-
公开(公告)号：CN113722980A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110899892.3
申请日：2021-08-06
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/06 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于海洋浪高预测技术领域，公开了一种海洋浪高预测方法、系统、计算机设备、存储介质、终端，选取相关系数高的特征作为预测海浪高度的输入特征；按照粒子群行为特征建立混沌模型，解决粒子群过早收敛问题；CDW为BP模型进行初始化阶段的优化；在CPSO‑BP模型中，混沌粒子群优化算法(CPSO)在解空间中寻找最优的粒子对BP网络的初始权值和阈值进行优化；使用CPSO算法优化过的参数作为ELM网络的初始权值和阈值传入ELM网络；利用CPSO‑BP模型或CPSO‑ELM模型进行海洋预警领域浪高预测。本发明使用深度学习方法进行浪高预测具有准确性高、成本低、运行速度快的优点。
-
公开(公告)号：CN110445889B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201910890793.1
申请日：2019-09-20
Applicant: 中国海洋大学
IPC: H04L29/12 , H04L9/32 , H04L12/46 , H04L12/753
Abstract: 本发明公开了一种以太网环境下交换机IP地址管理方法及系统。所述管理方法包括基于生成树协议，利用根交换机实现全网DHCP服务管理，依据交换机的端口数量分配IP地址，每个交换机都可以提供DHCP服务，依据根交换机分配的IP地址，服务交换机连接的终端；当交换机接收到终端发送的ARP请求第i个IP对应的MAC地址，根据数据库交换机可以知道合法的第i个IP地址所在的交换机j的MAC，使用交换机j的MAC地址作为第i个IP对应的MAC地址。采用本发明所提供的管理方法及系统可以实现局域网内IP地址自动管理，交换机之间无需传输ARP协议，DHCP协议，减少了局域网内大部分的广播流量，从根本上消除广播风暴，ARP病毒，提高局域网网络带宽利用率，提高网络安全性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119919993A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411685573.2
申请日：2024-11-23
Applicant: 中国海洋大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V30/18 , G06V30/19
Abstract: 本发明提供一种基于大型视觉语言模型的家电拆解过程中的人员行为识别模型训练方法、行为识别方法及系统。包括：获取拆解过程中的视频数据、将视频数据处理成连续帧、拆解过程人员行为定义、使用Gemini大模型辅助人工标注数据、基于LLaMA2‑7B基座模型设计大型视觉语言模型、分两阶段训练大型视觉语言模型、产品拆解过程人员行为识别系统的前后端搭建与实现。本发明能够准确识别8类不同的家电拆解动作，涵盖了多样化的手势和肢体动作。通过利用大型视觉语言模型的高级逻辑推理能力，本发明实现了对复杂工业场景下人员行为的高效识别，具备良好的迁移性，能够广泛应用于各种工业环境。与传统方法相比，本技术在识别精度和适应性方面具有显著优势，为工业自动化和安全管理提供了一种创新的解决方案。
-
公开(公告)号：CN114188035B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111537214.9
申请日：2021-12-15
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛市疾病预防控制中心(青岛市预防医学研究院)
Abstract: 本发明涉及一种基于改进SEIR模型的传染病预测方法及系统，首先根据Logistic模型构建传染病模型；其次将疫情数据输入至传染病模型进行拟合优化，获得优化参数；然后基于优化参数和康复率回归公式对SEIR模型进行改进，获得改进后的SEIR模型；最后利用改进后的SEIR模型对现有感染者人数进行预测。本发明使用了康复率回归公式代替原SEIR模型中不可变的康复率，因此利用改进的SEIR模型进行传染病预测具有预测精度高的优点。
-
公开(公告)号：CN117542539A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311368058.7
申请日：2023-10-21
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛市疾病预防控制中心(青岛市预防医学研究院)
Abstract: 本发明属于手足口病数据信息监测技术领域，公开了一种基于改进SEIR模型的手足口病疫情预测方法与系统。该方法首先根据手足口病疫情的具体特点在SEIR模型的基础上添加隐性感染者群体、病毒脱落者群体、环境中的病毒并考虑手足口病具有潜伏期与自限性的特点构建传染病模型；其次将疫情数据输入至传染病模型进行拟合优化，获得优化参数；然后基于优化参数对模型进行改进，通过使用马尔科夫链转换控制方程获得改进后的SEIR模型；最后利用改进后的SEIR模型对未来一段时间的感染者人数进行预测。本发明使用了综合考虑了手足口病疫情传播中涉及的各类群体并对传染率进行拟合，因此改进后的SEIR模型具有预测精度高的优点。
-
公开(公告)号：CN113592809A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110855365.2
申请日：2021-07-28
Applicant: 中国海洋大学 , 青岛市疾病预防控制中心(青岛市预防医学研究院)
Abstract: 本发明属于肺炎诊断技术领域，公开了一种基于通道注意力残差网络的肺炎图像检测系统及方法，所述基于通道注意力残差网络的肺炎图像检测方法包括：将深度学习技术与医学影像‑胸部X光片相结合，将预训练好的ResNet模型权重和参数迁移到残差网络模型，从通道维度将ECA注意力模块引入残差结构，构建基于通道注意力的残差网络模型ECA‑XNet，用于从胸部X片中检测肺炎。本发明将预训练好的ResNet模型权重和参数迁移到本文模型上，提高模型的训练速度。为了对有用的残差特征进行增强并抑制噪声的干扰，本发明从通道维度将ECA注意力模块引入残差结构，所提出的模型已经在Chest X‑Ray Images数据集上得到验证。
-
公开(公告)号：CN113591944A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110797292.6
申请日：2021-07-14
Applicant: 中国海洋大学
Abstract: 本发明属于模型优化技术领域，公开了一种随机森林模型训练中参数选择的优化方法、设备、终端，所述随机森林模型训练中参数选择的优化方法包括：确定随机森林的参数影响；构建基于QGA‑RF的参数优化算法；进行基于量子遗传算法的随机森林优化。本发明通过实验证明经过QGA的优化，随机森林算法的分类性能获得了提升，而且模型的训练时间也在可接受范围内；QGA相较于GA有更好的全局搜索能力，且不易陷入局部最优解。同时，本发明使用改进的QGA对随机森林分类模型进行优化，给出了随机森林中两个参数对模型分类性能的影响，并通过QGA搜索出一对最优的参数解，最后通过实验证明了该方法的有效性。
-
-
-
-
-
-
Search Results
27
records
(took 0.049 seconds)
