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公开(公告)号：CN118298301A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410384119.7
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了基于差分进化和多尺度神经网络的湖泊叶绿素反演方法，包括：采集湖泊图像及叶绿素浓度标签，构建多尺度卷积神经网络模型，包括模型的一维卷积部分、全连接层部分、激活函数部分、输出层部分；初始化差分进化算法；运行差分进化算法优化多尺度卷积神经网络，评估种群中每个个体的适应度、选择下一代个体，应用交叉和变异操作，更新种群；选择最佳个体，创建最佳的多尺度叶绿素反演模型，训练和测试最佳的多尺度叶绿素反演模型；读取湖泊高光谱图像输入最佳多尺度叶绿素反演模型，预测每个像素点的叶绿素浓度，输出湖泊叶绿素浓度热力图。本发明所设计的方法更好地反映水体中的叶绿素浓度，提高反演精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117786617B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410214228.4
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16C20/20 , G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑LSTM高光谱定量反演的布料成分分析方法及系统，涉及检测技术领域，包括：接收样本布料光谱数据，对样本布料光谱数据进行预处理，得到样本数据，将样本数据进行分类得到训练集和测试集；将训练集和测试集输入至预先建立的长短期记忆神经网络LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到一次训练LSTM的布料成分分析回归模型；优化一次训练LSTM的布料成分分析回归模型的学习率，将优化后的学习率输入至一次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，输出得到二次训练LSTM的布料成分分析回归模型；将待测布料的融合后的光谱数据输入至二次训练LSTM的布料成分分析回归模型内，得到布料成分分析结果。
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公开(公告)号：CN117788538A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410211297.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了点云区间配对体积方差一致性的配准方法、装置和系统，涉及三维激光点云处理技术领域，包括：对待配准点云数据进行降采样处理，选取降采样处理后的待配准点云数据中任意一点作为中心点，运用k近邻算法找到离中心点最近的k个点；对选取的每个中心点和中心点周围的k个点计算局部方向中心性度量，得到源点云和目标点云所有点的局部方向中心性度量值；将局部方向中心性度量值进行排序，找到最大值和最小值，将最大值和最小值进行等分的区间划分，得到若干个区间；统计每个区间内局部方向中心性度量值的个数，并计算每个区间内局部方向中心性度量值的个数与局部方向中心性度量值的总数的比值；将比值进行比较，对配准精度进行判定。
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公开(公告)号：CN117740727A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202410182019.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于红外高光谱的纺织品成分定量反演方法，包括：S1利用近红外光谱分析仪对羊毛、涤纶、棉纺织样本布料进行红外高光谱数据采集；S2将采集到的样本布料的红外高光谱数据进行数据预处理；S3建立布料成分分析随机森林回归模型，获取模型的评价指标；S4利用麻雀搜索算法优化随机森林模型，寻找随机森林回归算法中的mtry最优值构建模型；S5将羊毛、涤纶、棉纺织样本布料高光谱训练集数据输入已建立的模型进行训练，将测试集数据输入至已建立的随机森林回归模型进行测试，获取模型的评价指标；S6获取待测布料的光谱数据，并按S2方法得到布料光谱处理后的数据，将数据输入到经过优化后的随机森林回归模型中，进行布料成分分析。
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公开(公告)号：CN114582991A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210162068.4
申请日：2022-02-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H01L31/0232 , H01L31/0352 , H01L31/09 , H01L31/18 , G01J3/02
Abstract: 本发明提供一种量子点集成微型紫外光谱传感芯片及其制备方法，包括：基底；设置在基底底部的传感电极、量子点层和底部填充层；所述基底顶部设有第一反射层和第一驱动电极；与所述第一反射层相对地设有第二反射层，所述第二反射层设置在支承梁底部，所述支承梁底部还设有第二驱动电极，所述支撑梁与两侧的悬臂梁连接，所述悬臂梁通过键合层与所述基底连接；所述第一反射层、第二反射层与之间的空气间隙构成法布里‑珀罗干涉腔。本发明还提供了上述芯片的制备方法。本发明的传感芯片直接集成量子点紫外传感与变间隙法布里‑珀罗干涉滤波腔，工艺成本低，集成度高，方便作为微型紫外光谱仪应用于手机、可穿戴便携设备的紧凑空间使用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107267142B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710543758.3
