-
公开(公告)号：CN117788962A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410213054.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于持续学习的可扩展点云目标识别方法与系统，包括获取不同的点云目标识别数据集，基于预设类别将数据集划分为若干批次。然后基于PointNet网络，构建双分支结构的知识注入网络，该知识注入网络包括稳定性分支、以及可塑性分支；稳定性分支用于得到稳定性分支输出特征；可塑性分支用于得到可塑性分支输出特征；对稳定性分支输出特征、可塑性分支输出特征进行混合，得到混合知识特征。最后对混合知识特征输入至分类器，得到识别结果。本发明差异性局部感知模块提升了PointNet网络的差异性局部特征感知能力，通过知识注入网络设计，引入过去的模型特征知识进行多源知识补充，可以缓解对过去类别识别能力下降的现象。
-
公开(公告)号：CN113061250A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110257749.4
申请日：2021-03-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种聚萘二酰亚胺甲酮线形缩聚物光催化剂及其制备、酸化处理方法和应用，所述光催化剂的单体中含有萘二酰亚胺和甲酮结构，其结构通式如式Ⅰ所示。本发明的聚萘二酰亚胺甲酮线形缩聚物可作为光催化剂，用以降解罗丹明B染料，与传统降解材料相比，本发明的材料具有光催化降解性能，提高降解率，不仅符合环境友好理念，而且具有良好的市场应用前景，为快速、廉价、降解染料废水提供可靠的技术支持。
-
公开(公告)号：CN117788962B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410213054.X
申请日：2024-02-27
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于持续学习的可扩展点云目标识别方法与系统，包括获取不同的点云目标识别数据集，基于预设类别将数据集划分为若干批次。然后基于PointNet网络，构建双分支结构的知识注入网络，该知识注入网络包括稳定性分支、以及可塑性分支；稳定性分支用于得到稳定性分支输出特征；可塑性分支用于得到可塑性分支输出特征；对稳定性分支输出特征、可塑性分支输出特征进行混合，得到混合知识特征。最后对混合知识特征输入至分类器，得到识别结果。本发明差异性局部感知模块提升了PointNet网络的差异性局部特征感知能力，通过知识注入网络设计，引入过去的模型特征知识进行多源知识补充，可以缓解对过去类别识别能力下降的现象。
-
公开(公告)号：CN114702670B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210240346.3
申请日：2022-05-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: C08G73/10 , B01J31/06 , B01J35/00 , C02F1/30 , C02F101/30
Abstract: 本发明公开了一种聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物光催化剂及其制备方法和应用，其中制备方法包括步骤：将硫脲、1,4,5,8‑萘四甲酸二酐、醋酸锌和咪唑混合，反应，冷却后加入盐酸，进行真空过滤，清洗，干燥，获得固体聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物；向盛放聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物的容器中依次加入浓硫酸和去离子水，生成不溶性沉淀后静置，过滤，烘干，获得聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物光催化剂。本发明提供的制备方法简单易行，所制备的聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物光催化剂具有卓越的光催化降解性能，能够显著提高染料废水污染物的降解率。
-
公开(公告)号：CN112717976B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110073674.4
申请日：2021-01-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B01J27/24 , C01B21/082 , C02F1/30 , C02F101/30 , C02F101/38
Abstract: 本发明提供一种剥离体相g‑C3N4的制备方法及应用，该方法包括以下步骤，（1）将金属钠缓慢加入醇中持续搅拌2 h，待金属钠反应完全得醇钠溶液；（2）缓慢加入体相g‑C3N4，加热搅拌进行剥离，抽滤洗涤至中性后干燥即可。该发明降低了剥离后的废液对设备及环境的危害，经过该方法获得的剥离后氮化碳材料，可以作为催化剂在光催化和废水处理中的应用，在可见光条件下降解罗丹明B和亚甲基蓝的效率相比体相氮化碳分别提升了19.5%和17.98%，具有很好的应用效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112717976A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110073674.4
