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公开(公告)号：CN118628925B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410705819.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM自编码器的耕地闲置识别方法，包括采集预设区域的时序数据，对所述时序数据进行预处理，对所述时序多光谱遥感图像进行逐月聚合并取中值获得时间段聚合时序HLS影像，对所述时序遥感影像进行逐月聚合并取低值获得时间段聚合时序SAR影像，根据所述时间段聚合时序HLS影像所述耕地特征，将土地覆被分成三种模式，根据所述三种模式分别构建LSTM自编码器模型，优化所述LSTM自编码器模型，将闲置耕地的所述植被指数输入LSTM自编码器模型确定残差分布阈值，将待识别数据输入LSTM自编码器模型，输出识别结果。该方法不仅可以提高基于LSTM自编码器的耕地闲置识别的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于耕地闲置识别系统中。
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公开(公告)号：CN110852059A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911111334.5
申请日：2019-11-14
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F40/194
Abstract: 本发明公开了一种基于分组的文档内容差异对比可视化分析方法，包括对所述目标数据集进行文本清洗和降噪处理后得到核心数据集；在所述核心数据集上创建分组，将所述核心数据集按类别分组，并任意确定两个待分析的目标分组；针对所述目标分组构建分组语料库，将每个特征词看作以领域特征得分为横坐标、类别关联归一化F值为纵坐标的数据点，在二维坐标系下可视化展现分组文档特征词关联分布散点图。本发明能够帮助用户清晰洞察分组文档主题内容的语义对比差异，同时为用户提供一种交互式查询特征词所在文档的窗口，便于跟踪特征词在文档中分布的分组对比情况。
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公开(公告)号：CN110852059B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN201911111334.5
申请日：2019-11-14
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F40/194
Abstract: 本发明公开了一种基于分组的文档内容差异对比可视化分析方法，包括对所述目标数据集进行文本清洗和降噪处理后得到核心数据集；在所述核心数据集上创建分组，将所述核心数据集按类别分组，并任意确定两个待分析的目标分组；针对所述目标分组构建分组语料库，将每个特征词看作以领域特征得分为横坐标、类别关联归一化F值为纵坐标的数据点，在二维坐标系下可视化展现分组文档特征词关联分布散点图。本发明能够帮助用户清晰洞察分组文档主题内容的语义对比差异，同时为用户提供一种交互式查询特征词所在文档的窗口，便于跟踪特征词在文档中分布的分组对比情况。
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公开(公告)号：CN111521191A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010311822.7
申请日：2020-04-20
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于信令数据的移动电话用户移动路径地图匹配方法，通过一序列的几何识别及处理，优化路径搜索空间，减少路径识别的不确定性，同时提高计算速度。在此基础上，运行最短路径搜索算法，并通过距离函数优化匹配最优解。本发明所提供的基于信令数据的移动电话用户移动路径地图匹配方法充分考虑了用户不同的日常活动模式，使用时空聚类算法将用户移动轨迹分割为子移动轨迹，再分别进行地图匹配，通过路径匹配搜索空间限定策略，减少了路径分析计算量。本发明提供了深度搜索可选功能，通过距离损失函数进行优化，寻找最优地图匹配结果。
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公开(公告)号：CN119067683A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411122778.X
申请日：2024-08-15
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所 , 淄博数字农业农村研究院
IPC: G06Q30/018 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F16/35 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种集成文本特征和方面特征的虚假评论检测方法，包括获取评论文本数据，对所述评论文本数据进行预处理；提取所述评论文本数据的文本特征，提取所述评论文本数据的方面特征；对所述评论文本数据进行第一聚类获得第一分类数据，对所述评论文本数据进行第二聚类获得第二分类数据；对所述第一分类数据进行语义关联分析得到虚假程度，对所述第二分类数据进行离散分析得到偏离程度；根据所述虚假程度和所述偏离程度建立虚假评论检测模型，将待检测评论文本输入所述虚假评论检测模型中，得到检测结果。该方法不仅可以提高集成文本特征和方面特征的虚假评论检测的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于虚假评论检测系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110781285A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911045820.1
