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[发明专利]一种基于可视化植被指标评价高寒草地退化程度的方法-CN201110151084.5无效
发明人：董世魁;温璐;李小艳;朱磊;李媛媛 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2011-06-08 - 公布日： 2012-01-18 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明基于可视化植被指标，运用草地退化指数评价其高寒草地退化程度。所述的草地退化指数(GDI)由整数位和小数点后一位有效数字组成，其结构为：GDI＝(100-C)×28％+(100-P)×39％+(70-E)×26％+(25-H)×7％。根据GDI指数判定其退化程度，当GDI指数小于13.9时，草地为未退化草地；当GDI指数介于13.9-33.5之间时为轻度退化草地；当GDI指数介于33.5-52.4之间时为中度退化草地；当GDI指数介于52.4-68.4之间时为重度退化草地；当GDI指数大于68.4时为极度退化草地。本发明可以完整表达草地退化状况信息，对高寒草地退化程度进行定性、定量评价。
一种基于可视化植被指标评价高寒草地退化程度方法

[发明专利]一种融合多源遥感指标评估土地退化状况的方法及系统-CN201910387651.3有效
发明人：杨超;李清泉;邬国锋 -专利权人：深圳大学
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合多源遥感指标评估土地退化状况的方法及系统，所述方法包括：获取遥感影像并根据研究区实际情况进行影像预处理；从预处理后的遥感影像中进行土地利用和土地覆盖分类，按照对土地退化的影响力从小到大对不同土地类型重新编码；在预处理后的遥感影像中提取植被覆盖度、水土流失程度、土壤含水率和土地风蚀程度；将五个指标的影像数据进行数据标准化后，并将影像图进行叠加，构建综合土地退化指数并进行函数解算；根据综合土地退化指数输出土地退化程度的计算结果，并根据综合土地退化指数的大小进行土地退化状况的等级划分。本发明通过整合多个指标得到综合土地退化指数，实现从遥感影像中快速识别土地退化状况。
一种融合遥感指标评估土地退化状况方法系统

[发明专利]一种基于退化模式预测船用动力系统轴承剩余寿命的方法-CN202111299415.X有效
发明人：万一鸣;范可森;朱坤;柯志武;陈朝旭;周宏宽;林原胜;赵振兴;柯汉兵;代路;戴春辉;苟金澜 -专利权人：华中科技大学;中国船舶重工集团公司第七一九研究所
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于退化模式预测船用动力系统轴承剩余寿命的方法，属于轴承剩余寿命预测领域，方法包括：检测轴承的状态，并在轴承处于退化状态时，判断轴承的退化模式；当退化模式为慢速退化模式时，为多个指数模型设置不同初始参数，利用多指数模型融合的方式预测轴承的剩余寿命，提高慢速退化模式下预测结果的准确度；当退化模式为快速退化模式时，利用虚拟外推的方式在当前健康因子后添加一段虚拟的、快速上升的外推健康因子，将虚拟外推健康因子和历史健康因子输入指数模型，以预测轴承的剩余寿命，提高对快速退化趋势的跟踪能力和预测能力，从而提高快速退化模式下预测结果的准确度。
一种基于退化模式预测动力系统轴承剩余寿命方法

[发明专利]基于全局谱特征融合的设备服役性能退化评估方法及系统-CN202110887378.8在审
发明人：王冬;严彤彤;彭志科 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于全局谱特征融合的设备服役性能退化评估方法及系统，通过结合全局谱特征融合模型和优化模型构造健康指数，基于所构造的健康指数来实现设备服役性能退化评估。本发明通过采用全局频谱特征融合的策略，无需依赖专家知识来提取和筛选特征，实现频谱特征自动筛选，无需人工干预，有利于实现在线设备健康检测和服役性能退化评估。通过同时考虑服役性能退化建模的三源特性来构建性能退化模型，使健康指数可以同时用于设备的早期故障检测、单调退化评估和剩余寿命预测的任务。
基于全局特征融合设备服役性能退化评估方法系统

[发明专利]一种高寒山地草原退化程度的测定方法-CN201810107475.9有效
发明人：冯起;李宝峰;郭瑞;贾冰;陈丽娟;郭小燕;杨林山 -专利权人：中国科学院西北生态环境资源研究院
申请日： 2018-02-02 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： G01D21/02 文献下载
摘要：本发明涉及草原测定技术领域，具体涉及一种高寒山地草原退化程度的测定方法，包括对拟测定的高寒山地草原进行影响因子测定，影响因子包括：土壤指数T植被覆盖指数Z、污染指数W、土壤PH值K和每克土壤微生物含量P；根据影响因子计算得到退化因子Th，进而判断高寒山地草原的退化程度。与现有技术相比较，本发明可以快速、准确地对高寒山地草原进行退化程度测定，并且通过一个定性、定量的方法测定退化程度，根据相应的退化程度可以去区别的选取恢复技术，全面提高山地草原的修复率。
一种高寒山地草原退化程度测定方法

