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公开(公告)号：CN111026796A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911201662.4
申请日：2019-11-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种多源异构数据采集方法、装置、系统、介质和设备，采集方法为：首先是建立关键词表；根据各数据源采集内容创建对应的采集语法，然后针对于采集语法分别建立数据采集规则，并且将数据采集规则关联到关键词表对应关键词上；当要进行数据源采集时，将数据采集规则发送到采集端，使得采集端按照对应数据采集规则进行数据采集即可，针对新出现的数据源，根据当前已构建的数据采集规则，创建其数据采集规则；在本发明方法中，针对于各数据源分别构建对应的数据采集规则，因此本发明方法能够针对不同数据源实现采集，解决了现有技术中工具采集格式单一，采集需要为某一个格式单独设计采集工具的技术问题，具有通用性、拓展性和可复用性。
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公开(公告)号：CN118133942A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410326571.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06N3/126 , G06F18/241 , G06Q30/0201 , G06F17/18 , A23K40/00 , A23K50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于混合遗传算法优化牛饲料配比的方法，通过算法寻找满足牛生长育肥营养需求情况下最高利润饲料比例，以实现营养需求满足与利润最大化的平衡。考虑到饲料组合的庞大可能性以及传统遗传算法在局部搜索和变异率静态调整上的局限，本发明设计了一种自适应遗传和模拟退火算法的混合体。此混合算法利用自适应遗传算法的全局搜索能力，通过自适应调整变异率以适应搜索过程中的动态要求，并结合模拟退火算法的局部搜索精度，优化精英候选解。本发明有效促进了算法的敏捷性和全局探索效率，确保了优化过程能够快速收敛，并提供了一个经济效益最大化的饲料配方。
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公开(公告)号：CN113159155B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110403536.8
申请日：2021-04-15
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种再犯罪风险预警混合属性数据处理方法、介质和设备，首先获取数据样本构成数据集，对数据集中的各样本进行初步的数据预处理，剔除数据集中的冗余项和缺失项，然后将数据集转换为协调的数据集；接着对于协调的数据集中的各条件属性，进行约简处理，删除协调的数据集中的冗余属性，得到属性约简后的数据集，最后对属性约简后的数据集进行聚类。本发明方法中，通过数据预处理和约简处理，能够将数据集中存在缺失的属性以及冗余的属性进行有效去除，因此可以有效降低数据的维度，实现对预警数据的有效处理分析，基于该方法获取到的数据，能够使得再犯罪风险预警的分类准确度更高以及分类的速度更快。
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公开(公告)号：CN111026796B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN201911201662.4
申请日：2019-11-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种多源异构数据采集方法、装置、系统、介质和设备，采集方法为：首先是建立关键词表；根据各数据源采集内容创建对应的采集语法，然后针对于采集语法分别建立数据采集规则，并且将数据采集规则关联到关键词表对应关键词上；当要进行数据源采集时，将数据采集规则发送到采集端，使得采集端按照对应数据采集规则进行数据采集即可，针对新出现的数据源，根据当前已构建的数据采集规则，创建其数据采集规则；在本发明方法中，针对于各数据源分别构建对应的数据采集规则，因此本发明方法能够针对不同数据源实现采集，解决了现有技术中工具采集格式单一，采集需要为某一个格式单独设计采集工具的技术问题，具有通用性、拓展性和可复用性。
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公开(公告)号：CN115081920A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210799441.7
申请日：2022-07-08
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种考勤签到调度管理方法、系统、设备及存储介质，系统包括：实时采集考勤地点区域的天气数据，并对采集到的天气数据进行预处理得到初始样本集；基于改进的生成对抗网络构建预测模型；计算预测目标与真实目标图像之间的损失函数；通过损失函数对预测模型进行训练，训练中，判别器D的目标正确地识别出真实样本和正确地剔除生成的假样本，生成器G的目标是使生成的预测值被判别器D剔除的概率最小化，直至输出训练好的预测模型；将所述天气数据输入训练好的预测模型中得到预测值，根据预测值执行相应的考勤操作。本发明采用改进的GAN网络实时监测考勤地的天气情况，及时自动调整考勤方式与考勤制度，提高办事效率，避免数据出错。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114722936A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210358264.9
