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公开(公告)号：CN111737470B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202010595117.4
申请日：2020-06-24
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/0464 , G06N3/08
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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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：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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111209682B
公开(公告)日：2023-03-28
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：CN112986508A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110199200.4
申请日：2021-02-22
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种海鲜新鲜度检测方法及系统，包括如下步骤：采集多组海鲜挥发出混合气体的气味信息数据并获取对应的分子结构，多组所述海鲜的储存时间各不相同；对所述气味信息数据进行特征值选择和特征提取生成气体特征信息；对所述气体特征信息进行降维并提取出目标特征数据，并将所述目标特征数据和对应的分子结构输入神经网络模型进行训练生成分子结构预测模型；将所述分子结构与新鲜度分类信息相对应，根据所述分子结构预测模型判断出的分子结构确定对应的新鲜度分类。本发明能够判断海鲜的新鲜度，实现海蟹等海鲜在完整不被分割的情况下判别其新鲜度。
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公开(公告)号：CN112163064A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202011099764.2
申请日：2020-10-14
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的文本分类方法，该方法首先对带标签的文本数据进行清洗、划分；然后将文本序列映射为词向量序列S；并将S输入到多注意力神经网络(MANN)中得到文本向量Sw。最后，将句子Sw输入到前馈神经网络(FNN)分类器得到文本类别。模型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。实验结果显示，该模型取得了较好的分类精度。
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公开(公告)号：CN112163064B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011099764.2
申请日：2020-10-14
Applicant: 上海应用技术大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/35 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的文本分类方法，该方法首先对带标签的文本数据进行清洗、划分；然后将文本序列映射为词向量序列S；并将S输入到多注意力神经网络(MANN)中得到文本向量Sw。最后，将句子Sw输入到前馈神经网络(FNN)分类器得到文本类别。模型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。实验结果显示，该模型取得了较好的分类精度。
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公开(公告)号：CN112580749A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011610842.0
申请日：2020-12-29
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器嗅觉技术的智能火灾探测方法，本发明利用机器嗅觉系统对火灾发生时的气味信息进行无损检测，获取到多维的特征数据，通过随机森林算法进行分析探讨电子鼻用于火灾气味检测分类的可行性，并建立了效果最佳的检测及模式识别方法，利用整理获得的风味数据库分类分子元素类别，以此判断采用的灭火剂种类。解决了在火灾发生时不能及时选择何种灭火剂和选择错误的灭火剂的难题。
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