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[发明专利]一种流域水文极值的非平稳性影响指标的确定方法及装置-CN201710252704.1有效
发明人：严登华;鲁帆;肖伟华;王浩;宋昕熠 -专利权人：中国水利水电科学研究院
申请日： 2017-04-18 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种流域水文极值的非平稳性影响指标的确定方法及装置，该流域水文极值的非平稳性影响指标的确定方法包括：获取在预设时间段内的流域的水文极值，并建立多个待检测非平稳极值模型；确定待检测低频气候指标；确定可用非平稳极值模型；对可用非平稳极值模型进行似然比检验，确定出最优非平稳极值模型；将待检测低频气候指标作为协变量集添加至最优非平稳极值模型的时变参数中，获得进行时变参数添加后的第一非平稳极值模型；根据最优非平稳极值模型和第一非平稳极值模型，确定待检测低频气候指标是否为水文极值的非平稳性影响指标。实现了对流域水文极值的非平稳性影响指标的确定。
一种流域水文极值平稳影响指标确定方法装置

[发明专利]一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法-CN202010482171.8有效
发明人：苏延文;曾永平;陈克坚 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种辨识实测风速非平稳性与非平稳度的方法，包括步骤S1：基于时域和时频域角度，采用轮次法结合VMD‑SET的二次判别方法，检验实测风速样本是否具有非平稳性，若具有非平稳性，则转至步骤S2，否则退出流程；步骤S2：采用窗宽优化的多锥度窗口方法和时频重排技术，获得风速的时变功率谱和平均边际谱，根据平均边际谱的极值点个数，以及不同频率成分最大值所对应的时刻是否一致，判断具有非平稳性的实测风速样本为强度非平稳过程或完全非平稳过程；步骤S3：采用非平稳度定量指标，对实测风速样本的非平稳强弱程度进行度量，并分别提出了判别平稳、弱平稳、强平稳风速的阈值。
一种辨识实测风速平稳方法

[发明专利]空间变异的非平稳非高斯地震动时程模拟方法-CN201710533644.0有效
发明人：吴勇信;高玉峰;张宁;张飞;于新 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-07-03 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种空间变异的非平稳非高斯地震动时程模拟方法，该方法通过对非平稳高斯功率谱矩阵的迭代求解，而非简单地将其假定为与目标非平稳非高斯功率谱矩阵，从而使得所模拟的空间变异的非平稳非高斯地震动时程的非平稳功率谱矩阵与目标非平稳功率谱一致，保证了模拟的准确性。通过迭代求解得到的潜在非平稳高斯功率谱矩阵后，可以使用谱表示法模拟空间变异的非平稳高斯地震动时程，然后再通过目标概率分布函数与高斯分布之间的非线性转换，将每个点的非平稳高斯地震动时程转化为非平稳非高斯地震动时程该方法模拟的非平稳非高斯地震动时程精度高、迭代收敛性强，且可以与FFT联合使用，从而保证了模拟效率，适于推广应用。
空间变异平稳非高斯震动模拟方法

[发明专利]一种非平稳非高斯地震动时程模拟方法-CN201710533170.X在审
发明人：吴勇信;高玉峰;张宁;张飞;于新 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-07-03 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开一种非平稳非高斯地震动时程模拟方法，该方法主要采用了迭代程序求解潜在非平稳高斯功率谱函数，而非简单地将其假定为与目标非平稳功率谱函数，从而使得所模拟的非平稳非高斯地震动时程的非平稳功率谱与目标非平稳功率谱一致，保证了模拟的准确性。通过迭代求解得到潜在非平稳高斯功率谱函数后，可以使用谱表示法模拟非平稳高斯地震动时程，然后再通过目标概率分布函数与高斯分布之间的非线性转换，将其转化为非平稳非高斯地震动时程。本发明通过简单的迭代程序，实现对潜在非平稳高斯功率谱函数的准确求解，基于此模拟的非平稳非高斯地震动时程精度高、迭代收敛性强，且可以与FFT联合使用，从而保证了模拟效率，适于推广应用。
一种平稳非高斯震动模拟方法

[发明专利]一种基于非平稳GEV分布模型的结构抗风失效风险评估方法-CN201811480298.5在审
发明人：王晓惠;张洋;巫黎明;程春龙;石军;潘晓春;沈旭伟;王鹏;刘灿 -专利权人：中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非平稳GEV分布模型的结构抗风失效风险评估方法，本发明方法通过定义不同参数随时间变化的特性，构建多个非平稳的GEV模型，采用极大广义似然估计(GML)方法进行参数的估算，按照AIC准则进行模型的优选通过优选的非平稳GEV模型进行结构抗风失效风险评估，其中每年的失效风险随时间变化，反应了非平稳序列的变化趋势带来的统计成果的趋势性。本发明方法可有效解决常规频率分布模型在应对非平稳时间序列估算结构抗风失效风险时的风速序列的非平稳问题，不仅考虑了统计序列的时间趋势性，还回避了常规处理方法在非平稳风速序列向平稳风速序列转换时的不确定人为因素，确保工程抗风可靠性的同时优化结构设计的经济性。
抗风分布模型风险评估风速随时间变化优选估算非平稳时间序列优化结构设计变化趋势常规处理常规频率平稳序列人为因素时间趋势序列转换有效解决趋势性构建统计回避

