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公开(公告)号：CN114722936A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210358264.9
申请日：2022-04-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种动植物离子浓度分析预警方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集动植物的特征数据，特征数据包括离子流数据、离子浓度数据、环境物质数据和预警数据；对采集到的特征数据进行预处理得到初始样本集，预处理包括数据清理、数据转换、数据集成和离群点诊断；对初始样本集基于改进ReliefF算法提取最优特征集；使用LDAM损失函数和延迟再平衡DRW处理不平衡问题，以深度残差网络作为离子浓度预警模型的主干网络，随机梯度下降SGD作为离子浓度预警模型的优化器，利用最优特征集来训练离子浓度预警模型，最后使用训练好的离子浓度预警模型预测离子浓度预警等级。本发明可以实现对预警数据的有效处理分析，以达到更快的效率和更好的效果。
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公开(公告)号：CN114169244A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111514472.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于呼吸直方图算法的移动通信网络覆盖优化方法，该方法的具体步骤包括在所有需要优化的基站内为全部基站小区的每台天线构建双极化天线信号传播模型后再提取基站小区内的参数和优化目标、根据确定的全部基站小区的优化目标进行决策变量编码以构建成种群、呼吸直方图算法更新迭代由决策变量所构成的种群得到优化目标的最优解、输出最优解的优化目标中每台天线对应校正的优化参数四个步骤。本发明的方法，具备高维优化能力，运算时的收敛速度更快，更符合基站网络优化的工程实践。
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公开(公告)号：CN114169244B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111514472.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于呼吸直方图算法的移动通信网络覆盖优化方法，该方法的具体步骤包括在所有需要优化的基站内为全部基站小区的每台天线构建双极化天线信号传播模型后再提取基站小区内的参数和优化目标、根据确定的全部基站小区的优化目标进行决策变量编码以构建成种群、呼吸直方图算法更新迭代由决策变量所构成的种群得到优化目标的最优解、输出最优解的优化目标中每台天线对应校正的优化参数四个步骤。本发明的方法，具备高维优化能力，运算时的收敛速度更快，更符合基站网络优化的工程实践。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112887994A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110072556.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进二进制粒子群的无线传感器网络优化方法及应用，该方法步骤包括：初始化总体矩阵；设置速度范围，初始化每个粒子的最佳历史位置，设置最大迭代次数；设计适应度函数；根据适应度函数计算每个粒子的适应度值，初始化全局最优位置的值和位置；根据优化二进制粒子群算法更新个体的速度和位置；计算每个个体的适应度值，若当前个体的适应度值高于个体最优位置的适应度值，则用该个体更新个体最优位置；比较当前个体的最佳适合度值和全局最优位置的适合度值后更新全局最优位置；重复迭代直至满足迭代终止条件后输出当前的全局最优位置。本发明实现对无线传感器网络进行优化，合理分配网络的空间资源，提高数据测量的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN114722936B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202210358264.9
申请日：2022-04-07
Applicant: 华南农业大学
IPC: G16C20/70 , G06F18/10 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种动植物离子浓度分析预警方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集动植物的特征数据，特征数据包括离子流数据、离子浓度数据、环境物质数据和预警数据；对采集到的特征数据进行预处理得到初始样本集，预处理包括数据清理、数据转换、数据集成和离群点诊断；对初始样本集基于改进ReliefF算法提取最优特征集；使用LDAM损失函数和延迟再平衡DRW处理不平衡问题，以深度残差网络作为离子浓度预警模型的主干网络，随机梯度下降SGD作为离子浓度预警模型的优化器，利用最优特征集来训练离子浓度预警模型，最后使用训练好的离子浓度预警模型预测离子浓度预警等级。本发明可以实现对预警数据的有效处理分析，以达到更快的效率和更好的效果。
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公开(公告)号：CN115762748A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211150941.4
申请日：2022-09-21
Applicant: 中山大学附属第六医院 , 华南农业大学
IPC: G16H50/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供结直肠癌CRS根治程度预测模型的训练、使用方法及系统，包括：获取结直肠癌病例的病历数据；对每个结直肠癌病例的腹膜转移相关指标进行筛选，得到第一训练集；将第一训练集输入到第一深度学习模型进行训练；将每个结直肠癌病例的CT图像作为第二训练集输入第二深度学习模型进行训练；将每个结直肠癌病例对应的第一特征向量和第二特征向量进行拼接得到第三特征向量集；将第三特征向量集划分为训练集和验证集；将训练集输入第三深度学习模型训练，得到收敛的第三深度学习模型；将验证集输入收敛的第三深度学习模型进行验证，根据验证结果进行优化。本发明融合多模态特征预测，能有效地对结直肠癌CRS根治程度进行评分。
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公开(公告)号：CN112887994B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202110072556.1
申请日：2021-01-20
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开一种基于改进二进制粒子群的无线传感器网络优化方法及应用，该方法步骤包括：初始化总体矩阵；设置速度范围，初始化每个粒子的最佳历史位置，设置最大迭代次数；设计适应度函数；根据适应度函数计算每个粒子的适应度值，初始化全局最优位置的值和位置；根据优化二进制粒子群算法更新个体的速度和位置；计算每个个体的适应度值，若当前个体的适应度值高于个体最优位置的适应度值，则用该个体更新个体最优位置；比较当前个体的最佳适合度值和全局最优位置的适合度值后更新全局最优位置；重复迭代直至满足迭代终止条件后输出当前的全局最优位置。本发明实现对无线传感器网络进行优化，合理分配网络的空间资源，提高数据测量的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN115393278A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210875020.8
申请日：2022-07-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种压板状态巡检方法、系统、机器人及存储介质，方法包括：获取作业点区域的压板图像；将所述压板图像转换为灰度图，对灰度图进行处理后得到压板图像轮廓；判断压板图像轮廓是否完整，若轮廓完整，则满足检测需求，图像采集单元的位置无需进行调整；若轮廓残缺，则不满足检测需求，通过图像采集单元获取检测物轮廓中心与智能巡检机器人的距离，并根据轮廓中心点的空间位置信息调整图像采集单元的位置，使得调整后得到的压板图像轮廓完整；构建压板状态检测模型并进行训练；将待检测的保护压板图像传输到训练好的压板状态检测模型中，得到待检测压板图像的目标标签信息与标签预测概率信息。本发明极大提高检测精度及检测效率。
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