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公开(公告)号：CN114282639A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111601033.8
申请日：2021-12-24
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于混沌理论和BP神经网络的水华预警方法，包括：采集水质数据进行采集并进行预处理；分别采用不同的函数作为激活函数进行训练，得到若干个基于BP神经网络的水华预警模型；将水质数据分别输入若干个基于BP神经网络的水华预警模型，若干个基于BP神经网络的水华预警模型输出预测值；将预测值作为输入值，且将Sigmoid函数作为激活函数训练组合BP神经网络模型。本发明采用不同的激活函数训练得到若干个基于BP神经网络的水华预警模型，然后将基于BP神经网络的水华预警模型输出的预测值作为输入值输BP神经网络，且采用Sigmoid函数作为激活函数，训练得到组合BP神经网络模型，通过训练得到的组合BP神经网络模型对较远时间段的预测准确性较高。
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公开(公告)号：CN113313906A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110575937.1
申请日：2021-05-25
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G08B17/117 , G08B17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于机器嗅觉技术的烟雾报警器的应用方法，包括如下步骤：步骤1：机器嗅觉系统在设定时间内连续地、实时地监测特定位置的气味状况；步骤2：将机器嗅觉系统的阵列传感器与烟雾报警器的烟雾感应传感器组成与门电路；步骤3：若机器嗅觉系统无反应，则烟感传感器无反应；当机器嗅觉系统感应到燃烧味道时，烟感传感器才有反应，并引发电子扬声器发出警报；机器嗅觉系统是利用气体传感器阵列的响应图案来识别气味的电子系统，是由10个金属半导体气体传感器的PEN3电子鼻组成，其识别气味是通过在阵列中的每个传感器对被测气体都有不同的灵敏度，因此，当空气中弥漫的是水雾或其他非火灾产生物时，阵列传感器不会产生响应图案。
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公开(公告)号：CN113269903A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110569781.6
申请日：2021-05-24
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别课堂考勤系统，该系统包括：人脸考勤系统登录模块、人脸数据采集模块、人脸数据训练模块、人脸识别考勤模块、数据库设计模块。本系统通过卷积神经网络实现人脸区域显著性检测，并加入长短期记忆人工神经网络LSTM读取时序信息，准确提取学生人脸区域以便后续人脸识别，可以准确并快速检测识别人脸信息。获取各个人脸数据后，使用孪生神经网络进行考勤人脸与数据库信息之前的相似度计算，并最终得到考勤详细数据，可以准确判断学生是否缺席、在席时间，避免出现学生打完卡就走的情况，可以实时监控考勤情况。相较于传统考勤与电子化考勤来说，基于显著性检测的人脸识别课堂考勤系统效率高、更加智能化。
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公开(公告)号：CN112903919A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110099703.4
申请日：2021-01-25
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种海蟹安全性检测识别方法及系统，包括步骤：S1：海蟹样本预处理；S2：自定义采集海蟹样本块中的气味数据；S3：利用one‑hot编码对气味数据进行预处理；S4：对气味数据进行特征选择和提取；利用SVD分解协方差矩阵实现PCA算法的分解，对预处理后的气味数据进行降维处理，再利用one‑hot编码提取出能够反映目标要求的特征数据；S5：利用多元线性回归MLR对气味数据进行气味浓度判别；S6：预测分析检测结果；S7：新鲜度等级划分。本发明利用机器嗅觉对海蟹样本的气味进行无损检测，利用机器学习提取特征，对其食用安全等级分类，解决了蟹类检测在不被分割的完整状态下，面对微弱信号的检测难以提取有效表征气味信息的特征的难题。
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公开(公告)号：CN111737470A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010595117.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种文本分类方法，方法首先对带标签的文本数据进行清洗，分数据集；然后将文本序列映射为文本向量S；并将文本向量S输入到双向LSTM网络中得到与文本向量S维度相同的文本向量S1、S2，由文本向量S、S1、S2计算得到文本向量Sw。最后，将句子Sw输入到神经网络中按照预设的超参数训练模型，根据模型在验证集上的表现选取最优的模型。本发明利用LSTM网络获取全局文本信息，并通过加权求和方式得到包含全局信息的文本向量Sw，实验结果显示，该模型取得了较好的分类精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111209682A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010040884.9
申请日：2020-01-14
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种全球气候变化现象数据的处理方法，包括收集预设时间跨度内，影响全球气候变化的数据；对收集到的数据进行数据预处理，得到预处理后的数据；对所述预处理后的数据进行统计建模，得到数据分析模型；通过所述数据分析模型，采用多变量融合和最小二乘拟合的方法，量化分析自然因素和人为因素对全球气候变化的影响，得出气候变化指数和量化结果。从而可以达到对全球气候变化的量化分析，有助于为全球非专业人士提供较为精确的气候变化量化分析模型，以加强环境保护。
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公开(公告)号：CN110956543A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911090739.5
申请日：2019-11-06
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种异常交易检测的方法，发明提供的基于长短期记忆网路(递归神经网络的一种)异常交易检测的方法，具有识别交易数据特征和交易时序特征能力，可以用于检测大量交易数据的异常交易检测的方法，实现了互联网金融系统中异常交易识别的优化，有效提升交易系统的安全性和执行效率。
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公开(公告)号：CN110751076A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910971215.0
申请日：2019-10-09
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种车辆检测方法，包括通过在十字路口安置相机，对目标车辆进行数据采集得到目标车辆图片；对目标车辆图片进行尺寸标准化处理和标注，以生成训练数据集；将训练数据集中的图片作为Darknet-53网络的输入，进行图片特征提取；将提取到的图片特征进行特征拼接、残差映射、特征融合，将处理后的图片特征输入卷积神经网络中按预设的迭代次数进行训练，并根据训练数据集中的图片的真实值与卷积神经网络的输出值的差异对卷积神经网络中的参数不断进行更新，以生成车辆检测权重模型及训练好的参数；车辆检测权重模型调用训练好的参数对测试数据集中的图像中的车辆进行检测，并输出结果，本发明具有准确度高、检测速度快、重复检测率低等优点。
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公开(公告)号：CN110634067A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910916250.2
申请日：2019-09-25
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种银行账户异常交易识别方法，通过在底层引入极端梯度提升树模型进行特征优化，将优化后的特征与原始特征相结合，作为中间层长短时记忆网络的输入，通过这样来学习序列间的特征，并将各笔交易记录内的特征时序化。将学习获得的序列间特征与原始交易内特征相结合，得到最终交易特征向量，以此为基础，为更好地将时序特征进行融合学习，此方法在顶层叠加了随机森林模型，以此作为最终的银行账户异常交易判别分类器。通过上述方式，有效避免序列化交易特征学习能力弱和各笔交易记录内特征学习能力受限等弊端，以此提升银行账户异常交易识别模型的运行效率和性能。
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公开(公告)号：CN109740675A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910011958.3
申请日：2019-01-07
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的同一用户识别分析模型，其将聚类算法和呼叫指纹识别算法进行组合的算法，运用组合算法以及通过挖掘与某一车辆相匹配的乘客手机数据，根据手机乘客携带手机的交往圈特征、位置特征、手机开关机上报日志时间等相关特征进行研究分析，首先，通过手机开关机上报日志时间进行初步判断，其次，基于凝聚层次聚类算法对位置特征进行分析，找出疑似同一用户的卡号，再对这些卡号基于改进的呼叫指纹识别算法得出车辆内乘客携带手机数量实际对应的乘客人数。本发明可以有效判别出车辆内乘客实际人数，尤其可以对当前HOV车道的车辆内乘客数进行实时监测。
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