[发明专利]基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统-CN202110970374.6在审
发明人：王冬;严彤彤;彭志科 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统，包括以下步骤：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；根据生成的健康指数和融合规则树进行机器在线性能退化评估。本发明通过设计基因编程的适应度函数，实现利用基因编程和数据融合自动构建用于性能退化评估的健康指数，解决了需要依赖专家知识手动提取特征的缺陷。
基于基因编程数据融合机器性能退化评估方法系统

[发明专利]一种机械系统退化趋势预测方法及系统-CN201811601111.2有效
发明人：蒋勉;伍济钢;宾光富;王钢;彭延峰 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2018-12-26 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种机械系统退化趋势预测方法及系统。所述方法通过在相等时间间隔点采集一定长度的机械系统的振动加速度时间序列信号，建立非线性时间序列模型和线性自回归时间序列模型，并采用非线性时间序列模型和线性自回归时间序列模型求得每个采样时刻的未归一化最小二乘积分误差值，利用归一化方法获得机械系统退化指标序列，最后采用指数模型对退化指标序列进行拟合，获得归一化机械系统状态退化指标指数模型，采用所述归一化机械系统状态退化指标指数模型实现机械系统退化趋势预测，具有计算步骤简单、容易实现、结果准确的优点。此外，本发明提供的方法对于多种机械系统退化过程状态评估与趋势预测均可适用。
一种机械系统退化趋势预测方法

[发明专利]基于指数时间函数的Wiener加速退化模型构建方法及系统-CN202010458987.7在审
发明人：王浩伟;康锐;马麟;杨晗;邹杨坤 -专利权人：北京航空航天大学云南创新研究院
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于指数时间函数的Wiener加速退化模型构建方法，包括以下步骤:1建立基于指数时间函数的Wiener退化模型。2随机选择一组目标产品的性能退化数据，代入退化模型估计出参数值。3利用随机加速系数对性能退化数据进行等效折算，代入退化模型再次估计出参数值。4比较两次估算所得的各参数估计值，判断哪些参数与加速应力相关。5对加速应力相关的参数建立加速模型。6构建出Wiener加速退化模型。7应用Wiener加速退化模型拟合产品加速退化数据。8基于Wiener加速退化模型评估产品在正常应力水平下的可靠性。本发明可以准确的建立产品加速退化模型，减小可靠性评估结果的误差。
基于指数时间函数 wiener 加速退化模型构建方法系统

[发明专利]一种基于遥感数据的高寒湿地退化程度监测方法-CN202210024674.X在审
发明人：赵锐锋;陈万远;张丽华;李玲慧;贾志斌;王梦梦;蒿廉伊;韩梓佚;明思雨 -专利权人：赵锐锋
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于遥感数据的高寒湿地退化程度监测方法，属于评估技术领域，可应用于湿地资源保护领域；该技术和方法完全基于GEE云平台所输出的遥感数据，包括归一化植被指数(NDVI)，归一化水体指数(NDWI)，归一化干旱指数(NDSI)和地表温度(LST)，以及基于知识粗糙熵法构造的高寒湿地退化指数模型(AWDI)，快速精确的监测区域湿地时空变化过程，从而更加客观反映湿地退化程度。本发明所提出的指标模型所有的输入数据都可以通过遥感反演的方法获取，并且通过了精度检验，因此所得到的评价结果可以落实到空间上，能更精细地监测湿地退化在空间上的特征。
一种基于遥感数据高寒湿地退化程度监测方法

[发明专利]一种判断高寒草甸是否退化及退化程度的指标及判断方法-CN202110761441.3在审
发明人：尚占环;周琼;王采娥;黄梅;王文银;张涛;马林;党志强;施建军;王晓丽;李世雄;王彦龙;汪海波;马玉寿 -专利权人：兰州大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种判断高寒草甸是否退化及退化程度的指标及判断方法，判断高寒草甸是否退化以及退化程度的一个指标，其过程包括以下步骤：S1、土壤动物密度与多样性与高寒草地退化程度关系模型建立：通过在不同退化程度的高寒草甸，采集土壤样品，并调查其中的土壤动物数量和多样性，通过调查的体机换算为土壤动物密度和多样性指数，建立土壤动物密度、多样性指数与草甸退化程度的关系模型。本发明提供判断高寒草甸是否退化及退化程度的指标及判断方法，通过已知退化程度草地土壤动物的调查，与高寒草地退化程度进行模型的构建，对构建的模型进行精度的验证之后。通过调查土壤动物的密度和多样性指标即可判别高寒草地是否退化及退化程度。
一种判断高寒草甸是否退化程度指标方法

