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公开(公告)号：CN109273047B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201811051983.6
申请日：2018-09-10
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模拟退火的核酸结构预测方法，通过最小茎区数和环中最小碱基数来确定随机点匹配列表和每组随机点对应的连续匹配数，生成茎区候选区域，再利用了模拟退火的思想，使得更快的产生有效匹配，最后引入能量评价函数，来提高RNA分子假结预测的准确率，从而达到降低了时间复杂度和空间复杂度，以及提高了RNA分子假结预测的准确率。
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公开(公告)号：CN107818071B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201710887368.8
申请日：2017-09-27
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的硬件线程实现方法，包括如下步骤：第一步、切分应用程序：将应用程序切分为主线程和从线程；第二步、硬件化主线程；第三步、硬件化从线程；第四步、建立应用程序流文件：将应用程序的所有硬件代码、数据和配置信息在本地计算机上建立为应用程序流文件；第五步、烧写应用程序流文件到FPGA上；第六步、动态创建和配置子线程。本发明将应用程序进行切分后构建为硬件线程，根据应用程序切分出的软件线程的类型，分别构建出硬件主线程和硬件子线程，再将硬件线程在FPGA上创建并配置出来，完成应用程序的执行。本发明充分利用FPGA的板上资源，将应用程序重构为硬件线程，在FPGA板上配置和运行，从而极大的提高应用程序的执行效率。
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公开(公告)号：CN109599146A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811325483.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标遗传算法的带假结核酸结构预测方法，通过最小茎区数和环中最小碱基数来确定K连续匹配集，生成初始种群，然后使用多目标遗传算法对RNA分子序列进行选择、交叉和变异，并进行非支配排序和拥挤距离排序，得到Pareto分子结构最优解集，最后挑选出最优解集中自由能最小的RNA分子结构作为最终预测结果。该方法降低了时间复杂度和空间复杂度，并提高了带假结的RNA分子结构预测的准确率。
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公开(公告)号：CN109559782A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811326246.2
申请日：2018-11-08
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标遗传算法的DNA序列编码方法，通过维持一个寻优种群和一个精英种群，每次迭代只更新寻优种群中的个体，通过基于最小曼哈顿距离的动态精英选择算法从寻优种群和精英种群中选择出下一代的精英种群，直到达到最大迭代次数，最后挑选精英种群中的个体作为最终生成的一组DNA编码序列。该方法具有有效性和可靠性，可以产生高质量DNA分子集，有效提高DNA计算的规模和可靠性。
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公开(公告)号：CN109273047A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811051983.6
申请日：2018-09-10
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模拟退火的核酸结构预测方法，通过最小茎区数和环中最小碱基数来确定随机点匹配列表和每组随机点对应的连续匹配数，生成茎区候选区域，再利用了模拟退火的思想，使得更快的产生有效匹配，最后引入能量评价函数，来提高RNA分子假结预测的准确率，从而达到降低了时间复杂度和空间复杂度，以及提高了RNA分子假结预测的准确率。本发明创造得到国家自然科学基金资助(61472293)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109003284A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810758417.2
申请日：2018-07-11
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层厚统计信息模型的相干光断层扫描图像的层分割方法，包括步骤：S1、预处理：对图像进行降噪、对比度增强和扁平处理；S2、血管检测：将图像中的血管阴影检测出来；S3、构建邻接矩阵：生成垂直方向的梯度图像，对梯度图像进行归一化处理，并计算邻接矩阵对应的图中各节点间的权重；S4、利用层厚统计信息设置搜索区域：根据层厚统计信息在垂直方向上依次为各层限定搜索的区域；S5、边界检测：先将对比度最高的边界检测出来，根据已检测出的边界迭代地限定每次搜索的区域，再检测剩余边界并进行层分割。本方法具有较好的鲁棒性、更高的分割效率和灵活性。
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公开(公告)号：CN105603380B
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201510729302.7
申请日：2015-10-30
Applicant: 武汉科技大学
IPC: C23C14/56
Abstract: 本发明公开了一种真空镀膜高速恒卷绕张力控制方法，涉及薄膜制造工艺技术领域，本发明通过在传统镀膜机上增加监测装置和控制装置，并通过系统运行各阶段的蒸镀鼓线速度控制方法、蒸镀鼓加速过程斜坡函数曲线设计方法、镀膜装置恒卷绕张力控制方法，实现薄膜基材从开卷、蒸镀、收卷完成的全自动过程控制，用于解决现有技术中薄膜基材的张力和速度控制由人工设定并凭经验在镀膜过程中实时调整，造成劳动强度大、镀膜效率和产品质量低的问题，实现了系统张力和速度实时控制，提高了生产效率和镀膜镀层质量，降低了劳动强度，提高了系统自动化水平。
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公开(公告)号：CN107657602A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710679767.5
申请日：2017-08-09
Applicant: 武汉科技大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06K2209/05 , G06T2207/10116 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明公开了一种基于两次迁移卷积神经网络识别乳腺结构紊乱的方法。发明的方法将在ImageNet数据集上训练的模型参数迁移到目标卷积神经网络以对其模型参数进行初始化(第一次迁移)；然后使用恶性肿块图像和正常乳腺组织图像对目标卷积神经网络模型进行第一次微调训练(第二次迁移)；接下来使用训练集中已知类别信息的结构紊乱图像和正常乳腺组织图像进行第二次微调训练；最后，对未知类别信息的结构紊乱和正常组织进行识别。本方法实现了一种基于卷积神经网络和迁移学习进行识别的方法，与现有的方法相比，得到更好的分类效果和性能。
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公开(公告)号：CN106056573A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610263473.X
申请日：2016-04-26
Applicant: 武汉科技大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，提供了一种活动轮廓模型中能量泛函的优化方法，包括如下步骤：S1、得到进行协同分割的源图像对的窄频带；S2、采用混合高斯模型对源图像对进行概率密度分布的估计；S3、采用颜色直方图方法对源图像对进行颜色相似度的估计；S4、采用上述两种方法综合度量源图像对的相似性，并得到待分割图像的轮廓的能量函数；当函数值达到最小值收敛时，得到的曲线即为目标物的轮廓曲线。采用本发明的优化方法进行图像协同分割，具有以下优点：1)鲁棒性好：能大大减小背景或光照的影响，适用于更多的图像；2)准确性高；优化了能量泛函，有利于目标物被更准确的识别。
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公开(公告)号：CN105426955A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510513794.6
申请日：2015-08-20
Applicant: 武汉科技大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于扰动的精英反向学习粒子群优化的实现方法，其技术方案是：第一步是初始化粒子参数；第二步是计算粒子适应值，获得个体极值和全局极值；第三步是非线性递减惯性权重，用一种非线性递减的方式而不是线性递减方式改变惯性权重以提高算法的收敛速度和收敛精度；第四步是确定粒子位置更新的方式；第五步是更新个体极值和全局极值；第六步是粒子继续执行条件的确定。本发明适用于求解函数优化的问题，方法具有更高的收敛速度和收敛精度，能有效的避免陷入局部最优。
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