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

Inventor： 肖岩 ,  刘云翔 ,  原鑫鑫

IPC: G06N3/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN114282639B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202111601033.8

申请日：2021-12-24

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 肖岩 ,  刘云翔 ,  原鑫鑫

IPC: G06N3/02 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

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。

公开(公告)号：CN112992374A

公开(公告)日：2021-06-18

申请号：CN202110398205.X

申请日：2021-04-14

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 肖岩 ,  刘云翔 ,  原鑫鑫 ,  任金鹏 ,  熊婷婷

IPC: G16H50/80

Abstract: 本发明涉及传染病传播学技术领域，公开了一种基于传播动力学和多项式回归的新冠病毒传播预测方法，包括以下步骤：S1，收集新冠病毒疫情数据并对数据进行处理；S2，构建SEIR传播模型；S3，建立多项式回归预测模型；S4，使用建立的多项式回归预测模型在SEIR传播模型的预测拐点区间进行数据分析与预测。本发明实验结果表明，采用传播动力学模型结合机器学习算法的预测方法相比于线性回归、逻辑回归等单一算法的预测方法具有更高的预测准确率。

公开(公告)号：CN112906668A

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN202110375280.4

申请日：2021-04-07

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 任金鹏 ,  刘云翔 ,  原鑫鑫 ,  熊婷婷 ,  肖岩

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的人脸信息识别方法，先对原始人脸图像进行分割、对齐等处理，避免了背景、角度对于分类效果的影响，通过设计好的网络模型将分割对齐后的人脸数据进行输入，特征提取部分使用八层卷积神经网络，然后使用两个完全连接的模块作为性别识别和年龄识别的分类器。本发明克服了传统方法没办法解决位置、旋转等对于分类效果的影响，可以更准确地通过面部来预测人的性别和年龄。

公开(公告)号：CN112906668B

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202110375280.4

申请日：2021-04-07

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 任金鹏 ,  刘云翔 ,  原鑫鑫 ,  熊婷婷 ,  肖岩

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/24

Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的人脸信息识别方法，先对原始人脸图像进行分割、对齐等处理，避免了背景、角度对于分类效果的影响，通过设计好的网络模型将分割对齐后的人脸数据进行输入，特征提取部分使用八层卷积神经网络，然后使用两个完全连接的模块作为性别识别和年龄识别的分类器。本发明克服了传统方法没办法解决位置、旋转等对于分类效果的影响，可以更准确地通过面部来预测人的性别和年龄。

公开(公告)号：CN113113089A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110414388.X

申请日：2021-04-16

Applicant: 上海应用技术大学

Inventor： 熊婷婷 ,  刘云翔 ,  原鑫鑫 ,  任金鹏 ,  肖岩

IPC: G16C20/70 ,  G16C20/20 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于大数据分析的气味识别方法，通过采集大数据平台中的化学分子结构信息数据建立相应的标准气味分子数据库，与化学理论相结合进行数据预处理提取合适的特征。根据不同气味物质的化学结构特征不同，采用KNN、BP神经网络等算法建立模型对不同气味物质进行相似性分类，并对比气味的识别率，以此更好的实现通过物质的化学结构来识别物质的气味。当分类识别率较高时，即表示所提取的特征可以把物质气味信息进行有效地区分，也即所提取的特征更接近物质气味的本质、更能表示物质的气味信息。该方法稳点、简便，可为气味识别提供不同的思路参考，同时可以省去寻找特定气味分子所需的大量精力和投入，为进一步研究物质气味通用性表征模式奠定基础。