申请日：2022-04-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种动植物离子浓度分析预警方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集动植物的特征数据，特征数据包括离子流数据、离子浓度数据、环境物质数据和预警数据；对采集到的特征数据进行预处理得到初始样本集，预处理包括数据清理、数据转换、数据集成和离群点诊断；对初始样本集基于改进ReliefF算法提取最优特征集；使用LDAM损失函数和延迟再平衡DRW处理不平衡问题，以深度残差网络作为离子浓度预警模型的主干网络，随机梯度下降SGD作为离子浓度预警模型的优化器，利用最优特征集来训练离子浓度预警模型，最后使用训练好的离子浓度预警模型预测离子浓度预警等级。本发明可以实现对预警数据的有效处理分析，以达到更快的效率和更好的效果。
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公开(公告)号：CN114638814A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210315512.1
申请日：2022-03-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CT图像的结直肠癌自动分期方法、系统、介质及设备，该方法包括下述步骤：CT图像预处理构建初始数据集；进行数据清洗，修正数据集中的正负样本比例；数据集进行数据增强；利用CBAM注意力机制对通道特征和空间特征进行重要性筛选，并使用残差连接；选择预测概率最大的类别作为每个元素的最终预测类别，以确定输出图像的结直肠肿瘤区域和非直肠肿瘤区域的位置；对预测图像使用分块推理方法；基于数据融合思想将包含肿瘤区域的CT图像和原始CT图像进行通道维度的合并，输入到优化3D U‑Net分割模型中进行推理，得到最终的结直肠癌分期结果。本发明能更好地利用CT图像的空间信息，提高对分期结果的识别精度。
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公开(公告)号：CN113159155A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110403536.8
申请日：2021-04-15
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种再犯罪风险预警混合属性数据处理方法、介质和设备，首先获取数据样本构成数据集，对数据集中的各样本进行初步的数据预处理，剔除数据集中的冗余项和缺失项，然后将数据集转换为协调的数据集；接着对于协调的数据集中的各条件属性，进行约简处理，删除协调的数据集中的冗余属性，得到属性约简后的数据集，最后对属性约简后的数据集进行聚类。本发明方法中，通过数据预处理和约简处理，能够将数据集中存在缺失的属性以及冗余的属性进行有效去除，因此可以有效降低数据的维度，实现对预警数据的有效处理分析，基于该方法获取到的数据，能够使得再犯罪风险预警的分类准确度更高以及分类的速度更快。
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公开(公告)号：CN106909891A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710059525.6
申请日：2017-01-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自反馈基因表达式编程的人体行为识别方法，该方法针对人体行为深度图像，从中提取出人体多个关节点的三维时间序列数据作为样本，利用由基因表达式编程在交叉、变异操作后再加入TIS插串操作构造得到自反馈基因表达式编程对样本进行建模，得到人体运动模型，TIS插串操作指的是在关节点运动序列头部插入函数符串；接着提取梯度信息作为模型特征。将训练样本的人体运动模型的模型特征输入至神经网络，训练得到神经网络模型作为人体行为分类器；将测试样本对应的人体运动模型的模型特征输入至上述获取的人体行为分类器中，得到人体行为识别结果。本发明具有人体行为识别准确度高及识别速度快的优点。
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公开(公告)号：CN114722936B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210358264.9
申请日：2022-04-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种动植物离子浓度分析预警方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集动植物的特征数据，特征数据包括离子流数据、离子浓度数据、环境物质数据和预警数据；对采集到的特征数据进行预处理得到初始样本集，预处理包括数据清理、数据转换、数据集成和离群点诊断；对初始样本集基于改进ReliefF算法提取最优特征集；使用LDAM损失函数和延迟再平衡DRW处理不平衡问题，以深度残差网络作为离子浓度预警模型的主干网络，随机梯度下降SGD作为离子浓度预警模型的优化器，利用最优特征集来训练离子浓度预警模型，最后使用训练好的离子浓度预警模型预测离子浓度预警等级。本发明可以实现对预警数据的有效处理分析，以达到更快的效率和更好的效果。
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