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[发明专利]一种基于STL-NN模型的海表面温度预测算法-CN202010106716.5有效
发明人：贺琪;杨巧青;黄冬梅;宋巍;刘东旭;胡泽煜;查铖 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于STL‑NN模型的海表面温度预测算法，其包括以下步骤：S1.采用基于局部加权回归的周期‑趋势分解方法将SST数据T分解为季节项S、趋势项C和余项R；S2.将分解得到的季节项S、趋势项C和余项R输入到神经网络预测模型中，得到若干天SST数据的预测值。该模型首先通过STL分解出SST的季节分量、趋势分量和剩余分量，确保SST数据的高效利用；在搭建神经网络预测模型时有效结合了LSTM模型的优点，能够利用其较强非线性逼近能力有效的对数据进行建模，最终预测出未来五天内的SST。在充分考虑序列数据特性的前提下，本发明方法不仅可以用于预测SST，在未来还可以推广至其它海洋要素序列数据的预测，具有非常广阔的推广应用前景。
一种基于 stl nn 模型表面温度预测算法

[发明专利]一种结合注意力机制的区域型海表面温度预测方法-CN201910477316.2有效
发明人：贺琪;查铖;宋巍;赵丹枫;黄冬梅;胡泽煜 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合注意力机制的区域型海表面温度预测方法，步骤包括：1)、将区域内每天的SST数据处理成一个矩阵，依次按时间先后进行排列，构成矩阵序列，作为CA‑ConvLSTM模型的输入；2)、对SST矩阵进行处理，通过卷积层提取各个记录点的分布特征；3)、利用注意力机制为获得的矩阵特征分配注意力权重，然后将注意力权重乘上对应的矩阵特征，得到加权特征；4)、最后，将加权特征作为ConvLSTM模型的输入，利用ConvLSTM训练预测模型，最终获得预测结果。本发明将区域内SST整理为一个矩阵，作为一个整体输入到模型中，便于模型提取SST的时间和空间相关性。
一种结合注意力机制区域表面温度预测方法

[发明专利]一种基于轻量化空洞网络的高效率文档版面分析方法-CN202211392147.0在审
发明人：闵卫东;赵浩宇;崔士淼;查铖;邹怡 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V30/41 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于轻量化空洞网络的高效率文档版面分析方法，包括两个阶段：分割阶段和分类阶段；步骤A：在分割阶段，通过Otsu算法和RLSA将一个文档页面分割成多个内容块；步骤B：在分类阶段，提出一种轻量级扩张网络LD‑Net，LD‑Net将所有区块分类为图像、表格、文本和公式；每个单独的块及其分类标签在OCR系统的下一个过程中被处理。本发明提出了一种用LD‑Net进行布局分析的内存效率方法，当在低内存设备上使用时，它在精度和内存占用方面优于现有方法；LD‑Net是根据深度可分离卷积和剩余连接设计的，这两种结构使得网络高效且轻巧；扩张卷积在LD‑Net中被采用，它可以节省空间信息，这对提高所提方法的准确性很重要。
一种基于量化空洞网络高效率文档版面分析方法

[发明专利]一种基于spark框架的海面温度预测方法-CN201810898056.1有效
发明人：黄冬梅;贺琪;查铖;宋巍;郑小罗;梅海彬 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2018-08-08 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于spark框架的海面温度预测方法，包括如下步骤：在spark框架下启动动态时间归整DTW算法，并从分布式文件系统中将数据载入到Spark集群，完成数据的预处理；将完成预处理的数据collect到本地生成类比模式和参考模式；在Spark框架下，调用Spark的工作集群，计算类比模式与参考模式的动态时间归整距离DTW；按动态时间归整DTW距离的大小排序后，取出前k个类比模式作为训练集，训练一个具有预测能力的模型；将参考模式作为预测模型的输入得到输出结果，再对输出结果进行反归一化处理得到最终预测结果。本发明通过历史海面温度时间序列数据预测出未来五天内的海面温度，有效克服了现有海面温度预报中预报效率和预报精度不高的问题。
一种基于 spark 框架海面温度预测方法

