代进行自动综合过程；最终达到制图综合效果指数最大值时，自行结束自动综合过程。本发明在数字地图制图综合领域具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113590894B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202110784795.X
申请日：2021-07-12
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F16/903 , G06F16/901 , G06F16/25
摘要： 本发明公开了一种动态高效的遥感影像元数据入库检索方法。其步骤如下：1)解析遥感影像元数据XML文件，获取XML树节点信息，实现元数据表字段批量命名；2)基于元数据表和持久层对象的一一对应关系，定义作为解析结果的持久层对象；3)编写配置文件，基于配置文件中预定义的规则，解析提取遥感影像XML文件，并将结果以对象形式组织起来；4)基于通用搜索树构建时空混合索引。本方法实现了遥感影像元数据表字段批量命名，且采用配置文件定义解析规则，可以在不修改入库程序的情况下，动态支持新类型的遥感影像元数据，构建的时空混合索引能够提高元数据的检索效率。本发明对于遥感影像元数据的入库检索具有十分重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN112258645B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202011026520.1
申请日：2020-09-25
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T17/05 , G06T7/62 , G06F16/9537
摘要： 本发明公开了一种基于全局特征的数字地图线要素综合方法、装置和介质。它的实现过程如下：首先计算线要素的几何特征重要度指数，评价线要素在地图表达时的重要程度，并按照该指数从低到高进行要素删减；然后，计算地图相似度，量化每次要素删减操作对地图信息留存的改变量；再后，计算基于要素删减率和地图相似度的制图综合效果指数，并迭代进行自动综合过程；最终达到制图综合效果指数最大值时，自行结束自动综合过程。本发明在数字地图制图综合领域具有重要的实际应用价值。
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