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公开(公告)号：CN109001792B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN201810588189.9
申请日：2018-06-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/00
Abstract: 用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和系统，涉及灾害预警领域，通过在预监测区域布设监测点，监测监测点地表溢出带电粒子的特性，进而获得与带电粒子特性相关的测量数据，对测量数据进行统计，依据统计结果获取统计值，将当前的统计值与之前的统计值进行比较，依据比较结果获取表征所述测量数据的变化的波动，实现对预监测区域的地震预报。由于创新的提出基于监测地表溢出带电粒子，实现对地震的全天候监测和数据的实时更新，通过对数据的分析能够及时对地震发生的危险发出预报。使其震中区域的人们提前开始采取避险措施，减少广大人民群众的人员伤亡及财产损失。
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公开(公告)号：CN114660657A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202111226001.4
申请日：2021-10-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明提供一种地震预测准确性评价方法，包括：将固定时间窗口内的地震预测结果输入地震预测评价模型；根据所述地震预测评价模型得出正确的有震预测得分S，其中，S取决于对震中位置和震级大小的预测情况，具体公式如下：S(d,M,ΔM)＝B(M)g(d)h(ΔM)其中B是底分，与实际地震的震级正相关；g是震中偏差因子(0≤g≤1)，与预测震中与实际震中的距离d负相关；h是震级偏差因子(0≤h≤1)，与预测震级与实际震级之差的绝对值ΔM负相关。本发明通过计算地震三要素的偏差，对地震预测准确与否给出了一个量化程度较高的评分。
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公开(公告)号：CN114167489A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111504790.3
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及一种地震前兆特征筛选分析方法、系统及存储介质。本发明依据实际监测精度的要求在待监测地区设置多个监测点，对监测点处不同时间的地震前兆信号的监测数据和监测时间内发生地震事件的时间进行监测，并对地震事件发生前预设时间段的监测数据进行统计提取其异常特征，并分析异常特征与地震事件的相关性，不需要对被测点附近地表和建筑产生任何损害，以为地震预测模型的构建提供高质量的数据输入，进而能够显著提高地震预测的准确性。并且能通过固定监测台站对待监测地区进行长期监测，具有较好的执行可行性。
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公开(公告)号：CN114167488A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111504562.6
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种基于异常时空图的周尺度地震预测方法及系统。所述方法，包括：采用局部相关跟踪方法，基于地震前兆信号计算在当前时间段每两个地震监测点之间的异常值，并由所有的异常值构建异常时空图；对异常时空图中的异常值按照异常程度等级进行划分，得到当前时间段内各个异常程度等级对应的监测点对；根据目标等级对应的监测点对的数量以及每个异常程度等级对应的监测点对的分布比例，得到下一时间段的地震预测结果。本发明能提高地震预测的准确性。
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公开(公告)号：CN113721291A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110913558.9
申请日：2021-08-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G01V1/18
Abstract: 本发明提供一种集成的地声传感系统和方法，所述地声传感系统浅表填埋于地下，包括：压电薄膜地声传感器、信号调制电路、控制单元和电源电路，其中，所述压电薄膜地声传感器用于将地声信号转换为电信号；所述信号调制电路用于将所述电信号滤波、放大、模数转换；所述控制单元用于将所述模数转换后的数字信号进行数字滤波、打包处理后然后传输至地面的终端模块中；所述电源电路为系统提供直流供电。所述地声传感系统采用基于拱形结构的压电薄膜地声传感器，具有宽频带范围和高灵敏度的特点，可感知从0.1Hz到10kHz的地声信号。该系统采用浅表填埋式安装方式，消除大部分人为和环境的干扰，安装简单，远程交互，无人值守。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435586B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110883251.9
