一种基于物理约束机器学习的滑坡识别方法

    公开(公告)号:CN116738844B

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202310705803.6

    申请日:2023-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于物理约束机器学习的滑坡识别方法,其首先采集边坡数据信息保存备用,然后利用采集得到的数据,并且将物理约束嵌入到神经网络中进行学习得到预测模型,所述物理约束包括侵蚀性滑坡流动性动态方程、边界条件、初始条件;接着采集待测边坡的边坡数据信息,然后采用步骤S2中得到的预测模型对待测边坡运动过程进行预测分析,实现对待测边坡的滑坡动态过程的预测。本发明将更多的物理信息,譬如与滑坡相关的数学物理方程、边界条件、初始条件等加入到机器学习的神经网络中,使神经网络更“理解”滑坡的物理意义,从而使得神经网络在观测数据量不多的情况下,能够更准确地对滑坡进行预测。

    一种基于小波包分析的北斗海上多径干扰消除方法及装置

    公开(公告)号:CN117008158A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310853803.0

    申请日:2023-07-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于小波包分析的北斗海上多径干扰消除方法及装置,该方法包括对ADC输出信号进行最优小波包分解,得到若干小波包系数;设置多径检测门限,对所得到的若干小波包系数进行检测,超过多径检测门限的小波包系数被标识为多径信号并被清零,得到处理后的小波包系数;对处理后的小波包系数进行逆变换,得到删除多径信号后的时域信号。针对海上北斗多径信号干扰进行分析,提出最适合的小波包分析参数,提高小波包识别海上北斗多径信号的能力,让北斗接收机更精准的消除海上多径信号干扰。

    一种基于物理约束机器学习的滑坡识别方法

    公开(公告)号:CN116738844A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310705803.6

    申请日:2023-06-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于物理约束机器学习的滑坡识别方法,其首先采集边坡数据信息保存备用,然后利用采集得到的数据,并且将物理约束嵌入到神经网络中进行学习得到预测模型,所述物理约束包括侵蚀性滑坡流动性动态方程、边界条件、初始条件;接着采集待测边坡的边坡数据信息,然后采用步骤S2中得到的预测模型对待测边坡运动过程进行预测分析,实现对待测边坡的滑坡动态过程的预测。本发明将更多的物理信息,譬如与滑坡相关的数学物理方程、边界条件、初始条件等加入到机器学习的神经网络中,使神经网络更“理解”滑坡的物理意义,从而使得神经网络在观测数据量不多的情况下,能够更准确地对滑坡进行预测。

    水产养殖动物死亡风险的评估装置及方法

    公开(公告)号:CN118863509A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410781010.7

    申请日:2024-06-17

    Abstract: 本发明涉及数据分析技术领域,公开了一种水产养殖动物死亡风险的评估装置及方法,该装置包括:抽取模块,用于在目标检测区域内按照预设抽样规则,抽取预设数量的待检测水产养殖动物,并提取每个待检测水产养殖动物内的目标检测液;检测模块,用于根据预设的检测方法检测该待检测水产养殖动物的目标检测液的检测指标值;计算模块,用于根据每个待检测水产养殖动物的检测指标值,计算目标检测区域对应的目标评估值;评估模块,用于根据目标评估值评估目标检测区域内的水产养殖动物的死亡风险。可见,实施本发明能够根据目标评估值这一客观数值评估水产养殖动物的死亡风险,提高对水产养殖动物的死亡风险的评判准确性和便捷性。

    一种改进的房屋建筑物脆弱性评估方法

    公开(公告)号:CN116664344A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310619220.1

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明提供一种改进的房屋建筑物脆弱性评估方法,属于建筑物脆弱性评估技术领域,通过修正原始的PTVA模型,再利用层次分析法确定各个脆弱性指标的权重值,构建北部湾地区建筑单体台风灾害下脆弱性评估模型,得出建筑单体脆弱性图。比较分析台风和热带风暴下建筑的脆弱结果,并用实地调查建筑受损程度验证脆弱性结果。本发明通过改进PTVA模型实现对广西北部湾沿海房屋建筑物脆弱性评估,与现有的评价模型相比,该模型在评价指标的选取上考虑致灾因子指标以及地理环境指标。加入这两个大类因素,PTVA模型指标体系更加完善,提高房屋建筑物脆弱性评价的精度。而在房屋建筑物属性收集采用了深度学习模型,大大减少了工作量,也能较快速的实现脆弱性评估。

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