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公开(公告)号：CN107633264A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710782177.5
申请日：2017-09-02
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于空谱多特征极限学习的线性共识集成融合分类方法，包括以下步骤：提取高光谱图像的光谱特征、空间特征和几何结构特征；用条件类概率极限学习机作为分类器，分别处理光谱特征、空间特征和几何结构特征，各自得到一组分类标签以及概率分布；建立线性共识集成模型，分析不同特征得到的分类结果，得到最终分类结果。本发明利用多种光谱特征、空间特征和几何结构特征，定义条件类概率极限学习机作为分类器得到分类标签以及概率分布，最后建立线性共识集成融合模型，充分考虑不同特征对不同区域像元的作用，可以获得更好的分类结果。
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公开(公告)号：CN114613136A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210216920.1
申请日：2022-03-06
申请人： 南京理工大学 , 金岩展云信息技术南京有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于关联路径的过饱和关键交叉口群协调控制方法及系统，确定关键交叉口，与所有相邻交叉口一起构建子区的关键交叉口群；计算关键交叉口群公共周期；分配各关联交叉口各相位的初始绿灯时间；确定关键交叉口各相位需要的绿灯时间；利用多关联路径协调控制策略协调关键交叉口配时；判断关键交叉口与各关联交叉口通行能力是否收敛，若收敛或已达最大迭代次数，输出关键交叉口群内所有交叉口的最终配时结果；若不收敛，结合各路径下游交叉口关联相位绿灯时间扩展约束条件扩展下游关联相位绿灯时间，更新关联交叉口配时，重新迭代计算。本发明有效减少了路网排队滞留现象，同时在过饱和情况下可大大减少延误、停车次数与等待时间。
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公开(公告)号：CN107633264B
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN201710782177.5
申请日：2017-09-02
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于空谱多特征极限学习的线性共识集成融合分类方法，包括以下步骤：提取高光谱图像的光谱特征、空间特征和几何结构特征；用条件类概率极限学习机作为分类器，分别处理光谱特征、空间特征和几何结构特征，各自得到一组分类标签以及概率分布；建立线性共识集成模型，分析不同特征得到的分类结果，得到最终分类结果。本发明利用多种光谱特征、空间特征和几何结构特征，定义条件类概率极限学习机作为分类器得到分类标签以及概率分布，最后建立线性共识集成融合模型，充分考虑不同特征对不同区域像元的作用，可以获得更好的分类结果。
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公开(公告)号：CN108417221A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810074257.X
申请日：2018-01-25
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于信号二维重组融合滤波的数字对讲机声码类型检测法，包括以下步骤：对一维声码信号进行二维信号重组，对重组后的二维声码信号进行融合滤波处理，对经过融合滤波的二维声码信号根据属性约简获得的特征进行模型训练，得到SVM分类模型；对待检测的数字对讲机声码信号样本进行二维信号重组和融合滤波处理，使用SVM分类模型，对融合滤波处理后的二维信号根据属性约简获得的特征进行测试检测，采用投票法对每个二维信号的测试检测结果进行决策级融合，得到最终的声码信号类型检测结果。本发明采用信号二维重组的方法将一维声码信号二维化，从而能更好地提取声码信号特征，提高声码信号类型检测的精度。
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公开(公告)号：CN114613136B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202210216920.1
申请日：2022-03-06
申请人： 南京理工大学 , 金岩展云信息技术南京有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于关联路径的过饱和关键交叉口群协调控制方法及系统，确定关键交叉口，与所有相邻交叉口一起构建子区的关键交叉口群；计算关键交叉口群公共周期；分配各关联交叉口各相位的初始绿灯时间；确定关键交叉口各相位需要的绿灯时间；利用多关联路径协调控制策略协调关键交叉口配时；判断关键交叉口与各关联交叉口通行能力是否收敛，若收敛或已达最大迭代次数，输出关键交叉口群内所有交叉口的最终配时结果；若不收敛，结合各路径下游交叉口关联相位绿灯时间扩展约束条件扩展下游关联相位绿灯时间，更新关联交叉口配时，重新迭代计算。本发明有效减少了路网排队滞留现象，同时在过饱和情况下可大大减少延误、停车次数与等待时间。
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公开(公告)号：CN108417221B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810074257.X
申请日：2018-01-25
申请人： 南京理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于信号二维重组融合滤波的数字对讲机声码类型检测法，包括以下步骤：对一维声码信号进行二维信号重组，对重组后的二维声码信号进行融合滤波处理，对经过融合滤波的二维声码信号根据属性约简获得的特征进行模型训练，得到SVM分类模型；对待检测的数字对讲机声码信号样本进行二维信号重组和融合滤波处理，使用SVM分类模型，对融合滤波处理后的二维信号根据属性约简获得的特征进行测试检测，采用投票法对每个二维信号的测试检测结果进行决策级融合，得到最终的声码信号类型检测结果。本发明采用信号二维重组的方法将一维声码信号二维化，从而能更好地提取声码信号特征，提高声码信号类型检测的精度。
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公开(公告)号：CN114640950A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210216884.9
申请日：2022-03-06
申请人： 南京理工大学 , 金岩展云信息技术南京有限公司
摘要： 本发明提出一种基于Android源生GPS定位API的移动设备定位方法及系统，通过Android API获取原始GPS数据和网络定位数据；基于卡尔曼滤波方法，滤除原始GPS数据和网络定位数据中的噪声、数据跳跃波动以及不平滑的经纬度点迹，并对滤波结果进行插值；根据用户请求进行预测点迹输出、上传和轨迹绘制。本发明使用硬件设备成本低，而且能够较好的满足用户提高定位精度、上传云端和本地轨迹绘制的需求。
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