公开(公告)号：CN119886226A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510370248.5

申请日：2025-03-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 蔡坪元 ,  薛羽 ,  田伟 ,  徐昕 ,  钟水明 ,  项正龙 ,  王修来 ,  许艳丹

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种基于扩散进化算法的神经架构搜索方法，该方法首先构建超网，该超网包括子网，每个子网通过连续编码为每条连接边上的每个操作赋予权重；然后获取不同类别的图片构建成数据集；最后对超网权重和子网编码进行交替优化，直至满足约束条件时停止优化，得到最优子网编码，进而得到神经网络的架构。本发明创新性地将扩散模型的迭代去噪机制与进化算法的全局搜索策略相融合，通过结合扩散模型的去噪机制与进化算法的全局搜索能力，构建超网并交替优化网络权重和子网编码；利用自适应噪声调度和密度估计，增强种群多样性，避免局部最优，能够更好地找到适合任务的最优神经网络架构。

公开(公告)号：CN119884693A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510371485.3

申请日：2025-03-27

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 田伟 ,  乔建权 ,  金澄 ,  秦子航

IPC: G06F18/21 ,  G06F18/10 ,  G01W1/10

Abstract: 本发明提供一种天气数据处理方法及系统，精准的天气数据可以为人们提供可靠的决策依据，因此，提升天气数据的精准度具有重要的意义，基于区域变化率对实时云层区进行区域变化处理，得到播报区域的拆分等级；根据划分方向和播报区域中的地理信息对播报区域进行划分，得到多个衰减区域，基于衰减区域对实时风速进行衰减处理，得到预测风速；基于实时风向和实时风速确定实时云层区的云路轨迹，根据拆分等级、预测风速和云路轨迹对播报区域进行更新，得到云路展示图，可以依据云层的实际变化趋势对区域进行动态划分播报，从而较好的提升天气数据的精准度。

公开(公告)号：CN119478587A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202510027124.7

申请日：2025-01-08

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 周铖昊 ,  项正龙 ,  薛羽 ,  田伟 ,  钟水明 ,  徐昕

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提出了一种基于CLIP损失与感知损失的扩散模型LoRA微调优化方法及系统，所述方法包括：步骤1，在LoRA微调过程中，结合CLIP损失和感知损失，动态调整CLIP损失和感知损失的权重；步骤2，利用CLIP模型计算去噪后的中间图像与目标文本的语义相似度，并根据相似度差异优化扩散模型的噪声预测能力；步骤3，采用感知损失计算中间图像与目标图像在特征空间的差异，并优化扩散模型的噪声预测能力，提升生成图像的视觉质量与细节保真度；步骤4，根据训练进展调整是否启用CLIP损失和感知损失。通过引入CLIP损失，模型在微调训练过程中能够更好地将图像与文本进行对齐，使得生成的图像更加符合文本提示的描述。

公开(公告)号：CN117972009A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410374261.3

申请日：2024-03-29

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 罗帆 ,  田伟

IPC: G06F16/29 ,  G06T3/4038 ,  G06T17/05 ,  G01S13/95

Abstract: 本发明公开了一种针对天气雷达拼图系统组网产品的数据解析方法，建立了一套对天气雷达拼图系统V3.0组网产品的雷达基数据进行全面的数据识别、分析、提取、存储和可视化流程，本发明针对输入的二进制雷达基数据能够结合多样的地理特征要素进行可视化并且嵌入了地理信息实现栅格数据的导出以便后续在GIS中进行二次开发。本发明中提出的雷达解析和识别框架在实现对V3.0组网产品数据的高效解析和准确识别方面具有显著的优势，为天气雷达拼图系统V3.0组网产品在之后的推广和处理带来了更具有适应性和可靠性的解决方案。

公开(公告)号：CN116931129A

公开(公告)日：2023-10-24

申请号：CN202310924818.1

申请日：2023-07-25

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 沈凯迪 ,  田伟

IPC: G01W1/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G01S13/95 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于多模式集合的短期降水预报方法、装置、设备及介质，其方法包括获取雷达采集的目标区域在当前时段的雷达回波图序列，并进行预处理；根据预处理后的当前时段的雷达回波图序列，获取短未来时段的雷达回波图序列；根据短未来时段的雷达回波图序列，获取目标区域在短未来时段的降水强度序列预测；获取各第三方提供的目标区域在长未来时段的降水强度序列预测；根据各长未来时段的降水强度序列预测，获取目标区域在长未来时段的降水强度序列最终预测；将目标区域在短未来时段的降水强度序列预测和长未来时段的降水强度序列最终预测进行拼接，得到短期降水强度序列预测并进行预报；本发明提供的降水预报具有较高的准确性。

