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公开(公告)号：CN110633741B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910836145.8
申请日：2019-09-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于改进脉冲神经网络地时间序列分类方法，包括以下步骤：从原始时间序列数据中截取一维时间序列信号，使用改进型递归图将其转化为二维纹理图像，构建脉冲神经网络的整体结构框架，并根据二维纹理图像的尺寸大小合理使用下采样层对二维纹理图像进行缩放；将缩放后的二维纹理图像输入到网络的输入层，把二维纹理图像转化为泊松脉冲序列；使用循环学习率法确定网络的初始学习率以及循环学习率边界的最大值和最小值；使用突触前后踪迹学习规则不断更新网络各神经元之间的连接权重；完成网络训练后，通过统计兴奋性神经元的脉冲触发情况对时间序列进行分类。
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公开(公告)号：CN110633741A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910836145.8
申请日：2019-09-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于改进脉冲神经网络地时间序列分类方法，包括以下步骤：从原始时间序列数据中截取一维时间序列信号，使用改进型递归图将其转化为二维纹理图像，构建脉冲神经网络的整体结构框架，并根据二维纹理图像的尺寸大小合理使用下采样层对二维纹理图像进行缩放；将缩放后的二维纹理图像输入到网络的输入层，把二维纹理图像转化为泊松脉冲序列；使用循环学习率法确定网络的初始学习率以及循环学习率边界的最大值和最小值；使用突触前后踪迹学习规则不断更新网络各神经元之间的连接权重；完成网络训练后，通过统计兴奋性神经元的脉冲触发情况对时间序列进行分类。
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公开(公告)号：CN110599556A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910836011.6
申请日：2019-09-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型递归图的时间序列至图像的转化方法，使用改进型递归图将时间序列数据转化为二维纹理图像，包括的步骤有：从原始数据中截取合适长度的一维时间序列信号，并将其转化为二维相空间轨迹；使用改进后的RP公式计算递归矩阵R，并通过递归矩阵R获得彩色二维纹理图像；通过对彩色二维纹理图像进行灰度化处理，获得最终的二维纹理图像。本发明通过省去阈值处理步骤，并增加灰度化处理的方法对递归图进行改进。
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公开(公告)号：CN108258939B
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201810083357.9
申请日：2018-01-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于1/f噪声的减压盆景装置，包括盆栽，其特征是，还包括第一磁铁、基座壳体、第二磁铁、支承板、凸轮、步进电机、控制电路和1/f噪声发生器，所述第一磁铁内嵌于盆栽的底部，第二磁铁置于基座壳体中央上部，且水平方向固定，所述第二磁铁的下部固定连接有用于支撑第二磁铁的支承板，支承板的下部活动连接有凸轮，所述凸轮安装在步进电机轴承上，所述步进电机与控制电路相连，所述1/f噪声发生器与控制电路相连。优点：通过欣赏盆栽运动来释放压力的方式，简单，直接且无副作用。在景观装置中运用磁悬浮技术，不仅具有艺术观赏性，更具有互动性，能增强使用者的情感体验，使人的心理得到安慰与舒缓。
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公开(公告)号：CN108985645A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810846575.3
申请日：2018-07-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据分析的GIS运行状态评估方法，使用模糊综合评判法在Hadoop平台的Map/Reduce并行计算框架上进行计算，对GIS的运行状态进行评估。步骤：从GIS的本身特性出发构建多维层次型GIS评价体系，并确定GIS运行状态的评价标准；通过Hadoop平台的Map/Reduce并行计算框架，建立一个任务；在Map任务阶段使用CRITIC法、层次分析法和灰色关联理论三种方法对GIS评价体系中各评价因素进行权值评估；使用合作博弈理法将三种算法的评估结果进行融合，得出各评价因素的组合权值向量；计算各评价因素的相关系数矩阵，结合各评价因素的组合权值向量，求出评价向量，判定GIS的运行状态；在Reduce任务阶段将结果保存在存储文件系统HDFS中。