公开(公告)号：CN114936715A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210698400.9

申请日：2022-06-20

Applicant: 中北大学

Inventor： 王伟 ,  杨伟震 ,  王召巴 ,  金永 ,  张紫鹏

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/00 ,  G06N3/08 ,  G06F17/10 ,  G01N33/00 ,  G01N33/02

Abstract: 本发明提供的一种基于气味信息的水果鲜度预测方法、系统及存储介质，预测方法包括：S10，获取样本数据，并建立基于样本数据的矩阵结构；S20，根据矩阵结构，构建BP神经网络的拓扑结构；S30，通过基于Tent混沌序列改进的麻雀搜索算法对BP神经网络进行优化；S40，通过测试数据对优化后的BP神经网络进行测试，当测试结果满足预测期望时，得到测试好的BP神经网络，否则，调整矩阵结构，并执行步骤S20；S50，将获取的水果气味特征信息输入到测试好的BP神经网络中，通过测试好的BP神经网络对水果鲜度进行预测，并输出水果鲜度预测结果；本发明具有预测精度较高、数据处理速度较快的有益效果，适用于气味识别领域。

公开(公告)号：CN118609814A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410755598.9

申请日：2024-06-12

Applicant: 中北大学

Inventor： 王伟 ,  张紫鹏 ,  王召巴 ,  杜文斌 ,  赵晓宙

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06F18/15 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/27 ,  G06N3/006

Abstract: 本申请提供了一种基于机器学习的血糖浓度预测方法、预测系统及终端设备、储存介质，其中，血糖浓度预测方法包括以下步骤：获取待测者的气味特征数据集及对应的已测原始血糖浓度数据；将气味特征数据集进行小波变换去噪和归一化处理；通过预先构建的分类模型将处理后的气味特征数据集进行分类，得到预测低血糖数据集和预测高血糖数据集；分别搜索预测低血糖数据集和预测高血糖数据集对应的已测原始血糖浓度数据；回归模型预测；具有将分类和回归结合起来，能够灵活、高效的对待测者的血糖浓度进行精确预测，提高了血糖预测效率和泛化能力的有益效果；适用于血糖浓度检测的技术领域。

公开(公告)号：CN114936715B

公开(公告)日：2024-05-14

申请号：CN202210698400.9

申请日：2022-06-20

Applicant: 中北大学

Inventor： 王伟 ,  杨伟震 ,  王召巴 ,  金永 ,  张紫鹏

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06N3/006 ,  G06N3/084 ,  G06F17/10 ,  G01N33/00 ,  G01N33/02 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供的一种基于气味信息的水果鲜度预测方法、系统及存储介质，预测方法包括：S10，获取样本数据，并建立基于样本数据的矩阵结构；S20，根据矩阵结构，构建BP神经网络的拓扑结构；S30，通过基于Tent混沌序列改进的麻雀搜索算法对BP神经网络进行优化；S40，通过测试数据对优化后的BP神经网络进行测试，当测试结果满足预测期望时，得到测试好的BP神经网络，否则，调整矩阵结构，并执行步骤S20；S50，将获取的水果气味特征信息输入到测试好的BP神经网络中，通过测试好的BP神经网络对水果鲜度进行预测，并输出水果鲜度预测结果；本发明具有预测精度较高、数据处理速度较快的有益效果，适用于气味识别领域。