[发明专利]基于各向异性的非平稳多点地质统计学建模方法-CN201610570699.4有效
发明人：喻思羽;李少华;段太忠;王鸣川 -专利权人：长江大学
申请日： 2016-07-19 - 公布日： 2019-03-26 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于各向异性的非平稳建模方法，利用不同方向变差函数变程组合的玫瑰花图定量表征训练图像的局部各向异性，结合经典多维尺度分析和K‑means聚类分析对非平稳训练图像进行自动分区，各子区域相互独立，分区内运用传统平稳性多点建模算法模拟，最终实现非平稳性建模。因此，相比SIMPAT算法，本发明可以很好利用非平稳性训练图像进行多点地质统计建模。
基于各向异性平稳建模方法

[发明专利]基于EEMD-ELM的非平稳脉动风速高精度预测方法-CN201510556336.0在审
发明人：李春祥;钟旺 -专利权人：上海大学
申请日： 2015-09-02 - 公布日： 2015-12-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于EEMD-ELM的非平稳脉动风速高精度预测方法，该方法包括四个步骤。本发明针对各空间点脉动风速的非线性和非平稳性，预测模型对于集合经验模态分解后的固有模态函数分量具有很好的学习能力，训练误差很小，同时，采用极限学习机进行预测，确保非平稳脉动风速预测的高精确性，根据运行结果表明，基于集合经验模态分解-极限学习机方法预测得到的非平稳脉动风速与实际非平稳脉动风速吻合很好，可以作为单点非平稳脉动风速预测的一种有效方法，本发明为非平稳脉动风速预测提供了一个速度更快、效果更好、精度更高的方法
基于 eemd elm 平稳脉动风速高精度预测方法

[发明专利]利用平稳信号和非平稳信号的网络数据图拓扑联合推断方法及系统-CN202310016029.8在审
发明人：王保云;徐诗洁 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明提供一种利用平稳信号和非平稳信号的网络数据图拓扑联合推断方法及系统，通过将观测信号映射为平稳信号和非平稳信号；对平稳信号和非平稳信号进行估计，分别得到各自的协方差矩阵，并获得最优化问题；通过迭代算法对非平稳信号的图滤波器识别，并特征分解得到特征基；将最优化问题进行松弛，转为凸优化问题，求解得到平稳图的图移位算子、非平稳图的特征值及图移位算子；调整参数，来控制学习得到的图结构的稀疏性、平滑性和相似度，获得最终的图结构；本发明针对底层图结构既有平稳信号又有非平稳信号时
利用平稳信号网络数据拓扑联合推断方法系统

[发明专利]一种非平稳非高斯振动损伤等效试验谱制定方法-CN202211451111.5在审
发明人：徐飞;张森 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G01M7/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种非平稳非高斯振动损伤等效试验谱制定方法，通过计算实测非平稳非高斯信号的峭度；再利用幅值调制法对实测非平稳非高斯信号进行建模；最终求解振动损伤等效试验谱。相较于现有技术，本发明可准确模拟非平稳非高斯振动损伤等效试验谱，提高振动试验精度，提高产品可靠性和疲劳寿命的评估精度，从而提高企业的经济效益。
一种平稳非高斯振动损伤等效试验制定方法

[发明专利]一种寒旱山区融雪径流序列的非平稳性特征分析方法-CN202310520344.4在审
发明人：谢文逸;邓绍坡;李旭伟;王梦杰;姜登登;孔令雅;宋震;王荐 -专利权人：生态环境部南京环境科学研究所
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明提供了一种寒旱山区融雪径流序列的非平稳性特征分析方法，属于融雪径流序列非平稳性特征分析技术领域。方法包括以下步骤：S1、获取寒旱山区的融雪径流序列；S2、通过Mann‑Kendall检验法对融雪径流序列进行非平稳性特征分析；S3、通过Pettitt检验法对融雪径流序列进行非平稳性特征分析；S4、根据分析结果得到融雪径流序列的变化趋势和变异点本发明解决了传统的平稳性分析方法无法适用于寒旱山区的径流过程研究的问题，具有分析准确的优点。
一种山区融雪径流序列平稳特征分析方法

