公开(公告)号：CN114580707A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210104817.8

申请日：2022-01-26

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 周庆燕 ,  李号 ,  胡赛

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/12 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62 ,  G06F16/951 ,  G06F16/215

Abstract: 本公开提供了一种多特征融合产品的情感趋势预测模型、建立方法及预测方法，旨在解决现有技术中面对海量的评论数据，很难提前预测分析出市场对于新产品的评价情感趋势走向的问题。情感趋势预测模型建立方法包括：爬取产品的评论数据以及属性特征数据；对爬取的数据进行数据清洗，对清洗后的评论数据进行情感分析获得产品的产品情感值，在产品上标记产品情感值，将产品属性特征与情感值构成模型原始数据，构建模型原始数据集；将所述原始数据集划分为训练数据集和测试数据集；搭建情感趋势预测模型：堆叠深度可分离卷积特征提取层、卷积注意力层、双向长短期记忆网络预测层和全连接层，得到情感趋势预测模型；并对情感趋势预测模型进行训练。

公开(公告)号：CN117274801A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311163132.1

申请日：2023-09-11

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 周庆燕 ,  李号 ,  张友华 ,  张津诚 ,  王晶 ,  魏堂伟

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/048 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明涉及人工智能和植物生长发育预测技术领域，具体提供了一种高分辨率的玉米生长发育预测系统及方法，旨在解决现有技术中对植物表型的预测只能在低分辨率下进行，且生成的预测图像精确度较低的问题。本发明包括生成器和判别器。本发明在生成器中使用3D卷积改进了时间编码器和时空编码器，使得时间编码器和时空编码器的结构均基于3D卷积，提高了玉米生长发育预测系统高分辨率的长期预测的效果。另外本发明还可以运用到其它植物生长发育的预测，可以帮助科学家们更好地了解植株在不同环境和胁迫下的生长行为，通过比较植物的生长和发育情况来预测未来的生长和发育情况。

公开(公告)号：CN116152847A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202310104382.1

申请日：2023-01-29

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 周庆燕 ,  张津诚 ,  李号 ,  魏堂伟

IPC: G06V30/422 ,  G06V30/19 ,  G06V30/18 ,  G06V10/82 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及了人工智能和工业设计技术领域，具体提供了一种基于胶囊网络的产品设计草图评价方法，旨在解决现有技术中缺少一套具体且针对草图本身的草图评价方法的问题。在本发明中，将草图和目标语义输入到产品设计草图评价模型那个中，通过对草图中语义特征的提取，经过胶囊网络中倒置点积注意力路由机制提升草图图像识别的识别率，从而得出草图与目标语义的贴合度。本发明实现对所述草图的评价；将胶囊网络运用到产品设计评价领域，提供了结合胶囊网络，且针对草图本身的草图评价方法，且具有一定的草图评价的精准性和可行性。