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公开(公告)号：CN118035433A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410228552.1
申请日：2024-02-29
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F16/34 , G06F16/33 , G06F16/338 , G06F18/22 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种带有多模态锚点的自适应文本摘要方法，将文本积极句子样本输入解码器，获得文本积极特征，将文本消极句子样本输入解码器，获得文本消极特征；通过文字摘要门控机制模型，计算文本积极特征与文本消极特征的核心文本摘要概率分布，选择核心文本摘要概率分布最大的词汇作为文本摘要；将图像积极目标样本输入解码器，获得图像积极特征，将图像消极目标样本输入解码器，获得图像消极特征；通过图像摘要门控机制模型，计算图像积极特征与图像消极特征的核心图像摘要概率分布，选择核心图像摘要概率分布中概率最大的图片作为图片摘要。本发明以多种媒体形式呈现信息，丰富了摘要的表达方式，使得用户可以更全面地了解和理解原始内容。
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公开(公告)号：CN117875520B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410273003.6
申请日：2024-03-11
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了基于动态图时空演化挖掘的公共安全事件预测方法及系统，方法包括：获得预测事件数据集合，由预测事件数据集合构建全局空间静态图；将全局空间静态图中第1至t‑1个节点特征输入至LSTM模型，通过事件演化获得演化节点特征#imgabs0#；由全局空间静态图获取第1个节点特征至第t‑1个节点特征的事件时序子图；由事件时序子图和演化节点特征#imgabs1#生成时空动态图#imgabs2#；基于注意力机制对所有时空动态图#imgabs3#和全局空间静态图进行时间与空间关系上的图融合后预测特征P；将预测特征P与事件选择库中的事件信息进行拟合获得预测事件，本发明通过分析公共安全事件的演化过程和发展走向，提高了公共安全事件预测准确率。
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公开(公告)号：CN118673464A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411155214.6
申请日：2024-08-22
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0455
摘要： 本发明公开了一种风速预测方法、装置及存储介质，属于风速预测技术领域，方法包括获取去噪后的气象数据；将气象数据输入到训练好的风速预测模型中，得到预设未来时刻的风速，完成风速预测；在风速预测模型中，对气象数据进行以下处理：将气象数据输入到图卷积模块中构建气象站时空图矩阵；将气象站时空图矩阵输入到连续残差时空模块中提取空间特征，将气象站时空图矩阵输入到Informer编码器中提取时序特征；将空间特征和所述时序特征进行特征融合，得到融合特征；将融合特征输入到Informer解码器中进行风速预测，得到预设未来时刻的风速；本发明能够提高风速预测的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN112203356A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010825095.6
申请日：2020-08-17
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种无中心卫星通信资源控制方法、装置，所述方法包括：在需要建立通信连接时，第一站点对业务信道进行扫描，确定业务信道中各信道的忙闲状态；第一站点占用业务信道中处于空闲状态的第一信道与第二信道；第一信道与第二信道相对应；在CSC信道通过ALOHA争用发送通信请求；若第二站点应答，则第一站点与第二站点通过第一信道与第二信道建立通信连接。采用上述技术方案，可以避免出现无中心卫星通信在实际应用中出现的资源碰撞以及丢包等情形，在工程实践之中，可以稳定地建立各个站点之间的通信连接。
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公开(公告)号：CN109635865A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811493359.1
申请日：2018-12-07
申请人： 南京信息工程大学
CPC分类号： G06K9/6219 , G01W1/10 , G06K9/6256
摘要： 本发明公开了一种基于分层表示学习的能见度预报方法，通过相关性分析确定影响能见度的18个因子；再将每天的因子作为一个训练样本，将实况数据形成的所有训练样本通过FCM聚类算法分类挑选出5000条，作为历史数据库D1，其中能见度小于10km的作为历史数据库D2；将模式预报场数据作为测试样本；先以10km为界分类，选历史数据库D1，用稀疏表示法对将测试样本分两类，回归预报出分类结果为10km以上的能见度；再将分类结果为10km以下的测试样本作新测试样本，以1km、5km为界分类，选历史数据库D2，用稀疏表示法将新测试样本分三类，并回归出新测试集各类能见度；本发明用于气象数据处理领域，能够加快数据处理速度，提高能见度预报精度。
