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公开(公告)号：CN115579068A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211069609.5
申请日：2022-08-31
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于预训练和深度聚类的宏基因组物种重建方法。基于预训练和深度聚类的宏基因组物种重建方法，设计了基于图卷积神经网络联合Focal Loss损失函数的词嵌入特征提取模型以及基于LSTM自编码器联合改进的FCM算法的深度聚类模型。本发明构建的深度聚类算法模型，将深度学习与聚类结合在一起，重构误差与聚类误差同步优化，进一步提升二者性能，计算量也较小。在用户使用时，只需要针对所选取的数据集的大小及序列长度对整个模型的参数进行调整，重新运行模型即可得到聚类结果，大大提高了准确度与便利性，能够得到更加优秀的聚类结果。相较于其他方法，本发明所发现的未知物种完整度更高，污染度更低。
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公开(公告)号：CN111062309B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN201911279424.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种雨天交通标识检测方法、存储介质及系统，其中，所述方法包括步骤：对获取雨天交通标志图像进行灰度化处理，得到灰度图像；根据灰度图像的灰度级分布，计算灰度图像在不同灰度级下的概率密度以及累计分布函数并自动确定颜色阈值；利用颜色阈值对所述灰度图像进行二值化处理，得到二值化后图像；对二值化后图像依次进行最大连通区域检测、形态学处理以及凸处理后，得到含有连通区域的图像；对图像的连通区域进行分块并提取几何特征描述符，根据所述几何特征描述符完成交通标志检测，获得结果图像。本发明通过采用根据不同灰度级的累计分布函数自动确定颜色阈值方式，使得所述雨天交通标志检测方法具有更高的检测率且鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN110245707B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201910521435.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于蝎子定位的人体行走姿态振动信息识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：采集人体行走的振动数据，并进行预处理；对预处理的振动数据进行特征提取，并将提取的特征进行归一化得到特征集；根据特征集计算行走姿态的输出概率后在预设模型中匹配并输出相似度最高的分类结果。基于蝎子对振动信息快速、精准定位的机理，能非接触、机械、隐蔽地对人体行走的振动信号进行分析，从而推断人体行走姿态，对人体行走姿态的识别具有快速、精准的效果。
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公开(公告)号：CN115235471A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210866669.3
申请日：2022-07-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蝎子振源定距机理的振源距离估计方法及装置，包括步骤：使用单个三轴传感器采集不同距离下人体行走的振动数据，对振动数据进行预处理，获取不同距离下单次振动事件所对应的振动数据；对预处理的振动数据进行希尔伯特‑黄变换，获得三通道振动数据的边际谱与希尔伯特包络曲线，根据边际谱提取频域特征，根据希尔伯特包络曲线提取时域特征，并进行特征融合，构建距离特征数据库；根据距离特征数据库使用随机森林回归算法计算测试样本的振源距离估计值，本发明可以提高现有振源定位算法对振源距离估计的精度。
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公开(公告)号：CN115127666A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210736210.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G01H11/08
Abstract: 本发明公开了一种灵敏度动态可调的仿生振动检测装置及其制备方法，其中，所述仿生振动检测装置包括：基底结构；传感组件，与所述基底结构连接，用于感知振动信号；控制组件，与所述传感组件连接，用于调节所述传感组件的灵敏度；其中，所述控制组件设置于所述基底结构。本发明通过传感组件实现对振动信号高灵敏度的振动检测，配合控制组件对传感组件灵敏度的调节作用，达到同时兼备高灵敏度及宽范围灵敏度调节的效果，进而提高振动检测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112734135B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110102621.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、智能终端及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取待预测时间对应的预测特征数据，其中，所述预测特征数据包括气象数据和时间类型；将所述预测特征数据输入已训练的分类模型并通过所述分类模型对所述待预测时间进行用电模式分类，得到所述待预测时间对应的预测用电模式；将所述预测特征数据输入已训练的负荷预测模型并通过所述负荷预测模型对所述待预测时间进行用电负荷预测，得到所述待预测时间对应的初始用电负荷曲线；根据所述预测用电模式和所述初始用电负荷曲线，确定所述待预测时间对应的预测用电负荷曲线。本发明能够精确预测用电负荷。
