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公开(公告)号：CN117456279B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311623115.1
申请日：2023-11-30
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/00 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合知识图谱与图像识别的垃圾分类方法，包括：1、构建知识图谱，捕捉垃圾实体与种类之间的关系2、利用Ac自动机树，提取问题中的垃圾实体名；3、利用TransR模型提取垃圾实体的文本向量；4、设定疑问词列表，提取问题中的疑问词，根据疑问词是否在疑问词列表中和问题中是否有垃圾实体名来对问题进行分类；5、针对不同类型的问题，返回不同的答案模板；6、构建图像识别模型，获取垃圾图片的向量；7、将垃圾实体的文本向量和图片向量，结合注意力机制将相互对应的向量进行拼接，得到垃圾实体的融合向量后，最终返回垃圾的类别。本发明融合了知识图谱和图像识别，能更稳定、更便捷、更高效的实现垃圾分类。
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公开(公告)号：CN114861069B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202210633790.1
申请日：2022-06-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的网络学习资源分析及个性化推荐方法，属于学习资源分析推荐方法技术领域，具体包括以下步骤：S1、构建网络学习资源知识图谱；S2、网络学习资源分析；S3、学习者画像分析；S4、网络学习资源个性化推荐；本发明融合了学科知识、学习资源、学习策略的个性化教育知识图谱模型及其构建技术，基于知识图谱的学习资源概念链接、分析与评价技术以及知识图谱与学习目标的学习者知识体系评估模型和学习路径智能规划，实现了以学习者个性化兴趣和需求驱动为中心的精准知识推送和个性化学习资源与学习策略推荐。
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公开(公告)号：CN117726040A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311830634.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/0832 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于DDQN算法的配送车辆动态调度优化方法，属于基于深度强化学习的生鲜配送车辆调度技术领域；本发明将生鲜配送动态车辆调度问题视为连续时间过程，基于SMDP(Semi‑Markov Decision Process)框架进行建模，并采用DDQN(Double Deep Q‑Learning)算法来训练双Agent，在处理“新订单事件”和“车辆事件”时做出调度分配。该方法显著降低了分配空间的组合复杂性，在考虑多个分配限制因素的同时，表现出更好的平均分配时间。通过提高系统资源利用率和调度效率，解决了生鲜配送延迟导致生鲜产品时效性下降的问题。
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公开(公告)号：CN117059261A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311055533.5
申请日：2023-08-21
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G16H50/20 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及多模态知识图谱的畜禽疾病诊断技术领域，且公开了一种基于多模态知识图谱的畜禽疾病诊断方法，包括以下步骤：S1、面向畜禽疾病的命名实体识别方法：所述面向畜禽疾病的命名实体识别是指利用若干个畜禽疾病文本、图像、声音和视频识别的相关疾病实体。该基于多模态知识图谱的畜禽疾病诊断方法，通过将命名实体识别和知识图谱构建技术引入畜禽疾病诊断领域，可以为畜禽疾病的诊断和治疗提供更加全面和准确的参考，从而提高畜禽疾病治疗的效果和治愈率；同时，畜禽疾病知识图谱的构建可以帮助人们更好地了解畜禽疾病的发生规律和传播途径，为畜禽疾病的预防和控制提供科学依据。
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公开(公告)号：CN115937689B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211721125.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种农业害虫智能识别与监测技术，通过利用公开知识图谱和私有数据构建多模态农业病虫害知识图谱，收集多类别害虫图片作为训练数据，并对数据进行预处理，利用训练数据训练一个卷积视觉模型和一个视觉注意力模型，然后将训练完成的模型保存，冻结模型后，使用融合模块融合两个模型，利用多模态知识图谱推理出输入害虫图片的相关粗粒度的属性特征，利用编码器对推理的属性特征进行编码。该农业害虫智能识别与监测技术，可以利用粗粒度多模态知识图谱辅助混合视觉模型对害虫进行识别和监测，提高了对害虫种类的识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112749976B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202011526838.6
