公开(公告)号：CN119920356A

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202411993968.9

申请日：2024-12-31

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王庆勇 ,  胡莉莉 ,  王振宇 ,  刘玉东 ,  王超 ,  辜丽川

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G16C20/80 ,  G06N20/00 ,  G06N5/025 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种可解释联邦大模型的药物分子生成方法，涉及人工智能技术领域，所述方法包括S1、通过数据特征提取与模型初始化步骤，从分布式数据中提取多模态特征，构建并初始化药物分子生成模型，S2、通过大模型对联邦学习客户端进行参数优化，包括基于分布式客户端的本地训练微调，将微调好的参数整合到服务器的全局模型中，以提高模型性能和数据利用效率，S3、基于优化后的模型，生成药物分子结构信息，包括分子描述序列和分子图；该可解释联邦大模型的药物分子生成方法，在保障数据隐私的基础上，显著提高了新分子的生成能力和多样性，同时利用因果分析和注意力机制增强了模型的透明性和可信度，提升了模型的性能与稳健性，具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN119851264A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411921967.3

申请日：2024-12-25

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 丁文荣 ,  蒋婷婷 ,  宋旭婷 ,  杨帅 ,  辜丽川

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/26 ,  G06V10/143 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/25 ,  G06V10/25 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态融合技术的复杂场景下苹果果实检测方法，包括：1、构建数据集；2、可见光图像与红外光图像特征融合；3、对融合得到的可见光图像特征进行掩码并与视觉特征进行融合；4、将融合后的视觉特征与文本特征融合；5、对可见光图像特征进行过滤；6、将可见光图像特征与文本特征输入到词‑区域相似度计算中；7、结合Soft‑NMS和Focal‑EIOU选取最优目标框。本发明将红外光图像、可见光图像、文本三种模态进行特征融合，综合考虑了不同模态的互补优势。并且利用软非极大值抑制(Soft‑NMS)和Focal‑EIOU来选取最优目标框，有效提高了复杂条件下苹果果实的检测精度。

公开(公告)号：CN119363196A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411461094.2

申请日：2024-10-18

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 夏桂阳 ,  黄贤涛 ,  沈桐 ,  周小波 ,  辜丽川

IPC: H04B7/185 ,  H04W16/22 ,  H04W24/02

Abstract: 本发明公开了一种空天地通信系统上行通信的吞吐量优化方法和装置，涉及无线通信技术领域。该方法包括：基于地基通信设备、中继站通信设备和卫星通信设备构建空天地通信系统；将地基通信设备向卫星通信设备进行上行通信过程中所传输的数据调制为离散符号形式，获得用于反映离散符号信息传输效率的互信息，以互信息表征空天地通信系统上行通信过程的吞吐量；以最大化吞吐量为优化目标、以通信设备的功率上限为约束条件，构建原始优化模型；对原始优化模型进行求解，获得上行通信的最大吞吐量。

公开(公告)号：CN119129636A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411115183.1

申请日：2024-08-14

Applicant: 安徽农业大学 ,  安徽喜乐佳生物科技有限公司

Inventor： 谈超 ,  周小波 ,  闫顺丕 ,  焦俊 ,  许正荣 ,  辜丽川 ,  袁国庆 ,  余添康 ,  方艺

IPC: G06N3/006

Abstract: 本发明属于饲料配方研究技术领域，更具体地，涉及一种基于优化算法的母猪营养饲料配方筛选方法。通过分析种群初始化分布，引入伯努利映射序列初始化种群，使得种群分布得更均匀，提高了算法初期的搜索能力；引入改进的自适应非线性收敛因子，平衡并增强算法的全局搜索能力和局部开发能力；加入邻域扰动优化机制，通过在迭代过程中生成新邻域解，防止算法在迭代中特别是迭代后期容易陷入局部最优解的处境。最后通过对比改进ChOA前后对于母猪饲料配方的优化，进一步验证了BANChOA算法的有效性。通过对本发明改进策略的分析可以看出，改进算法所需参数量较多且算法的寻优性能受邻域扰动优化影响较大，对于种群初始化和收敛因子依然存在改进空间。

公开(公告)号：CN119129611A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411264320.8

申请日：2024-09-10

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王超 ,  洪伟杰 ,  夏伦龙 ,  何进 ,  蒋婷婷 ,  辜丽川

IPC: G06F40/40 ,  G06F40/284 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/096 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明公开了一种基于全向注意力机制的翻译方法，涉及自然语言处理的技术领域，包括，收集和处理平行语料数据，通过知识蒸馏生成蒸馏数据集，利用蒸馏数据集训练自回归翻译模型并解决多模式问题，将自回归模型转换为非自回归模型并进行训练直至收敛，本发明通过引入全向注意力机制和课程学习策略，有效的解决了非自回归翻译模型中出现的多模式问题，显著提升了翻译质量和训练效率，从而实现了更准确的翻译输出效果。

公开(公告)号：CN113822185B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202111057182.2