申请日：2021-01-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: B01J27/24 , C01B21/082 , C02F1/30 , C02F101/30 , C02F101/38
Abstract: 本发明提供一种剥离体相g‑C3N4的制备方法及应用，该方法包括以下步骤，（1）将金属钠缓慢加入醇中持续搅拌2 h，待金属钠反应完全得醇钠溶液；（2）缓慢加入体相g‑C3N4，加热搅拌进行剥离，抽滤洗涤至中性后干燥即可。该发明降低了剥离后的废液对设备及环境的危害，经过该方法获得的剥离后氮化碳材料，可以作为催化剂在光催化和废水处理中的应用，在可见光条件下降解罗丹明B和亚甲基蓝的效率相比体相氮化碳分别提升了19.5%和17.98%，具有很好的应用效果。
-
公开(公告)号：CN111808068B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010577795.8
申请日：2020-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: C07D333/08 , C09K11/06 , G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种四苯乙烯功能化的齐聚噻吩衍生物及其制备方法，并提供了此类齐聚噻吩衍生物对硝基芳烃爆炸物检测方面的应用。本发明制备的齐聚噻吩衍生物成本低，结晶性好，利于纯化，其结构经1H NMR得以表征。随着硝基芳烃化合物溶液浓度的增加，齐聚噻吩衍生物的荧光强度逐步猝灭，猝灭百分比高达98%以上。通过浸泡后自然风干的方法制备的传感试纸可定量检测硝基苯、二硝基苯、苦味酸等爆炸物。本发明为快速、廉价、可视化检测爆炸物提供可靠的技术支持。
-
公开(公告)号：CN114702670A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210240346.3
申请日：2022-05-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: C08G73/10 , B01J31/06 , B01J35/00 , C02F1/30 , C02F101/30
Abstract: 本发明公开了一种聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物光催化剂及其制备方法和应用，其中制备方法包括步骤：将硫脲、1,4,5,8‑萘四甲酸二酐、醋酸锌和咪唑混合，反应，冷却后加入盐酸，进行真空过滤，清洗，干燥，获得固体聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物；向盛放聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物的容器中依次加入浓硫酸和去离子水，生成不溶性沉淀后静置，过滤，烘干，获得聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物光催化剂。本发明提供的制备方法简单易行，所制备的聚萘二酰亚胺硫酮缩聚物光催化剂具有卓越的光催化降解性能，能够显著提高染料废水污染物的降解率。
-
公开(公告)号：CN111808068A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010577795.8
申请日：2020-06-22
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: C07D333/08 , C09K11/06 , G01N21/64
Abstract: 本发明公开了一种四苯乙烯功能化的齐聚噻吩衍生物及其制备方法，并提供了此类齐聚噻吩衍生物对硝基芳烃爆炸物检测方面的应用。本发明制备的齐聚噻吩衍生物成本低，结晶性好，利于纯化，其结构经1H NMR得以表征。随着硝基芳烃化合物溶液浓度的增加，齐聚噻吩衍生物的荧光强度逐步猝灭，猝灭百分比高达98%以上。通过浸泡后自然风干的方法制备的传感试纸可定量检测硝基苯、二硝基苯、苦味酸等爆炸物。本发明为快速、廉价、可视化检测爆炸物提供可靠的技术支持。
-
公开(公告)号：CN105678328A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610005936.2
申请日：2016-01-04
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/6269 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SVM技术的离散前向神经网络分类器的优化方法。离散前向神经网络(BFNN)具有明显的结构优势，但现有学习算法还不太成熟，难以获得令人满意的泛化性能；而SVM技术优势在于解决线性可分问题，能确立一个最优超平面，来提升分类器的泛化性能；因此，借助于SVM技术来优化训练后的BFNN，在现有的BFNN神经网络学习泛化能力还不理想的情况下，提出的一种基于SVM技术的离散前向神经网络分类器的优化算法。该算法将训练样本数据分解神经元数集，再重新组织更完善更契合的映射关系，通过SVM技术找到更优的权参数，改善BFNN神经网络泛化性能，从而获得更优的学习性能，促进BFNN在模式识别以及电子通信领域更加广泛的应用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.03 seconds)