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公开(公告)号：CN113532520B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110760769.3
申请日：2021-07-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种矢量传感器、矢量传感装置以及矢量传感器的制备方法，其中，矢量传感器包括底座、类内部毛窝、类感知组织、第一电极、第二电极、第三电极、仿生蛊毛杆和类弹性连接膜，所述类内部毛窝设于所述底座上，所述类内部毛窝的中间位置形成容纳腔；所述类感知组织设于所述底座上，位于所述容纳腔内；所述第一电极、所述第二电极和所述第三电极均设置于所述底座上，所述第一电极和所述第二电极与所述类感知组织的侧壁连接，所述第三电极位于所述类感知组织的中心位置；所述仿生蛊毛杆设于所述类感知组织上，可在所述类感知组织上偏转摆动；所述类弹性连接膜设于所述容纳腔内，一端固定在所述底座上，另一端固定在所述仿生蛊毛杆上。
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公开(公告)号：CN113483885B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110763943.X
申请日：2021-07-06
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蝎子毛缝耦合定位机理的复合脉冲振源定位方法，包括步骤：获取仿蝎振动信号采集装置采集的振源的振动信号；其中，所述振动信号包括纵波信号和瑞利波信号；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入Izhikevich神经元模型，得到所述振源对应的两路脉冲信号，并根据所述两路脉冲信号，确定所述振源的振源距离信息；将所述纵波信号和所述瑞利波信号输入LIF神经元模型，得到所述振源的振源方向信息；根据所述振源方向信息和所述振源距离信息，得到所述振源的位置坐标。由于在测试时根据双层复合脉冲神经模型输出振源的方向与距离，对振源进行位置估计，以提高现有振源定位算法对振源方向及距离估计的整体精度模型。
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公开(公告)号：CN113091969B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110380093.5
申请日：2021-04-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种仿生柔性悬臂梁阵列传感器及其制备方法，仿生柔性悬臂梁阵列传感器包括：基底；若干个柔性悬臂梁结构，设置于所述基底，所述柔性悬臂梁结构上设置有至少两个不同尺寸的仿生变尺寸凹槽组，所述仿生变尺寸凹槽组上设置有导电层；其中，所述仿生变尺寸凹槽组基于蝎子缝感受器结构仿生制备而成；当所述柔性悬臂梁结构弯曲时，所述仿生变尺寸凹槽组产生形变以改变所述导电层的电阻。由于所述仿生变尺寸凹槽组基于蝎子缝感受器结构仿生制备而成，仿生变尺寸凹槽组具有较高的灵敏度。而且不同尺寸的仿生变尺寸凹槽组在形变时对导电层的电阻的影响不同，可以实现对不同的力高灵敏感知的功能，使柔性悬臂梁兼具高灵敏度和大量程。
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公开(公告)号：CN114065866A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111389111.2
申请日：2021-11-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明提供了一种基于参考物种标签约束的宏基因组序列深度聚类方法，设计了基于参考物种标签约束的深度学习预训练模型。本发明建立了基于不同群落的已知物种的预训练数据库，构建预训练数据库时将每条4mer特征向量分为同一物种、相同属不同物种和不同属不同物种三种情况，并分别研究了三种情况下的样本间序列的4mer特征间的关系；建立了预训练模型的标签约束误差函数，并且使用群落已知标签的数据库进行预训练，针对不同的微生物群落构建不同预训练模型；在用户使用时，只需要针对不同的群落加载所需群落的预训练模型，重新加载模型仅仅等待几次微调步骤的迭代即可得到聚类结果。最终，所述聚类方法能够展现非常优秀的聚类性能。
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