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公开(公告)号：CN114385822A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011140133.0
申请日：2020-10-22
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06T17/05 , G06V10/50
Abstract: 本发明公开了一种利用词袋模型的高分辨率DEM语义对象识别方法，属于地理空间数据处理技术领域，具体包括以下步骤：步骤1，地貌特征向量表达，步骤2，地貌词袋模型构建，步骤3，目标地貌语义映射，步骤4，地貌对象分类识别。本发明中，由高分辨率DEM数据集提取地貌变量生成地貌特征向量，然后利用外部开放数据源丰富地貌语义信息形成地貌词袋并生成地貌加权特征向量，其次形成目标地貌特征要素和词袋内高等级概念之间的映射，最后比对目标数据加权特征和训练数据加权特征实现地貌识别，通过集成地貌变量，基于区域的特征和高级地貌描述，实现自动地貌识别，显著提高派生地貌对象的识别精度及效率。
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公开(公告)号：CN112070366B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010840311.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多源监测数据关联分析的区域滑坡风险定量测算方法，预测方法通过深入分析灾害区域多源监测数据，使用概率统计学方法结合信号处理技术对多模态滑坡监测数据中致灾因子表现的数据特征提取与分析，挖掘在时域上特征值之间的潜在、深层的时空关联并利用其特征组合约束滑坡隐患机理模式的判别进一步构建定量回归模型，研究模型驱动的区域滑坡隐患定量测算方法。有益效果为：有助于对区域多源监测数据的充分利用并且提高其在隐患风险分析中的参考性，避免由于不同场景表现的随机性和多样性导致的致灾因子提取与时空预测难以具备通用性等问题的出现，能够支持针对不同滑坡隐患场景的灾害隐患信息获取等相关灾害分析的任务中。
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公开(公告)号：CN111639196B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010493504.7
申请日：2020-06-03
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多层渐进增强的地灾知识图谱及其自动补全方法，包括基于多传感器观测数据融合增强的地灾场景要素提取，所述传感器将用于获得具有丰富时空信息的场景要素信息库，将用于生成具有实体节点及关系连接的场景多元组图模型；涉及利用图卷积神经网络的谱聚类算法思想构建关系权重约束的知识表征学习，利用大量多元组图模型训练加权聚类的知识表征学习算法用于知识图谱的补全，涉及面向存在缺失问题的地灾知识图谱的渐进自动补全。有益效果为：将图模型与图计算相结合，研究了地灾场景中数据的结构及知识的挖掘，实现了地灾知识图谱的自动补全，可为应用知识图谱的后续分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN118313451B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410747898.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 宁夏大学 , 兰州交通大学
IPC: G06N5/022
Abstract: 本发明的实施例提供了基于时空超图的生态保护红线风险知识图谱结构优化方法。所述方法包括获取生态保护红线区域风险领域的知识数据源，根据知识数据源分析生态保护红线区域风险领域的知识体系的构成元素，将构成元素的语义描述抽象表达为生态保护红线风险知识本体；构建知识三元组，形成三元组知识图谱；定义的知识表达规则和实例数据，抽取具有时间特征、空间特征的图节点和图边，定义映射规则；对三元组知识图谱中的图节点和图边进行结构优化，得到结构优化的知识图谱。以此方式，可以适应不同类型和层次的风险建模需求，并且能够直接表示多个实体之间的复杂关系，提供更精确的风险源辨识和传播模式挖掘。
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公开(公告)号：CN118378701B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410840642.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
IPC: G06N5/025 , G06F16/36 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06F16/901
Abstract: 本发明的实施例提供了高阶图结构驱动的大规模地学领域知识图谱更新优化方法。所述方法包括获取地学知识图谱；地学知识图谱包括知识图谱要素和要素的文本信息；知识图谱要素包括知识实体和知识实体间的关系；利用关系网络建模方法对知识实体进行关系建模，构建地学关系网络模型；基于地学关系网络模型进行图结构提取，根据图结构的阶数计算地学关系网络模型中节点的重要度；通过节点的重要度定义实施全/增量更新的判断阈值，基于判断阈值对节点进行全/增量更新。以此方式，可以适应大规模地学领域知识图谱的实时、轻量、快速更新需求，提供更准确且具备时效性的地学知识图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113764039A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111067042.3
