-
公开(公告)号：CN105242531A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510482279.6
申请日：2015-08-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种作为WSN移动节点的履带机器人自适应转向滑模控制方法，把模糊理论与滑模控制结合起来，构建由等效控制和切换控制组成的总控制，设计了逼近等效控制的逼近控制和可以调整控制参数的自适应律，实时调节输出控制，有目的地使控制对象沿着设计好的“滑动模态”轨迹运动。本发明将模糊控制、滑模控制和自适应控制结合起来，系统的稳定性、快速性及抗扰能力均明显优于Smc控制，具有较高的工程应用价值。
-
公开(公告)号：CN115860875B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202211671672.6
申请日：2022-12-26
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F18/25 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，包括提取用户在电商平台的行为数据，对收集的用户行为数据进行预处理，以及分析评估，用深度学习的图像特征采集器、文本特征采集器、时间序列特征采集器、音频特征采集器和视频特征采集器对收集的数据抽取特征，根据各种单模态特征采集器的特征利用双线性池化的多模态知识融合抽取模态交互的深层特征，通过对抽取的多模态融合的深层特征信息。该基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，可以通过深度利用海量的多模态的用户数据，利用分层次双线性池化融合多模态特征，精准判断消费者的喜好准确推送意向商品。
-
公开(公告)号：CN117726040B
公开(公告)日：2025-05-06
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。
-
公开(公告)号：CN119892507A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510363913.8
申请日：2025-03-26
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混合加解密的供应链数据隐私保护方法及系统，属于数据加解密技术领域。该方法包括以下步骤，响应用户上传数据的访问请求及明文，对所述明文的数据类别进行判断，根据判断结果匹配出对应的加密策略；基于匹配出的加密策略将所述明文加密为密文。本发明在加密敏感数据时采用混合加密，加密基础数据时采用对称加密；混合加密时，由AES算法随机生成密钥，由ECC算法随机生成公私密钥对，使用密钥对明文进行AES加密，并通过公钥对密钥进行ECC加密，生成密钥密文；对称加密时，由AES算法生成的密钥对明文进行AES加密，对于敏感数据和非敏感数据，通过差异化加密策略，提高数据共享的效率和实用性。
-
公开(公告)号：CN117659225B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311549212.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明提供了一种阳离子型两亲性壳聚糖季铵盐及其制备方法和应用，涉及表面活性剂技术领域。本发明选用脂肪酸对壳聚糖季铵盐进行化学修饰，利用不同结构的脂肪酸以不同反应比例改性水溶性壳聚糖季铵盐，制备得到一种阳离子型两亲性壳聚糖季铵盐表面活性剂(结构通式如下)，以丰富农药应用中阳离子型表面活性剂的种类，促进农药新剂型的研发。本发明的原料安全易得，制备方法简单，反应条件温和，产率高，且制得的阳离子型两亲性壳聚糖季铵盐不但具有优异的表面活性、低毒性和易生物降解性，还具有广谱杀菌活性。#imgabs0#
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111369318B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010131570.X
申请日：2020-02-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0251 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于商品知识图谱特征学习的推荐方法及系统，构建关联商品知识图谱，用于解决商品推荐的重复率高和准确率低的问题。本发明提供的方法包括电商平台商品信息的智能获取；商品信息清洗，商品实体和关系智能提取，商品知识图谱构建；利用商品分类结合商品搭配模型对商品知识图谱中的实体进行融合，构建关联商品知识图谱；根据用户的历史购买记录确定待匹配商品实体，连接关联商品知识图谱，进行商品特征学习，降维得到商品实体和关系向量；计算知识图谱匹配到的商品间相关度，对相关度进行排序之后进行商品推荐。本发明通过关联商品知识图谱构建、更新，以及特征学习方法，构建商品推荐系统，实现商品推荐命中率准确率的大幅度提升。
-
公开(公告)号：CN111523055B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010354818.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/9535 , G06F16/332 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于农产品特征属性评论倾向的协同推荐算法及系统，解决目前电商平台中农产品推荐不够精准的问题；本发明改进传统协同过滤推荐算法只考虑用户评分的单一性，提出将用户评分结合评论情感倾向程度加权，用户评论中对农产品特征属性倾向进行量化，作为计算用户相似度的重要参数的改进方法，结合用户评分构建出用户点评模型矩阵；在计算用户相似度时使用矩阵代替传统推荐算法中用户评分进行计算，综合考虑用户评分和评论信息进行邻居集查找，最终确定推荐农产品集；本方法与传统协同过滤推荐算法相比，除了考虑评分之外，将不同用户评论信息中的潜在联系作为参数进行邻居集查找，有效地提高了电商平台中农产品推荐的精准度。
-
公开(公告)号：CN114414737B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210048149.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及气体检测技术领域，且公开了呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，包括电源、主控制机、温控系统、进气系统、检测箱、集气罩和两组气体检测传感器组件，所述集气罩内连接有检测机构，所述检测箱内固定连接有横板，所述横板的侧壁连接有承载机构，所述承载机构与集气罩连接，所述集气罩的一侧固定连接有外壳。该机呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，可以改变收集气体设备的容积，使挥发性气体的体积变小密度增大，有利于检测设备准确检测出气体中各组分的浓度，并且检测后的挥发性气体可回流至原位，无需抽出检测挥发性气体成分，不影响检测果实在呼吸跃变过程中产生的气体总量。
-
公开(公告)号：CN114414737A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210048149.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及气体检测技术领域，且公开了呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，包括电源、主控制机、温控系统、进气系统、检测箱、集气罩和两组气体检测传感器组件，所述集气罩内连接有检测机构，所述检测箱内固定连接有横板，所述横板的侧壁连接有承载机构，所述承载机构与集气罩连接，所述集气罩的一侧固定连接有外壳。该机呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，可以改变收集气体设备的容积，使挥发性气体的体积变小密度增大，有利于检测设备准确检测出气体中各组分的浓度，并且检测后的挥发性气体可回流至原位，无需抽出检测挥发性气体成分，不影响检测果实在呼吸跃变过程中产生的气体总量。
-
公开(公告)号：CN111369318A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010131570.X
申请日：2020-02-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/06 , G06Q30/02 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于商品知识图谱特征学习的推荐方法及系统，构建关联商品知识图谱，用于解决商品推荐的重复率高和准确率低的问题。本发明提供的方法包括电商平台商品信息的智能获取；商品信息清洗，商品实体和关系智能提取，商品知识图谱构建；利用商品分类结合商品搭配模型对商品知识图谱中的实体进行融合，构建关联商品知识图谱；根据用户的历史购买记录确定待匹配商品实体，连接关联商品知识图谱，进行商品特征学习，降维得到商品实体和关系向量；计算知识图谱匹配到的商品间相关度，对相关度进行排序之后进行商品推荐。本发明通过关联商品知识图谱构建、更新，以及特征学习方法，构建商品推荐系统，实现商品推荐命中率准确率的大幅度提升。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
75
records
(took 0.029 seconds)