公开(公告)号：CN114742206B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202210417830.9

申请日：2022-04-20

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 刘欢欢 ,  田伟 ,  沈凯令 ,  易雷

IPC: G06F16/215 ,  G06F16/22 ,  G06F16/25 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及深度学习定量降水估计技术领域，具体是综合多时空尺度多普勒雷达数据的降雨强度估计方法，其方法步骤包括：获取多普勒单偏振雷达数据和地面自动气象站观测数据；获取雷达反射率因子、气象因子和地理因子；极坐标转笛卡尔坐标；K近邻插值和数据切片；制作标签；设计自注意模块并搭建模型；训练模型以及调整参数；调整最优模型进行测试集降水强度估计；与传统方法降雨估计方法进行对比分析，本发明能够很好的结合多尺度中有利于降雨估计的气象因子，对不利因子进行了一定程度的抑制，设计的模型能够学习到降雨场中的微物理特性，有效利用气象因子和地理因子，与雷达反射率因子相结合，减少误差，进行了更准确的估计。

公开(公告)号：CN104376053B

公开(公告)日：2017-12-22

申请号：CN201410611227.X

申请日：2014-11-04

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  徐熙超 ,  田伟 ,  薛羽 ,  钟水明 ,  曹杰

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明针对传统的数据集中存储单点查询的问题，公开了一种基于海量气象数据的存储与检索方法，利用Hadoop平台，通过对分布式非关系型数据库Hbase建立二级索引，并且将数据通过转换、迁移导入到云平台，实现海量数据的可靠存储与快速检索。本发明包括如下步骤：数据过滤；在Hbase中定义对应的表格式；建立二级索引；分情况进行数据导入；分情况进行数据检索。本发明既能实现数据的实时查询，也避免以往存储和维护大量数据所产生的高昂成本，在保证敏感数据安全的前提下能够更经济高效地实时查询海量气象数据。

公开(公告)号：CN104346459B

公开(公告)日：2017-10-27

申请号：CN201410629761.3

申请日：2014-11-10

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  金传鑫 ,  侯荣涛 ,  田伟 ,  薛羽

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明提供一种基于术语频率和卡方统计的文本分类特征选择方法，包括如下步骤：对数据集预处理；把每一个数据对象转换为特征空间的向量；分别计算每个术语在每个文本分类中的最大术语频率和平均术语频率；根据平均术语频率计算术语在每个类中的分布差异度；将每个术语的最大术语频率和分布差异度与传统的卡方统计公式相结合，计算每个术语在每个类中的权重，并取最大值为术语权重；将每个术语权重降序排序，选出权重值最大的前N个术语作为特征。本发明通过对传统的卡方统计进行改进，使在某类出现频率较高的或类内分布均匀的特征项对类别区分的贡献度得到体现，并修正了传统卡方统计方法偏向于低频词的不足。

公开(公告)号：CN103699446B

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201310750460.1

申请日：2013-12-31

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  储雅 ,  田伟 ,  钟水明

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种基于量子粒子群优化算法的多目标工作流动态调度方法，属于云计算技术领域。本发明步骤包括：输入工作流以及QoS请求；获得虚拟机状态信息和虚拟机间传输信息；设定一个待执行任务集合V’，对V’中的任务调度设定时间、成本和可靠性的目标函数；利用QPSO优化算法为待执行的任务分配最优资源，执行任务后判断任务执行的总时间、总成本和总可靠性是否满足用户的QoS请求；动态更新V’、虚拟机间的传输速度和虚拟机的运行速度。本发明通过动态分割工作流以及动态更新网络带宽信息，较为精确地为工作流任务分配最优资源，使得计算所得时间和成本与实际执行时间和成本误差减小，更能够缩短时间，减少成本以及增强可靠性。

公开(公告)号：CN104298771A

公开(公告)日：2015-01-21

申请号：CN201410596395.6

申请日：2014-10-30

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 马廷淮 ,  瞿晶晶 ,  田伟 ,  薛羽 ,  曹杰

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明利用Hadoop/Hive分布式计算平台的高可靠性、高扩展性、高效性以及高容错性，公开了一种基于Hadoop和Hive的海量web日志数据的查询与分析方法。本发明包括以下步骤：对各个数据源的数据进行解析；将数据装载进数据仓库中；接收HiveQL语句；对接受语句进行优化，得到初步map结果；将接受语句转换成MapReduce任务执行并存储查询结果；数据分割；对数据进行分析挖掘；将数据装载进Mysql数据库中。本发明针对海量的web日志数据，实现精确地查询和数据分析，既能实现海量数据存储查询分析的可扩展性和高效性，也避免数据倾斜带来的job分布不均整体性能下降的问题。