本发明在Hadoop平台上实现了对GIS状态数据的高效处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110569781B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201910836015.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于改进胶囊网络的时间序列分类方法，包括以下步骤：从原始数据中截取一维时间序列信号，使用改进型递归图将其转化成二维纹理图像，构建胶囊网络的整体结构框架；根据转化后二维纹理图像的尺寸大小，合理选用卷积层对二维纹理图像进行特征提取；将卷积层提取出的特征数据输入PrimaryCaps层，把二维纹理图像的特征数据重建为矢量；使用基于Softmax激活函数改进的EM路由算法更新ConvCaps1层和ConvCaps2层的参数；使用交叉熵损失函数计算网络损失值进行网络参数的更新；最终通过Class Capsules层进行投票确定时间序列信号的类别。
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公开(公告)号：CN109308522B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201811018590.5
申请日：2018-09-03
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种基于循环神经网络的GIS故障预测方法。包括数据处理模块和循环神经网络识别模块。数据处理模块中，先对所采集的较长一段时间的GIS历史参数数据进行处理，再使用数学函数赋值的方法来构造待训练循环神经模型的训练与测试样本。在循环神经网络识别模块中，首先构建循环神经模型结构，接着使用循环神经模型进行异常点检测，为样本数据贴上标签，再使用确定标签后的样本数据对循环神经模型进行训练，调整模型参数，将修正后的循环神经模型作为GIS故障预测模型；最后输入测试数据，预测输出GIS未来可能发生故障的概率与故障类型。
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公开(公告)号：CN109308522A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201811018590.5
申请日：2018-09-03
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种基于循环神经网络的GIS故障预测方法。包括数据处理模块和循环神经网络识别模块。数据处理模块中，先对所采集的较长一段时间的GIS历史参数数据进行处理，再使用数学函数赋值的方法来构造待训练循环神经模型的训练与测试样本。在循环神经网络识别模块中，首先构建循环神经模型结构，接着使用循环神经模型进行异常点检测，为样本数据贴上标签，再使用确定标签后的样本数据对循环神经模型进行训练，调整模型参数，将修正后的循环神经模型作为GIS故障预测模型；最后输入测试数据，预测输出GIS未来可能发生故障的概率与故障类型。
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公开(公告)号：CN107485846A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710796100.3
申请日：2017-09-06
Applicant: 河海大学常州校区
Inventor： 张衡
IPC: A63F3/00
CPC classification number: A63F3/001 , A63F3/00261
Abstract: 本发明提供一种用来培养儿童辩证、统筹、决策逻辑思维能力益智棋装置，包括棋子和棋盘，所述棋子分为2组各5枚，各组棋子上分别雕刻有青龙、朱雀、黄龙、白虎、玄武的神兽图案，两组棋子分别刻有阴纹、阳纹，所述阴纹为神兽图案下凹，所述阳纹为神兽图案凸起；所述棋盘是由5条纵线7条横线形成的35个正方棋格；棋盘正中九格图案是一个九宫八卦阵，正中棋格设置太极图，其高度低于整个棋盘，正中棋格的上下左右4个棋格设神兽宫图案且高度高于整个棋盘，正中棋格的四角4个棋格设机关陷阱图案且高度低于整个棋盘。本发明培养儿童辩证、统筹、决策等逻辑思维能力，有较高的趣味性，可适用于家庭活动。
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公开(公告)号：CN110569781A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910836015.4
申请日：2019-09-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于改进胶囊网络的时间序列分类方法，包括以下步骤：从原始数据中截取一维时间序列信号，使用改进型递归图将其转化成二维纹理图像，构建胶囊网络的整体结构框架；根据转化后二维纹理图像的尺寸大小，合理选用卷积层对二维纹理图像进行特征提取；将卷积层提取出的特征数据输入PrimaryCaps层，把二维纹理图像的特征数据重建为矢量；使用基于Softmax激活函数改进的EM路由算法更新ConvCaps1层和ConvCaps2层的参数；使用交叉熵损失函数计算网络损失值进行网络参数的更新；最终通过Class Capsules层进行投票确定时间序列信号的类别。
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