申请日：2019-10-30
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06F16/332 , G06F16/35
Abstract: 本发明公开了一种科技文献检索意图构建方法，包括对文献主题聚类进行可视化，并给出主题关键词供用户交互选择。通过word2vec向量查询用户选择详尽的前五相似概念，并提供给用户交互选择。本发明所提供的基于词表模型的用户检索意图判断方法充分挖掘了用户输入中包含的意图信息并利用了词表模型中的语义关联，通过分析用户检索请求之间的语义关联分析用户可能的检索意图，并在此基础上构建检索式，进行二次精确检索。
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公开(公告)号：CN119851155A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411946107.5
申请日：2024-12-27
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06Q40/08 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种作物洪涝受灾大面积定量评估方法及系统，包括获取洪涝灾害数据和SAR时序遥感数据，基于深度学习图像语义分割模型根据SAR遥感影像获取洪涝灾害淹没的空间范围，基于地形地貌和河道水位观测数据，使用淹没深度模型估算DEM像元尺度的洪涝淹没深度；结合SAR时序遥感数据识别的洪涝灾害区域与地面观测的降水量以及河道水位变化；计算作物洪涝淹没范围、淹没时长、淹没深度核心评估指标，将洪涝灾害事件与作物期关联，以淹涝胁迫敏感性作为来构建洪涝危害程度方程。本发明融合了研究区当地的作物特性，将洪涝灾害事件与作物期关联，以淹涝胁迫敏感性作为参数之一来构建洪涝危害程度方程，实现洪涝危害程度的定量化计算。
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公开(公告)号：CN118628925A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410705819.1
申请日：2024-06-03
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM自编码器的耕地闲置识别方法，包括采集预设区域的时序数据，对所述时序数据进行预处理，对所述时序多光谱遥感图像进行逐月聚合并取中值获得时间段聚合时序HLS影像，对所述时序遥感影像进行逐月聚合并取低值获得时间段聚合时序SAR影像，根据所述时间段聚合时序HLS影像所述耕地特征，将土地覆被分成三种模式，根据所述三种模式分别构建LSTM自编码器模型，优化所述LSTM自编码器模型，将闲置耕地的所述植被指数输入LSTM自编码器模型确定残差分布阈值，将待识别数据输入LSTM自编码器模型，输出识别结果。该方法不仅可以提高基于LSTM自编码器的耕地闲置识别的精度，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于耕地闲置识别系统中。
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公开(公告)号：CN117992746A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410093031.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所 , 淄博市数字农业农村发展中心
Abstract: 本发明公开了一种利用大数据的农业病虫害预警装置，属于农业病虫害技术领域，包括：数据采集模块、数据处理模块、模型构建模块、模型预测模块和病虫害预警模块。本发明解决了现有的农业病虫害预警，多为工作人员发现农业存在病虫害时，再给出相应地预警措施，导致农业病虫害预警效果及农业病虫害防治效果差的问题，本发明通过采集基于大数据的农业病虫害预警数据，确定农业病虫害表征数据，对农业病虫害表征数据进行分析，基于机器学习方法构建农业病虫害预警模型，确定农业病虫害评估预测结果，对农业病虫害评估预测结果进行深度挖掘，基于农业病虫害预警方法对农业病虫害进行预警，可提升农业病虫害预警效果及农业病虫害防治效果。
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公开(公告)号：CN112836725A
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN202110032036.8
申请日：2021-01-11
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于时序多光谱及微波遥感数据的弱监督LSTM循环神经网络稻田识别方，发明基于地面实测数据构建SAR标准时序曲线，并对SAR时序遥感数据进行DTW距离计算，依据DTW距离进行样本标注，构建高置信度的弱标签样本集，融合多光谱及SAR输入特征，基于LSTM的深度学习分类器采用弱标签样本加实测样本的训练集对分类器进行训练后提取预测结果中的水稻分类作为最终稻田识别结果。该方法可以用于像素级别的稻田识别预测，通过SAR曲线的DTW距离可标注获得高置信度的训练数据，减少对地面采样数据的依赖，可有效降低地面采样成本。
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