[发明专利]一种退化草地养分调控时间与阈值确定方法-CN202310290827.X有效
发明人：伍露;刘鸿雁;蒋璐冰 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明涉及退化草地的生态修复领域，尤其涉及一种退化草地养分调控时间与阈值确定方法，包括：获取待测试实验区域，所述待测试实验区域布有若干退化草地，退化草地上生长有若干草地植物；在若干预设时间段内对所述退化草地进行若干养分调控处理；对所述待测试实验区域内经过若干养分调控处理后的退化草地进行检测，获取评价因子参数；将评价因子参数代入预先设定的草地退化评价公式，获取所述退化草地的恢复指数；比较不同养分调控处理下的草地恢复指数，确定最佳的养分调控时间与阈值本发明提供的方法可以有效解决退化草地盲目使用养分造成的修复效率低、养分利用不充分等问题。
一种退化草地养分调控时间阈值确定方法

[发明专利]电池容量计算方法-CN200710089847.1有效
发明人：山崎和夫;畠沢刚信;富田尚;池田多闻;名和隆一;石川雄一;堀正典 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2003-04-30 - 公布日： 2007-10-03 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：容量计算步骤包括退化指数计算步骤，用于作为因电池退化导致的容量降低比率计算容量退化指数(S)。利用校正电压(V)根据用作参考的放电曲线算出的放电容量与容量退化指数(S)进一步相乘，从而计算放电容量。
电池容量计算方法

[发明专利]电池容量计算方法-CN03800663.4有效
发明人：山崎和夫;畠沢刚信;富田尚;池田多闻;名和隆一;石川雄一;堀正典 -专利权人：索尼株式会社
申请日： 2003-04-30 - 公布日： 2004-10-27 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：容量计算步骤包括退化指数计算步骤，用于作为因电池退化导致的容量降低比率计算容量退化指数(S)。利用校正电压(V)根据用作参考的放电曲线算出的放电容量与容量退化指数(S)进一步相乘，从而计算放电容量。
电池容量计算方法

[发明专利]基于稀疏退化建模的设备性能退化评估方法及系统-CN202210163975.0在审
发明人：严彤彤;王冬;彭志科 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于稀疏退化建模的设备性能退化评估方法及系统，包括：以固定的时间间隔采集振动信号的方式，收集设备全寿命周期的时域振动数据；将全寿命周期过程中所采集的振动数据序列转化为平方包络谱幅值；基于平方包络谱幅值融合的全寿命周期健康指数；基于全寿命周期振动数据的平方包络谱幅值矩阵，构建一种稀疏退化凸优化模型自动确定平方包络谱幅值的权重；根据构建的稀疏退化凸优化模型求解平方包络谱幅值的权重；根据全寿命周期健康指数定义计算HI，对设备全寿命周期进行早期故障检测和单调退化评估本发明通过采用平方包络谱幅值融合的方法，来构造全寿命健康指数，解决设备全寿命周期早期故障检测和单调退化评估的问题。
基于稀疏退化建模设备性能评估方法系统

[发明专利]一种坛紫菜藻场退化程度测定方法-CN201310092184.4有效
发明人：谢潮添;陈昌生;纪德华;徐燕 -专利权人：集美大学
申请日： 2013-03-21 - 公布日： 2013-07-24 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种坛紫菜藻场退化程度测定方法，涉及坛紫菜。提供快速、准确的一种坛紫菜藻场退化程度测定方法。对拟测定的坛紫菜藻场进行生物群落结构调查，获取藻场内坛紫菜的覆盖度C、坛紫菜的平均生物量B和藻场的生物多样性指数H’3个指标；对获取的3个指标进行标准化，获得各指标的标准化分值；根据坛紫菜藻场的退化诊断模型F=α·SC+β·SB+γ·SH’，计算坛紫菜藻场退化程度评价指数F；根据诊断模型计算所得的藻场退化程度评价指数F，比对坛紫菜藻场退化程度及特征描述，确定藻场的退化程度。
一种紫菜退化程度测定方法

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