申请日：2017-07-05
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供了一种具有高紫外摩尔吸光系数的硫化锌量子点及其制备方法。其制备步骤如下：将70℃的乙酸锌乙醇溶液与0℃的硫代乙酰胺乙醇溶液混合，在60℃恒定温度强力搅拌下，通过控制生长时间调整ZnS量子点的尺寸。提纯过程，加入正庚烷，离心析出。再次加入正庚烷/乙醇混合溶液(体积比例4:1)，溶解后再次离心，干燥得到产物，可悬浮于乙醇中以用于喷涂、印刷工艺。与现有技术相比，其显著优点是：本发明所制备ZnS量子点具有较高的摩尔吸光系数，制备工艺非常的简单。所制备的ZnS量子点，直径在2nm附近。禁带宽度可达4.23eV，可用于日盲紫外光电探测。
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公开(公告)号：CN108649082B
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201810347600.3
申请日：2018-04-18
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H01L31/0352 , H01L31/108 , H01L31/113 , H01L31/18
Abstract: 本发明公开了一种ZnS碳量子点日盲紫外探测器及其制备方法，所述日盲紫外探测器包括ZnS量子点‑碳量子点混合层。其制备方法是先分别制备ZnS量子点溶液和碳量子点溶液，然后将其按一定比例混合后通过印刷、滴涂或旋涂的方式在印有金属电极的基底上制成ZnS量子点‑碳量子点混合层。本发明解决了基于ZnS量子点的日盲紫外探测器中，由于ZnS量子点载流子迁移率低而导致器件光电流、响应度和探测度偏低的问题，提供了一种ZnS碳量子点日盲紫外探测器及其制备方法，利用碳量子点作为载流子传输层，可以极大程度的提高探测器的光响应电流，从而提高响应度，达到提高器件性能的目的。
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公开(公告)号：CN108538927A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810286974.9
申请日：2018-03-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H01L31/02 , H01L31/0392 , H01L31/09 , H01L31/18
Abstract: 本发明提供了一种柔性日盲紫外探测器。所述柔性日盲紫外探测器，其特征在于：包括从下往上依次设置的透明基底、石墨烯网格层和ZnS量子点层，且所述石墨烯网格层是由石墨烯刻蚀后的石墨烯网格形成。本发明的有益效果在于：所述柔性日盲紫外探测器制备工艺简单、可实现柔性以及大面积应用。所制备的日盲紫外探测器，对日盲区内紫外光响应度高而对日盲区外响应度低，减少背景干扰影响。本发明还提供一种柔性日盲紫外探测器的制备方法。
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公开(公告)号：CN117740727B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410182019.6
申请日：2024-02-19
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于红外高光谱的纺织品成分定量反演方法，包括：S1利用近红外光谱分析仪对羊毛、涤纶、棉纺织样本布料进行红外高光谱数据采集；S2将采集到的样本布料的红外高光谱数据进行数据预处理；S3建立布料成分分析随机森林回归模型，获取模型的评价指标；S4利用麻雀搜索算法优化随机森林模型，寻找随机森林回归算法中的mtry最优值构建模型；S5将羊毛、涤纶、棉纺织样本布料高光谱训练集数据输入已建立的模型进行训练，将测试集数据输入至已建立的随机森林回归模型进行测试，获取模型的评价指标；S6获取待测布料的光谱数据，并按S2方法得到布料光谱处理后的数据，将数据输入到经过优化后的随机森林回归模型中，进行布料成分分析。
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公开(公告)号：CN117788538B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410211297.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了点云区间配对体积方差一致性的配准方法、装置和系统，涉及三维激光点云处理技术领域，包括：对待配准点云数据进行降采样处理，选取降采样处理后的待配准点云数据中任意一点作为中心点，运用k近邻算法找到离中心点最近的k个点；对选取的每个中心点和中心点周围的k个点计算局部方向中心性度量，得到源点云和目标点云所有点的局部方向中心性度量值；将局部方向中心性度量值进行排序，找到最大值和最小值，将最大值和最小值进行等分的区间划分，得到若干个区间；统计每个区间内局部方向中心性度量值的个数，并计算每个区间内局部方向中心性度量值的个数与局部方向中心性度量值的总数的比值；将比值进行比较，对配准精度进行判定。
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