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公开(公告)号：CN117235670A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311490620.3
申请日：2023-11-10
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/24 , G16H50/20 , G06F16/583 , G06F16/55 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本申请涉及一种基于细粒度交叉注意力的医学影像问题视觉解答方法。该方法包括：获取放射性医疗图像和所述放射性医疗图像对应症状问题的文本数据，采用细粒度视觉特征提取模块对所述放射性医疗图像进行局部特征提取，获得局部图像特征，采用文本特征提取模块对所述文本数据进行特征提取，获得文本特征，再将由局部图像特征和文本特征组成的多模态特征对输入到交叉模态编码器模块进行多模态特征融合，获得融合后的特征，进而将所述融合后的特征输入到答案预测模块中进行答案预测，获得答案预测结果，以根据所述答案预测结果对所述症状问题进行解答，从而提高了医学视觉问题解答的准确性。
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公开(公告)号：CN116503292B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310762260.1
申请日：2023-06-27
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T7/10
摘要： 本发明公开了一种基于SwinIR的高光谱遥感图像去噪方法，本发明将SwinIR基础网络中单一二维空间尺度的卷积改进为二维与三维卷积拼接，并通过协调注意力机制融合空间特征与光谱特征，以此来充分获得高光谱图像的不同维度信息；采用三维光谱图像编码，并添加自适应池化层将空间编码与光谱编码结合得到整体编码，以确保重构高光谱图像的光谱连续性；采用空间重构残差，将空间重构图像与整体编码重构图像结合来防止最终去噪后的高光谱图像的失真。本发明充分利用了高光谱图像不同维度的信息，并提高了含噪声高光谱图像的图像质量。
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公开(公告)号：CN114913403A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210839762.5
申请日：2022-07-18
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种基于度量学习的视觉问答方法，采用自注意力编码器和交叉注意力模块对自然语言问题特征与视觉图像特征在高维特征空间中进行对齐与映射；采用自监督的多模态度量学习方法将自然语言问题特征与视觉图像特征进行相似度度量，并将视觉图像特征分为积极视觉特征与消极视觉特征；积极视觉特征与原视觉特征通过与自然语言问题特征融合从而得到正确的答案，消极视觉特征与然语言问题特征融合不能获得正确的答案。本发明实现了在高维特征空间中多模态特征的相似度度量，并采用对比的学习方式对度量出的积极视觉特征与消极视觉特征对抗训练，缓解了视觉问答中语义鸿沟与语义偏差问题，提高了视觉问答模型的性能与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105240846A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510650393.5
申请日：2015-10-09
申请人： 南京信息工程大学
IPC分类号： F23C10/28
摘要： 本发明一种多变量广义预测控制优化的循环流化床锅炉燃烧过程控制方法，包括步骤：1、初始化循环流化床锅炉燃烧过程控制器设计参数；2、根据采集的循环流化床锅炉燃烧过程的过程变量数据，通过多变量渐消记忆递推最小二乘法辨识建立燃烧过程模型；3、根据多变量广义预测控制特性对PID1、PID2、PID3控制器参数进行优化整定，并将整定结果解耦；4、根据所得到的控制器参数，分别控制给煤量、一次和二次风量，进而控制床温、主蒸汽压力和炉膛出口烟气含氧量；5、进入下一个时刻，重复进行步骤2到步骤5。本发明控制精度较高，跟踪速度较快，无超调，稳态误差小，抗耦合能力强，控制过程平滑，是一种形式简单、实现方便的循环流化床锅炉燃烧过程多变量控制技术。
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公开(公告)号：CN118966364A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411448500.1
申请日：2024-10-17
申请人： 南京信息工程大学
摘要： 本发明公开了一种自动驾驶视觉推理认知方法及相关装置。本发明采用仿照视觉通路的人脑视觉通路模型进行自动驾驶视觉推理认知，用神经元模型模拟视觉信号从视网膜进入到外侧膝状体再到初级视觉皮层的过程，有利于提取图像的底层特征，为接下来的语义信息认知奠定基础，用神经元模型模拟视觉通路的腹侧通路和背侧通路，有利于对特征图和问题文本进行高级认知，辅助理解图像构成逻辑，用神经元模型模拟人脑前额叶，有利于推理出图像和问题文本对应的答案，实现了基于视觉通路的视觉特征和语义认知的视觉推理，充分开盒神经认知过程，提高可解释性。
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