申请日：2020-12-22
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/018 , G06Q50/02 , G06K17/00 , G06F21/64 , G16Y10/05
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链和物联网技术的蔬菜可信追溯装置。该基于区块链和物联网技术的蔬菜可信追溯装置，包括装置主体，所述装置主体的外表面开设有扫描窗口，所述扫描窗口内显示有信息载体，所述装置主体的外表面设置有控制按钮，所述装置主体的内部固定连接有驱动机构，所述控制按钮在持续激活的情况下，启动所述驱动机构，所述驱动机构驱动信息载体显示物联网信息，当控制按钮中断激活状态时，所述驱动机构驱动信息载体隐藏物联网信息；该基于区块链和物联网技术的蔬菜可信追溯装置，结构简单，操作方便，使用灵活，使用寿命高，便于蔬菜可信追随使用，便于该行业内推广使用。
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公开(公告)号：CN115937689A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211721125.4
申请日：2022-12-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种农业害虫智能识别与监测技术，通过利用公开知识图谱和私有数据构建多模态农业病虫害知识图谱，收集多类别害虫图片作为训练数据，并对数据进行预处理，利用训练数据训练一个卷积视觉模型和一个视觉注意力模型，然后将训练完成的模型保存，冻结模型后，使用融合模块融合两个模型，利用多模态知识图谱推理出输入害虫图片的相关粗粒度的属性特征，利用编码器对推理的属性特征进行编码。该农业害虫智能识别与监测技术，可以利用粗粒度多模态知识图谱辅助混合视觉模型对害虫进行识别和监测，提高了对害虫种类的识别准确度。
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公开(公告)号：CN115269864A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210746863.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/23 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F40/295 , G06Q10/06 , G06Q30/02 , G06Q50/02 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的农业众包知识图谱的构建方法及系统，本发明在农业知识图谱的构建中引入了众包和区块链技术，将农业知识图谱构建环节任务交给众包完成，将区块链技术引入众包农业知识图谱的构建流程中，提出融合区块链智能合约的众包农业知识图谱构建策略，并将众包构建知识图谱的过程上链，实现数据的不可篡改、可追溯、可信任；基于众包构建的农业知识图谱数据，采取联合抽取法和多种补全方式，提高了对众包数据三元组信息的抽取效率和知识图谱完整性；建立众包工人信用评价体系，有效提高了众包完成质量和专业领域人员长期参与积极性；本发明有效解决了农业知识图谱构建中数据易泄露、可信度低、构建效率低、质量难评估等问题。
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公开(公告)号：CN114527252B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210124478.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及环境监测技术领域，且公开了面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，包括船体、传感器组件和水质监测终端机，水质监测终端机安装在船体内，船体的下端通过矩形孔固定连接有盒体，盒体的上端通过安装孔与传感器组件固定连接，船体内固定连接有水泵，水泵的输入端固定连接有进水管，盒体的侧壁通过圆孔与进水管的一端固定连接，水泵的输出端固定连接有连接有出水管。该面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，可以在水产养殖水域内的任意地点对水体的水质进行检测，且监测装置可以在水域内快速改变，并且监测过程中无需取样在岸边进行检测。
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公开(公告)号：CN114527252A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210124478.X
申请日：2022-02-10
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及环境监测技术领域，且公开了面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，包括船体、传感器组件和水质监测终端机，水质监测终端机安装在船体内，船体的下端通过矩形孔固定连接有盒体，盒体的上端通过安装孔与传感器组件固定连接，船体内固定连接有水泵，水泵的输入端固定连接有进水管，盒体的侧壁通过圆孔与进水管的一端固定连接，水泵的输出端固定连接有连接有出水管。该面向智慧农业的水产养殖多传感器信息融合环境监测装置，可以在水产养殖水域内的任意地点对水体的水质进行检测，且监测装置可以在水域内快速改变，并且监测过程中无需取样在岸边进行检测。
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