公开(公告)号：CN114359644B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202111583032.5

申请日：2021-12-22

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 陈梓明 ,  田绪红 ,  古万荣 ,  毛宜军 ,  卢泽伦 ,  何亦琛 ,  柯海萍 ,  何浩明

IPC: G06V10/771 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明公开了一种基于改进VGG‑16网络的农作物病虫害识别方法，包括：S1、获取农作物病虫害图像数据，并按照不同的农作物病虫害进行分类；S2、将农作物病虫害图像数据中的图像输入到改进VGG‑16网络进行参数训练；S3、参数训练完成后，得到一个能够对图像中的农作物病虫害进行识别的最优网络，最终通过该最优网络即可对任意输入的图像中的农作物病虫害进行自动识别。本发明突破原有技术准确率较低、缺乏鲁棒性和自适应能力差等问题，鲁棒性更强，识别率更高，网络参数更少，自适应能力更强，识别速度更快，对图像中的农作物病虫害识别更加准确。

公开(公告)号：CN113112328A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110392131.9

申请日：2021-04-13

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 何亦琛 ,  古万荣 ,  梁早清 ,  毛宜军

IPC: G06Q30/06 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种基于点割集图分割的矩阵变换与分解的商品推荐方法，包括：1)获取基础数据，构建原始评分矩阵；2)利用基于社区发现的点割集图分割算法，将原始评分矩阵转换为双边块对角矩阵，将双边块对角矩阵的双边和对角块拼接为包含若干个子矩阵的块对角矩阵；3)基于拼接而成的块对角矩阵中的子矩阵，执行矩阵分解算法，得到分解结果的集合；4)根据分解结果的集合，预测空白评分，得到原始矩阵的近似矩阵；5)根据近似矩阵对用户进行个性化商品推荐。本发明将基于双边块对角矩阵的矩阵分解方法作为个性化推荐的一种有效手段，有效缓解推荐系统中的数据稀疏问题，以及矩阵分解算法效率低下的问题，在提升预测精度的同时，缩短推荐所花费时间。

公开(公告)号：CN114359644A

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN202111583032.5

申请日：2021-12-22

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 陈梓明 ,  田绪红 ,  古万荣 ,  毛宜军 ,  卢泽伦 ,  何亦琛 ,  柯海萍 ,  何浩明

IPC: G06V10/771 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进VGG‑16网络的农作物病虫害识别方法，包括：S1、获取农作物病虫害图像数据，并按照不同的农作物病虫害进行分类；S2、将农作物病虫害图像数据中的图像输入到改进VGG‑16网络进行参数训练；S3、参数训练完成后，得到一个能够对图像中的农作物病虫害进行识别的最优网络，最终通过该最优网络即可对任意输入的图像中的农作物病虫害进行自动识别。本发明突破原有技术准确率较低、缺乏鲁棒性和自适应能力差等问题，鲁棒性更强，识别率更高，网络参数更少，自适应能力更强，识别速度更快，对图像中的农作物病虫害识别更加准确。

公开(公告)号：CN115438876A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211238632.2

申请日：2022-10-11

Applicant: 华南农业大学

Inventor： 何浩明 ,  古万荣 ,  毛宜军 ,  柯海萍 ,  卢泽伦 ,  陈梓明 ,  何亦琛

IPC: G06Q10/04 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择与交互模型的点击率预测方法，包括以下步骤：1)构建特征选择与交互模型，所述特征选择与交互模型包括：稀疏输入层、嵌入层、SENET层、双线性交互层、组合层、多隐藏层和输出层；2)将特征向量输入到特征选择与交互模型中，特征选择与交互模型最终输出点击率预测得分；本发明的SENET层可以动态学习特征的重要性，提高了重要特征的权重，并抑制了不重要特征的权重；同时引入了三种类型的双线性交互层来学习特征交互，使特征间的交互更加充分，优化点击率预测。