[发明专利]非平稳信号与演化功率谱密度的相互转换方法-CN202210304800.7在审
发明人：蒋丽忠;余建;周旺保;刘祥;冯玉林;赖智鹏;张云泰;彭康;左勇健;祖凌智 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种非平稳信号与演化功率谱密度的相互转换方法，包括由非平稳信号计算演化功率谱密度的步骤和由演化功率谱密度计算非平稳信号的步骤；由非平稳信号计算演化功率谱密度的步骤包括设定高斯窗函数并乘以非平稳信号得到高斯脉冲集合；修正得到修正高斯脉冲集合；进行傅里叶变换得到时频矩阵，并生成最终的演化功率谱密度；由演化功率谱密度计算非平稳信号的步骤包括生成虚部为0的时频矩阵；傅里叶逆变换得到相位为0的修正高斯脉冲集合；移动修正高斯脉冲的中心位置到初始位置得到高斯脉冲矩阵，并重构得到最终的非平稳信号。本发明提供了一种简单可行的非平稳信号与演化功率谱密度的相互转换方法，可靠性高、实用性好，简单易行。
平稳信号演化功率密度相互转换方法

[发明专利]基于慢特征分析的非平稳工业过程的状态监测方法-CN202010103466.X有效
发明人：邹筱瑜;潘杰 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于慢特征分析的非平稳工业过程的状态监测方法，该方法采用慢特征分析和平稳性测试来获取可以指示过程工况信息变化的特征量，在特征空间将过程非平稳性分解为分段平稳性，对无稳定工作点的非平稳过程进行工况自动划分；然后，利用平稳建模技术分别对每个稳定工况进行统计建模和状态监测；最后，基于贝叶斯推理的监测指标综合了各个工况的信息，提供了综合的状态监测结果。该方法增强了对具体过程运行特性的了解，提高了的状态监测效率和异常检测结果的准确性，最终可应用于实际工业生产现场，确保非平稳工业过程的安全可靠运行以及产品的高质量追求。
基于特征分析平稳工业过程状态监测方法

[发明专利]基于时空双流非平稳感知的海洋表面温度序列预测方法-CN202310607658.8在审
发明人：聂婕;杜家豪;温琦;叶敏;左子杰;宋宁 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了基于时空双流非平稳感知的海洋表面温度序列预测方法，构建基于时空双流非平稳感知的海洋表面温度序列预测网络并训练，所述网络包括空间非平稳特征建模子网络、时间非平稳特征建模子网络和基于堆叠交叉注意力时空融合模块，将待处理的海洋表面温度卫星遥感图像输入训练好的基于时空双流非平稳感知的海洋表面温度序列预测网络，输出海洋表面温度预测结果，通过本发明能同时挖掘时间和空间中的非平稳特征，有效地挖掘海洋表面温度的时空相关性，提高了对海洋表面温度预测的准确性。
基于时空双流平稳感知海洋表面温度序列预测方法

[发明专利]一种基于深度特征的非平稳训练图像自动分区方法及系统-CN202210552914.3在审
发明人：苏琳叶;喻思羽;李少华 -专利权人：长江大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度特征的非平稳训练图像自动分区方法及系统，方法包括：对非平稳训练图像进行裁剪划分为多个训练图像子块；基于卷积神经网络模型提取每一个训练图像子块的深度特征；对所有训练图像子块的深度特征进行聚类分析，得到每一个训练图像子块的聚类标签；基于每一个训练图像子块的聚类标签，将每一个训练图像子块按照在非平稳训练图像中的位置进行拼接，得到非平稳训练图像的分区结果；基于分区结果，进行平稳性算法模拟，输出所述非平稳训练图像的模拟实现本发明对非平稳训练图像进行自动分区，相比基于未分区非平稳训练图像的SIMPAT算法，基于本发明分区后的多点地质统计模拟结果更好的再现了非平稳特征。
一种基于深度特征平稳训练图像自动分区方法系统

[发明专利]数据分析模型确定方法、装置及存储介质-CN202010110683.1有效
发明人：许家幸;陈真;汪海祥 -专利权人：中国平安财产保险股份有限公司
申请日： 2020-02-22 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术，揭露了一种数据分析模型确定方法，包括：获取时间序列数据集；对所述时间序列数据集进行平稳性检验，得到分析数据集，所述分析数据集包含所述时间序列数据集中的平稳数据集和所述时间序列数据集中的非平稳数据集；判断所述非平稳数据集是否包含其他平稳数据；若所述非平稳数据集包含其他平稳数据，将所述平稳数据集和所述非平稳数据集包含的其他平稳数据进行拟合优化，生成数据分析模型；获取待分析的原始数据集，利用所述数据分析模型对所述原始数据集进行分析计算本发明可以提高数据分析模型的平稳性，有利于提高数据分析的精准度。
数据分析模型确定方法装置存储介质

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