[发明专利]基于深度学习的多模态遥感影像高层特征融合分类方法-CN201711379681.7有效
发明人：贺琪;黄冬梅;李瑶;杜艳玲;查铖;李明慧 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2017-12-20 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的多模态遥感影像高层特征融合分类方法，其包括以下步骤：多模态遥感数据集的预处理，制作高层特征提取器的训练集、验证集、测试集，用于高层特征提取器模型参数的构建；多模态高层特征提取器的模型构建，用于提取多个模态遥感影像的高层特征；多模态遥感影像高层特征的提取与存储，用于多分类器的训练、验证与测试；高层特征融合算法，用于制作分类器的训练集、验证集与测试集；分类器模型参数的构建，用于新产生的数据集的分类。本发明通过深度学习可以在遥感影像地物分类中取得显著效果，适用于复杂、海量的遥感影像分类，具有精度高、快速、高效、安全的特点，从而提高遥感影像的利用率以及遥感影像的利用价值。
基于深度学习多模态遥感影像高层特征融合分类方法

[发明专利]一种缩短奶牛产犊间隔的复方中草药饲料添加剂及含该添加剂的饲料与应用-CN201910431996.4在审
发明人：王水莲;查铖;续酉韬;张虹亮;李志才;段洪峰;高帅 -专利权人：湖南农业大学
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： A23K10/30 文献下载
摘要：一种缩短奶牛产犊间隔的复方中草药饲料添加剂及含该添加剂的饲料，属于养殖饲料技术领域。该添加剂按重量份由黄芪15‑25份、绞股蓝15‑25份、陈皮6‑10份、黄柏6‑10份、黄芩6‑10份、苍术6‑10份、穿心莲6‑10份、白头翁6‑10份、山楂4‑8份及乌药4‑8份组成。本发明采用黄芪、绞股蓝等数种中草药配制成添加剂，添加到奶牛的常规基础日粮中时，能缩短母牛妊娠天数，提早母牛产后首次发情及产后首次配种时间，进而缩短母牛产犊间隔，提高奶牛繁殖能力和牛场养殖经济效益。
添加剂母牛复方中草药饲料添加剂奶牛产犊黄芪绞股蓝发情乌药白头翁常规基础奶牛繁殖妊娠天数养殖饲料饲料山楂穿心莲重量份苍术产犊陈皮等数黄柏黄芩牛场日粮中草药奶牛养殖应用

[发明专利]Replicated边界条件下图像模糊矩阵与图像矢量乘积的一种替代计算方法-CN201810339859.3在审
发明人：王令群;袁小华;王振华;常英立;李丛;张天蛟;查铖;邢鹏;谢沚娟 -专利权人：上海海洋大学
申请日： 2018-04-16 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开在Replicated边界条件下，图像模糊矩阵与图像矢量乘积的一种替代计算方法，包括：1)在Replicated边界条件下，将图像模糊矩阵与图像矢量乘积(乘积一)，以及图像模糊矩阵的转置与图像矢量乘积(乘积二)，分别化为多个带可利用结构的分块矩阵与图像矢量的乘积之和；2)对各个分块矩阵，构造对应的点扩展函数；3)用分块矩阵的点扩展函数与图像或图像对应边界间的卷积，替代地计算两种乘积的矩阵形式中的各个分解部分；以及4)计算两种乘积。所公开的计算方法，可集成到Replicated边界条件下的大型图像滤波与图像恢复中，用于解决其中图像模糊矩阵及其转置与图像矢量乘积难于计算的问题。
图像矢量矩阵图像模糊边界条件分块矩阵点扩展函数转置替代图像大型图像矩阵形式图像恢复可集成卷积滤波分解

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