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公开(公告)号：CN119006781A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411024163.3
申请日：2024-07-29
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv5x的肺结节检测方法，涉及计算机图像目标检测技术领域，针对肺结节检测任务预设特定候选框，对提取到的信息利用不充分，进而导致推理准确度低的技术问题，本发明首先对原始数据集进行实质分割等处理，确保数据质量；其次，在YOLOv5x模型中添加ODConv模块替换现有的普通卷积模块，增强特征提取能力；然后，根据肺结节检测任务的特征，构建适配当前任务的检测框作为网络的生成框，提高小目标的检测效果；最后，通过输入图像到网络中进行目标检测训练，并根据得到的损失值动态调整模型参数，通过上述一系列优化措施，显著提高了肺结节检测的准确性，为临床诊断提供了有力支持。
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公开(公告)号：CN118585446A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410737002.2
申请日：2024-06-07
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供一种软件架构演化充分性评估方法、装置及存储介质，方法包括获取具有演化历史的软件架构；基于所述演化历史获取所述软件架构的内部属性，基于所述内部属性计算所述软件架构的演化能力；基于所述演化历史获取所述软件架构所发生的变更，基于所述变更计算所述软件架构的演化效果；基于所述演化能力和所述演化效果，构建演化充分性评估模型；获取待评估软件架构，计算所述待评估软件架构的演化能力和演化效果；基于所述待评估软件架构的演化能力和演化效果，调用所述演化充分性评估模型，获得所述待评估软件架构的演化充分性评估结果。本发明能够准确地度量软件架构的演化充分吸性，有效帮助开发人员评估软件架构质量是否还有提升空间。
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公开(公告)号：CN114925778B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210655295.0
申请日：2022-06-10
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了基于大型离散动作空间的强化学习优化方法、方法及装置。所述优化方法包括：将状态输入策略网络以得到原始动作，并基于KNN算法获取大型离散动作集内与所述原始动作距离相近的若干离散动作；将获取的各所述离散动作输入价值网络以筛选出最佳动作，并使模型执行所述最佳动作以获得样本；循环执行上述步骤以获得若干所述样本，并按照获取顺序依次间隔选取部分所述样本存储于缓冲池内；基于所述缓冲池训练所述模型并更新所述策略网络及所述价值网络；循环执行上述所有步骤直至得到最优的策略网络及价值网络。所述方法及所述优化装置均基于所述优化方法进行。本发明在进行模型训练时具有训练速度快，且对动作泛化能力强的优点。
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公开(公告)号：CN118135285A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410151857.7
申请日：2024-02-02
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于类别视觉原型学习的多标签图像分类方法，涉及图像分类技术领域，解决了利用图像视觉信息有效构建多标签分类器的技术问题；本发明基于Sigmoid函数正则化处理获取类激活图M；基于类激活图M通过注意力机制将特征图X转换为类特定特征表示；基于类特定特征表示通过聚类生成的类别视觉原型构建类别视觉原型分类器；基于类特定特征表示和类别视觉原型分类器以字典学习的方式进行多标签分类，并通过总体损失训练优化模型。本发明通过生成类别视觉原型表示构建多标签分类器，避免了利用标签语义信息构建分类器而影响模型泛化性的问题，同时能够提升图像多标签分类的精度。
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