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公开(公告)号：CN116049404A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310047534.9
申请日：2023-01-31
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/29 , G06F40/289
摘要： 本发明属于地理空间信息处理技术领域，具体涉及一种基于拓扑数据分析增强的灾情地理文本分类方法，对原始数据进行收集得到相关的地理灾情文本数据，然后人工标注参考分类文本数据类别，之后通过python中的jieba库进行分词以及使用Word2Vec库将文本转为向量，并对得到的向量进行数据处理：对词向量这块，采用拓扑数据分析方法进行处理。使用神经网络等机器学习模型进行训练，获得训练模型，用以预测目标文本的类别。本发明创新性引入拓扑数据分析方法，改进神经网络等传统机器学习方法，提出了一种基于拓扑数据分析增强的灾情地理文本分类方法。
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公开(公告)号：CN114881140B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210482521.X
申请日：2022-05-05
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/2323 , G06F16/9537
摘要： 本发明涉及地理流技术领域，具体涉及一种扩展谱聚类的地理流空间分析方法；本发明主要关注的是将流视作整体研究对象进行聚类的方法。基于已有的地理流研究方法提出了一种新的流聚类方法，该方法通过定义流的距离和流的空间相似性，将谱聚类的研究方法应用于流领域中，并通过模拟实验验证来分析该方法的有效性和可靠性；本发明提供的一种扩展谱聚类空间分析的地理流方法将应用于点数据的谱聚类应用于OD空间流中，将点的数据处理方法转换为线的处理方法，是一种方法的创新，为探索海量空间流数据提供了有效工具。
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公开(公告)号：CN114881140A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210482521.X
申请日：2022-05-05
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/9537
摘要： 本发明涉及地理流技术领域，具体涉及一种扩展谱聚类的地理流空间分析方法；本发明主要关注的是将流视作整体研究对象进行聚类的方法。基于已有的地理流研究方法提出了一种新的流聚类方法，该方法通过定义流的距离和流的空间相似性，将谱聚类的研究方法应用于流领域中，并通过模拟实验验证来分析该方法的有效性和可靠性；本发明提供的一种扩展谱聚类空间分析的地理流方法将应用于点数据的谱聚类应用于OD空间流中，将点的数据处理方法转换为线的处理方法，是一种方法的创新，为探索海量空间流数据提供了有效工具。
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公开(公告)号：CN114580700A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111106874.1
申请日：2021-09-22
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06N7/00 , G06K9/62 , G06F16/29 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/84
摘要： 本发明公开了一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法，包括对原始数据进行预处理得到研究所需的NDVI和LST数据，对于受云污染的NDVI和LST数据利用R中RGISTools包中的IMA平均异常插值法进行缺失数据优化。然后利用ESTARFM模型对NDVI和LST数据分别进行时空融合，得到高时空分辨率数据，结合地表语义信息，建立语义贝叶斯网络，利用语义贝叶斯网络实现对TVDI的预测。本发明的有益效果是：从贝叶斯网络的角度对一区域的干旱情况结合语义信息进行预测，在干旱预测方面提出了一个全新的可适用的方法，同样语义贝叶斯也可以适用于其他领域的预测，是一个可拓展，可多方面适用的预测方法。
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公开(公告)号：CN114169520A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111326449.3
申请日：2021-11-10
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06N5/00 , G06N20/20 , G06K9/62 , G06F16/909 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种时空梯度提升决策树的方法，包括步骤一、目标数据获取，对原始数据进行筛选，得到目标地区气象站点的数据；步骤二、使用Python对数据中不需要的特征数据以及对剩余数据中的噪声数据进行线性处理，提高数据完整性；步骤三、对处理后的气象数据进行计算，将每日数据转为需要的月平均数据；步骤四、根据站点的时间属性信息和空间属性信息获得时空信息；步骤五、利用气象站点的纬度，月平均气温和月平均降水计算月SPEI数据；步骤六、ST‑GBDT模型构建与预测。该时空梯度提升决策树的方法，能够利用时空信息与GBDT相结合的方式，在输入探索变量中增加时空信息，增加输入变量的特征，利用scikit‑learn的类库在Python语言中的开发实现。
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公开(公告)号：CN114580700B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111106874.1
申请日：2021-09-22
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G01W1/10 , G06N7/01 , G06F16/29 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法，包括对原始数据进行预处理得到研究所需的NDVI和LST数据，对于受云污染的NDVI和LST数据利用R中RGISTools包中的IMA平均异常插值法进行缺失数据优化。然后利用ESTARFM模型对NDVI和LST数据分别进行时空融合，得到高时空分辨率数据，结合地表语义信息，建立语义贝叶斯网络，利用语义贝叶斯网络实现对TVDI的预测。本发明的有益效果是：从贝叶斯网络的角度对一区域的干旱情况结合语义信息进行预测，在干旱预测方面提出了一个全新的可适用的方法，同样语义贝叶斯也可以适用于其他领域的预测，是一个可拓展，可多方面适用的预测方法。
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公开(公告)号：CN115357811A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211013111.7
申请日：2022-08-23
申请人： 安徽农业大学
IPC分类号： G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F16/906 , G06K9/62
摘要： 本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法，包括如下步骤：S1、时序地理流构建；S2、地理流降维；S3、地理流聚类识别。本发明提出了一种顾及拓扑数据分析的时序多层地理流聚类识别方法，这种全新的地理时空分析方法可识别多层地理流聚类；为了将多层时序地理流进行聚类，发明人将拓扑数据分析的多透镜工具引入到方法持久性图中，计算每个持久性图之间的Wasserstein距离从而将不同时序的多层地理流进行聚类，生动地描绘了它们的动态相互作用，丰富对城市空间动态组织的研究；其实验结果可以为可持续城市管理提供决策支持。
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公开(公告)号：CN220887513U
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202322768937.0
申请日：2023-10-16
摘要： 本实用新型公开了一种防污染的一次性青枯菌噬菌体封装装置，包括封装离心管，封装离心管的顶端固定设置有封存管口，封存管口的外侧固定设置有外螺纹管套，外螺纹管套的顶端螺纹连接有密封管帽，本实用新型一种防污染的一次性青枯菌噬菌体封装装置，该青枯菌噬菌体封装装置将传统的离心管压帽改为两段式封帽，内封帽为密封塞，直接塞封在离心管顶部，实现对离心管密封，防止内部青枯菌噬菌体泄漏，外封帽采用螺纹拧紧在封塞的外部，并在外封帽内安装抑菌结构，在拧紧后，通过抑菌结构封闭缝隙，实现对离心管的密封和抑菌，离心管改为一次性用品，密封和抑菌效果显著，可有效改善传统青枯菌噬菌封存装置容易出现噬菌体污染的问题。
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