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公开(公告)号：CN118865996A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410890017.2
申请日：2024-07-04
Applicant: 安徽农业大学 , 安徽喜乐佳生物科技有限公司
IPC: G10L21/0308 , G06F18/21 , G06F18/214 , G10L25/30 , G10L25/51
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离的家畜音频智能识别方法，涉及计算机技术领域。包括：采集封闭环境内的家畜音频信号，基于封闭环境内的家畜音频信号构建声谱图数据集，使用声谱图数据集训练用于识别不同家畜状态音频的改进ECA‑EfficientNetV2网络；采集群养环境内的家畜音频信号，使用欠定盲源分离方法将群养环境内的家畜音频信号中不同状态的家畜音频信号进行分离；将分离后不同状态的家畜音频信号输入到训练好的改进ECA‑EfficientNet V2网络中进行状态识别。
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公开(公告)号：CN118172682A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410395020.7
申请日：2024-04-02
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/20 , G06V10/774 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种面向日光诱导叶绿素荧光SIF重构的云干扰削弱方法，包括：1)构建日光诱导叶绿素荧光SIF产品数据、卫星微波植被指数数据、植被数据和气象数据集；2)对数据集进行预处理3)构建基于微波植被指数的SIF重构模型；4)训练模型并进一步调整参数，以得到最优的SIF重构模型。本发明利用卫星微波观测数据，植被和气象数据，以及光合有效辐射数据实现了对每日的日光诱导叶绿素荧光SIF的重构，从而能直接应用于晴空和云天条件，有利于卫星微波对有云区域的植被日光诱导叶绿素荧光SIF的重构。
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公开(公告)号：CN116865809A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310977352.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了基于泄露的低复杂度混合波束成形安全精准无线传输方法，涉及无线通信技术领域；该方法包括以下步骤：构建具有混合数模波束成形的SPWT通信系统模型：选取均匀间隔线性阵列发射机、合法用户和窃听者作为通信系统模型的实体研究对象；构建两个优化问题：将SPWT通信系统模型转变为构建合法用户的最大化信号泄露信噪比优化问题和人工噪声泄露信噪比优化问题；简化优化问题；求解优化问题；收敛性与复杂度分析；本发明将随机频率映射到RF链中以实现SPWT，且实现基于最大化信号泄露信噪比优化和人工噪声泄漏噪声比的混合SPWT设计方法，与传统的FDB设计方法相比，该发明降低了电路预算和计算复杂度，并且具有几乎相同的安全性能。
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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
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。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
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
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。
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公开(公告)号：CN116865808A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310952662.8
申请日：2023-07-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B17/391 , H04B17/336
Abstract: 本发明公开了面向三维场景的智能反射面辅助的安全精准无线传输方法，涉及无线通信技术领域；该方法包括如下步骤：构建多RIS辅助SPWT的通信系统模型；推导由Alice经过RIS到Bob的接收信号；构建优化问题；优化问题简化；求解优化问题；本发明解决了当直射路径被障碍物阻挡时，考虑从发射机到接收机的直射路径信道不可用，利用多个RIS实现通过发射机、RIS和接收机之间的反射路径来实现SPWT，同时提高通信性能和能源效率。
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公开(公告)号：CN119960317A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510453353.5
申请日：2025-04-11
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及多目标协同优化的水培生菜营养液浓度时序动态调控方法，与现有技术相比解决了难以确定与环境交互的水培作物时序动态生长所需的最佳营养液浓度方案的缺陷。本发明包括以下步骤：构建时序群体光合速率预测模型和时序群体水分利用效率预测模型；构建多目标优化模型；求解多目标优化模型的帕累托解集；构建营养液浓度时序调控模型；时序动态调控水培生菜营养液浓度。本发明采用非支配排序多目标遗传算法求解时序群体光合速率预测模型和时序群体水分利用效率预测模型的多目标问题，通过结合均匀分布种群策略、非支配排序、拥挤度计算、精英策略以及种群更新机制获取最优平衡调控目标值，有效解决了植物时序生长的营养液浓度动态调控问题。
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公开(公告)号：CN118631302A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410769156.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H04B7/0456 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种实际离散符号预编码优化方法及系统，属于无线通讯技术领域，构建每条天线的多输入多输出通信系统模型，求解每条天线的实际离散符号输入的瞬时互信息表达式，通过分析实际离散符号输入的总发射功率约束条件特性，构建最大化平均互信息优化目标函数；通过引入瞬时互信息表达式的下界，替代最大化平均互信息优化目标函数中的瞬时互信息，将最大化平均互信息优化目标函数转化为最小化平均互信息优化目标函数；并将该目标函数中的和指数函数替换为指数和函数加上补充函数的上界，获得线性预编码向量的最小化优化目标函数并进行简化，而后进行求解，获得最优线性预编码向量。该方法具有良好的可达互信息能力，大大降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN118227801A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410437887.4
申请日：2024-04-11
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F40/194 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于元知识迁移的供应链知识图谱表示方法及系统，涉及语言处理技术领域，包括：获取仓配端与客户端之间的多源异构数据；进行多源异构数据的词汇识别；计算知识图谱之间的相似度，基于相似度进行知识图谱间的元知识迁移；根据元知识迁移结果进行供应链知识图谱构建。将经验知识图谱、反馈知识图谱和追溯知识图谱对应融合获得供应链知识图谱，提高了供应链知识图谱的可信度。得到适用于供应链领域的关系匹配数据集，根据供应链元知识库构建多个知识图谱，计算知识图谱之间的相似度，基于相似度进行知识图谱间的元知识迁移，解决了供应链领域的关系匹配数据资源闭环单一的问题，通过向外扩展，提高了供应链知识图谱的适应能力。
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