申请日：2021-08-03
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开一种用于卷积神经网络的卷积运算装置，包括使能矩阵获取模块、使能矩阵控制器、待卷积矩阵控制器、卷积核矩阵控制器和卷积运算模块。使能矩阵获取模块分别将待卷积矩阵X与卷积核矩阵W的非零元素值都设置为第一预设值，以获取待卷积使能矩阵X′和卷积核使能矩阵W′。使能矩阵控制器、待卷积矩阵控制器和卷积核矩阵控制器依次将待卷积矩阵X与卷积核矩阵W的元素发送给卷积运算模块。卷积运算模块只有当待卷积使能矩阵X′和卷积核使能矩阵W′的元素的值都为第一预设值时，才对待卷积矩阵X和卷积核矩阵W中对应的元素进行乘法运算。由于在卷积运算过程中只对非零的元素进行乘法运算，减少了硬件负荷，并和提高了卷积运算速度。
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公开(公告)号：CN113435586A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110883251.9
申请日：2021-08-03
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开一种用于卷积神经网络的卷积运算装置，包括使能矩阵获取模块、使能矩阵控制器、待卷积矩阵控制器、卷积核矩阵控制器和卷积运算模块。使能矩阵获取模块分别将待卷积矩阵X与卷积核矩阵W的非零元素值都设置为第一预设值，以获取待卷积使能矩阵X′和卷积核使能矩阵W′。使能矩阵控制器、待卷积矩阵控制器和卷积核矩阵控制器依次将待卷积矩阵X与卷积核矩阵W的元素发送给卷积运算模块。卷积运算模块只有当待卷积使能矩阵X′和卷积核使能矩阵W′的元素的值都为第一预设值时，才对待卷积矩阵X和卷积核矩阵W中对应的元素进行乘法运算。由于在卷积运算过程中只对非零的元素进行乘法运算，减少了硬件负荷，并和提高了卷积运算速度。
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公开(公告)号：CN111506343A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010148579.1
申请日：2020-03-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请实施例属于深度学习技术领域，涉及一种基于脉动阵列硬件架构的深度学习卷积运算实现方法，方法包括：S1、所述控制器通过接口单元获取配置指令，并根据所述配置指令配置所述输入缓存和所述脉动阵列模块；S2、通过所述直接内存访问DMA将所述网络数据存储接口获取的帧图像数据传输到所述内部存储器；S3、逐行将存储于所述内部存储器中的帧图像数据读入到所述图像寄存器文件中，并通过广播的方式将一行图像数据输入到所述脉动阵列模块中，所述输入缓存根据控制器的配置将卷积核逐行输入所述脉动阵列模块中；S4、在所述脉动阵列模块中将一行帧图像数据与卷积核进行卷积运算，直到所述帧图像的最后一行，然后输出运算结果到所述输出缓存中。
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公开(公告)号：CN105334242A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201410320541.2
申请日：2014-07-07
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种基于液体饮品特征值识别液体饮品真伪的方法，包括如下步骤：将检测装置浸入待测液体饮品中，采集液体饮品特性；检测装置每间隔预设时间段提取并记录液体饮品特性，直至液体饮品特性保持恒定值；检测装置根据记录的液体饮品特性绘制液体饮品特性曲线，并计算出液体饮品特征值；将液体饮品特征值与标准数据库的特征值进行对比，根据对比结果识别待测液体饮品真伪，标准数据库为已建立好的存储有多种品牌液体饮品特征值的数据库；通过本申请提供的液体饮品真伪识别方法，使用者能够方便、有效、准确地对液体饮品真假优劣进行判断。
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公开(公告)号：CN105232041A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201410320580.2
申请日：2014-07-07
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A61B5/053
Abstract: 本发明涉及人体体表电特性分布的测量装置、数据终端及方法。测量装置包括：激励采集模块，用于产生激励人体体表被测部位的激励信号，将所述激励信号传导至所述被测部位，并采集所述被测部位在所述激励信号作用下的响应信号；信号处理模块，用于对所述响应信号和所述激励信号进行关于幅值和相位的处理，对处理后得到的幅值信息与相位信息进行编码，并输出编码结果，所述编码结果为人体体表的皮肤的阻抗数据；传输模块，用于将编码结果发送出去。本发明通过采集得到人体体表的阻抗数据，包括相位和幅值信息，以此作为皮肤和组织其他的电学特征值，避免采集多种参数所造成的系统复杂性和高昂的成本。
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