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[发明专利]生态保护红线的预警方法和装置-CN202310210556.2在审
发明人： 贲福才;柴向停;夏石明 -专利权人：北京中科锐景科技有限公司
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01N21/17 文献下载
摘要：本申请公开了一种生态保护红线的预警方法和装置，属于卫星遥感领域。所述方法包括：获取卫星数据；对所述卫星数据预处理与大气校正，得到卫星数据各像元特征光谱反射率的观测值；利用各像元特征光谱反射率的估算值与卫星数据各像元特征光谱反射率的观测值之间的差值的平方和达到最小值进行迭代，得到每个像元中各个特征光谱反射率的组分和组分的对应覆盖面积比率；根据像元中所有组分的对应覆盖面积比率与第一阈值比较结果，得到对应像元的属性；根据像元的属性变化的情况，对生态保护红线进行预警。本申请的方法解决了肉眼无法识别的中分变率卫星影像的土地覆盖变化识别的问题，同时降低了成本，提高了监控的时效性。
生态保护红线预警方法装置

[发明专利]一种列式内存存储查询装置及列式内存存储查询方法-CN201310744231.9有效
发明人：杜海亮;陈晓峰;贲福才;户顺义 -专利权人：沈阳亿阳计算机技术有限责任公司
申请日： 2013-12-30 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明公开一种列式内存存储查询装置，其特征在于，所述装置包括：内存存储单元，用于在内存中创建列数组存储行式存储结构中的各列数据；数据装载单元，用于将所述行式存储结构中的目标列数据装载入所述内存存储单元；查询引擎，用于根据数据消费者输入的级联查询条件，对所述数据装载单元装载入所述内存存储单元的列数据进行查询，获取满足所述级联查询条件的列数据位置标识，发送给行读取单元；行读取单元，根据所述查询引擎获取的列数据位置标识在所述行式存储结构中获取行号与所述列数据位置标识一致的所有行数据信息，发送给数据消费者。通过本发明可实现内存中的简单存储，和高效查询。本发明还提供一种列式内存存储查询方法。
一种内存存储查询装置方法

[发明专利]基于无迹卡尔曼滤波的抽油机参数优化方法-CN201510111654.6有效
发明人：李太福;辜小花;梅青平;王坎;周伟;杨永龙;胥毅;贲福才 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2015-03-13 - 公布日： 2018-11-02 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于无迹卡尔曼滤波的抽油机参数优化方法，包括：1)确定抽油机的生产效率影响因素和性能变量、2)获得其样本数据、3)对载荷数据进行降维、4)由非载荷变量与载荷新主元构建网络输入变量集、5)构建输入变量的样本值、6)归一化处理、7)构建前馈神经网络、8)用无迹卡尔曼滤波对网络作训练、9)构造产液量偏好函数、10)构建评价决策变量个体支配关系的适应度函数、11)计算环境变量平均值、12)利用决策变量构建初始种群并生成精英解种群、13)进行遗传迭代计算，得到第二代的精英种群和父代种群、14)迭代循环，最终得到优化后的生产效率影响因素值。优化后，可保证在产液量基本固定的情况下耗电量最小。
基于卡尔滤波抽油机参数优化方法

[发明专利]面向抽油机工作过程的智能优化方法-CN201510108394.7有效
发明人：高论;胥毅;任晓超;贲福才;辜小花;周伟;李太福;王坎 -专利权人：天津市万众科技发展有限公司;重庆科技学院
申请日： 2015-03-12 - 公布日： 2018-03-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种面向抽油机工作过程的智能优化方法，包括1)确定抽油机的生产效率影响因素和性能变量、2)获得其样本数据、3)对载荷数据降维、4)由非载荷变量与载荷新主元构建网络输入变量集、5)构建输入变量的样本值、6)归一化处理、7)选取训练和测试样本、8)构建前馈神经网络并训练、9)构造产液量偏好函数、10)构造父代和子代种群、11)对父代种群个体进行遗传交叉或变异计算，以产生子代种群个体、12)求个体求适应度函数、13)将个体划分到不同层级的非支配集中、14)从非支配集中选择个体构成新父代种群并循环，最终得到优化后的生产效率影响因素值。优化后，可保证在产液量基本固定的情况下，耗电量最小。
面向抽油机工作过程智能优化方法

[发明专利]抽油机运行参数的节能优化方法-CN201510110149.X有效
发明人：王坎;胥毅;任晓超;贲福才;李太福;裴仰军;辜小花;杨永龙 -专利权人：天津市万众科技发展有限公司;重庆科技学院
申请日： 2015-03-12 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种抽油机运行参数的节能优化方法，其包括1)确定抽油机的生产效率因素和性能变量；2)获取其样本数据；3)样本数据归一化处理；4)选取训练样本集和测试样本集；5)构造广义回归神经网络并进行训练；6)针对产液量构造偏好函数；7)构造父代种群和子代种群并初始化；8)对父代种群个体进行遗传交叉计算或变异计算，以产生子代种群个体；9)对父代和子代种群个体求适应度函数；10)根据适应度函数将父代和子代种群中的个体划分到层级不同的非支配集中；11)从各个非支配集中选择个体构成新的父代种群，循环执行8)‑11)多次，得到优化后的生产效率因素值。优化后，可保证在产液量基本固定的情况下，耗电量最小。
抽油机运行参数节能优化方法

[发明专利]基于多目标决策的抽油机参数优化方法-CN201510108748.8有效
发明人：辜小花;李太福;裴仰军;曹旭鹏;王坎;高论;任晓超;贲福才 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2015-03-12 - 公布日： 2017-08-29 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多目标决策的抽油机参数优化方法，包括1)确定抽油机的生产效率影响因素和性能变量、2)获得其样本数据、3)对载荷数据降维、4)由非载荷变量与载荷新主元构建网络输入变量集、5)构建输入变量的样本值、6)归一化处理、7)选取训练和测试样本、8)构建广义回归神经网络并训练、9)构造产液量偏好函数、10)构建评价决策变量个体支配关系的适应度函数、11)计算系统环境变量的平均值、12)利用决策变量构建初始种群并生成精英解种群、13)进行遗传迭代计算，得到第二代精英种群和父代种群、14)迭代循环，最终得到优化后的生产效率影响因素值。优化后，可保证在产液量基本固定的情况下耗电量最小。
基于多目标决策抽油机参数优化方法