申请日：2021-09-13
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种单体聚合酶定向进化识别不同启动子的模拟预测方法，涉及生命科学技术领域。本发明所述方法通过使用Hdcok对得到并通过结构比对与MD模拟筛选出最佳复合体模型、参照定向进化实验对复合体模型进行特定突变、每个结构执行1μs时长的全原子分子动力学模拟和对每段轨迹进行能量计算机氢键盐桥分析，得出进化路径的能量学和结构动力学细节。利用本发明所述方法，成功把一个噬菌体RNAP从识别其原始启动子切换到另一个启动子上。
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公开(公告)号：CN118378701A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410840642.6
申请日：2024-06-27
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
IPC: G06N5/025 , G06F16/36 , G06F18/2135 , G06F18/25 , G06F16/901
Abstract: 本发明的实施例提供了高阶图结构驱动的大规模地学领域知识图谱更新优化方法。所述方法包括获取地学知识图谱；地学知识图谱包括知识图谱要素和要素的文本信息；知识图谱要素包括知识实体和知识实体间的关系；利用关系网络建模方法对知识实体进行关系建模，构建地学关系网络模型；基于地学关系网络模型进行图结构提取，根据图结构的阶数计算地学关系网络模型中节点的重要度；通过节点的重要度定义实施全/增量更新的判断阈值，基于判断阈值对节点进行全/增量更新。以此方式，可以适应大规模地学领域知识图谱的实时、轻量、快速更新需求，提供更准确且具备时效性的地学知识图谱。
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公开(公告)号：CN118781387A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410747896.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 北京帝测科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464
Abstract: 本发明的实施例提供了区域多年水质敏感性评估方法、装置和设备。所述方法包括通过获取多模态对地观测影像，根据影像内容提取水域和深度学习训练样本，根据提取的水域和深度学习训练样本使用SAM模型识别多年LULC种类，通过加权数据立方体得到多年水敏感性定量评估结果。以此方式，可以通过深度学习从超高分辨率的对地观测数据下识别城市土地利用及评估水域敏感性，从而实现对计算时间成本和标注数据集需求的平衡，充分利用对地观测技术的优势，突破了传统人力调查在空间和时间连续性上的局限。
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公开(公告)号：CN118334363B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410749987.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
Abstract: 本发明的实施例提供了基于遥感图像和LiDAR分析的地形特征语义建模方法。所述方法包括获取高分辨率遥感影像和LiDAR数据；基于所述高分辨率遥感影像提取第一地形特征，以及基于LiDAR数据提取地形对象；将所述第一地形特征和地形对象进行边缘融合，得到边缘融合后的地形特征；对所述边缘融合后的地形特征进行语义建模。以此方式，可以充分整合多种地球观测数据，实现了地形特征的准确提取，并且将地形特征提取的结果与本体定义的地形知识相结合，在时空、尺度、功能、语义等方面实现地形特征知识一致性描述与规范化表达。
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公开(公告)号：CN118334363A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410749987.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 中国科学院沈阳应用生态研究所 , 宁夏大学 , 兰州交通大学 , 北京帝测科技股份有限公司 , 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司
Abstract: 本发明的实施例提供了基于遥感图像和LiDAR分析的地形特征语义建模方法。所述方法包括获取高分辨率遥感影像和LiDAR数据；基于所述高分辨率遥感影像提取第一地形特征，以及基于LiDAR数据提取地形对象；将所述第一地形特征和地形对象进行边缘融合，得到边缘融合后的地形特征；对所述边缘融合后的地形特征进行语义建模。以此方式，可以充分整合多种地球观测数据，实现了地形特征的准确提取，并且将地形特征提取的结果与本体定义的地形知识相结合，在时空、尺度、功能、语义等方面实现地形特征知识一致性描述与规范化表达。
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