申请日：2021-09-09

Applicant: 安徽农业大学 ,  蒙城县京徽蒙农业科技发展有限公司

Inventor： 李斌 ,  陶亮 ,  李广博 ,  焦俊 ,  辜丽川 ,  马慧敏 ,  时国龙 ,  慕京生 ,  徐浩然

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种群养生猪日常行为检测方法，该方法通过获取待检测目标区域内群养生猪日常行为的图像，输入到改进后的YOLOv4网络模型进行检测，可得到输出的图像中生猪日常行为的分类。其中，改进后的YOLOv4网络模型为：采用轻量MobileNetv3网络代替原有模型YOLOv4中的CSPDarknet53网络，可减少参数量，在降低计算量的同时不会造成精度上的损失；并进一步在检测器中引入深度可分离卷积和inception网络结构，拓宽网络宽度和深度，在保证识别准确率的前提下，检测速度更快、实时性更强。

公开(公告)号：CN118335201A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410748840.X

申请日：2024-06-12

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 陈文希 ,  王永梅 ,  辜丽川 ,  张友华 ,  鲁顶芝 ,  高羽佳 ,  宋贵宾 ,  张永恒

IPC: G16B40/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种预测方法，具体是基于可变形卷积神经网络和趋同相似性原理的预测方法，通过收集蛋白质序列、蛋白质结构数据和蛋白质相互作用信息；使用可变形卷积神经网络DCN模型对蛋白质序列进行特征提取；计算蛋白质的趋同相似性，将获得的序列相似性矩阵、结构相似性矩阵、功能相似性矩阵三个矩阵，将所有矩阵的加权平均作为融合后最终的相似性矩阵；选择图神经网络GNN处理图结构数据，使用部分已知的蛋白质相互作用信息来训练预测模型，选择随机梯度下降优化算法优化模型参数；利用优化后的预测模型对蛋白质的相互作用进行预测。本发明融合可变形卷积技术和趋同相似性技术，显著提升了蛋白质相互作用网络的数据质量和深度解析。

公开(公告)号：CN117611456A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311725750.0

申请日：2023-12-14

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 檀磊 ,  马慧敏 ,  王小申 ,  戴明宇 ,  代腾辉 ,  焦俊 ,  刘倩 ,  辜丽川

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/73 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了基于多尺度生成对抗网络的大气湍流图像复原方法及系统，涉及大气湍流退化图像复原技术领域；该方法包括如下步骤：建立大气湍流退化图像数据集；以DeblurGAN网络模型作为基础网络模型利用数据集进行训练，得到大气湍流图像复原网络模型，大气湍流图像复原网络模型包括生成器和判别器；在生成器的网络结构中引入级联空洞卷积模块，且引入注意力机制模块，用于对生成器进行优化；损失函数包括对抗损失项和内容损失项，对生成器输出的复原图像利用损失函数作为图像去模糊的正则约束，用于修复生成器输出的复原图像的图像边缘扭曲现象；验证大气湍流图像复原模型。本发明解决了图像边缘细节恢复不足以及鲁棒性不高的问题，具有更好的视觉效果。

公开(公告)号：CN117528528A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202310837088.1

申请日：2023-07-08

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 徐浩 ,  夏桂阳 ,  周小波 ,  沈桐 ,  辜丽川

IPC: H04W12/122 ,  H04W12/03

Abstract: 本发明公开了实际离散符号输入系统对抗多窃听的传输方法，本发明考虑全双工期望接收机来发射人工噪声以降低窃听机的解码性能，通过分析多窃听场景下的可靠中断概率和安全中断概率，构建了面向多窃听场景的低复杂度安全速率优化方案，方案如下：首先，引入多指数衰减拟合函数将多参数耦合的互信息量表达式重构为单映射关系的信噪比与可达速率间的函数，随后，针对多窃听场景推导出安全中断概率和可靠中断概率的解析表达式，构建最大化最小安全速率优化问题保证期望接收机针对任意窃听机的安全速率公平性；最后，引入多个辅助变量重构非凹目标函数和非凸约束，利用连续凸近似技术解决全双工通信中面向多个窃听机的最大化最小安全速率优化问题。

公开(公告)号：CN117152736A

公开(公告)日：2023-12-01

申请号：CN202311139529.7

申请日：2023-09-05

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王超 ,  夏雨婷 ,  刘志宏 ,  辜丽川 ,  何进 ,  蒋婷婷 ,  王庆勇 ,  杨帅 ,  焦俊

IPC: G06V20/68 ,  G06V10/20 ,  G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及人工智能采摘技术领域，且公开了一种深度学习和群智能算法的水果采摘优化模型的方法，包括以下步骤：S1、收集自然环境下的水果果实图片作为训练数据，并对数据进行预处理；S2、设计一种改进U‑Net模型的CA U‑Net语义分割网络，将U‑Net模型的主干网络VGG16更换为轻量化的MobileNet‑V3结构；S3、将MoblieNet‑v3主干特征网络中的SE注意力机制模块替换为Coordinate Attention注意力机制。该深度学习和群智能算法的水果采摘优化模型的方法，通过利用计算机视觉技术实现图像分割的果实采摘顺序算法，提高了果实采摘效率和果实定位精度，解决了现有技术中采摘过程中的浪费和伤害，同时还能够避免果实的腐烂和损坏，无法提高果实的保质期和市场价值的问题。