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公开(公告)号：CN111795742B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202010418641.4
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于单幅RGB图像重建光谱的降维方法，包括以下步骤：步骤(1)、选取样本集，设置训练集和测试集；步骤(2)、设置正则化参数集合和隐藏层数量集合；步骤(3)、设定提取特征向量数量m，针对训练集，分别任意选择正则化参数值和隐藏层数值，利用改进的非线性主成份分析方法进行训练，获得n组提取特征向量的模型；步骤(4)、根据最小平均误差值，选定正则化参数值p和隐藏层数值o；步骤(5)、获取目标特征向量。本发明方法得到的少数维特征向量，用于重建光谱中可以降低重建方程的病态问题，改善了重建的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN113910796A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111345559.4
申请日：2021-11-15
Applicant: 南京林业大学 , 江苏劲嘉新型包装材料有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑M理论的印刷油墨配色方法，包括以下步骤：步骤(1)、制备用于计算基色油墨吸收与散射系数的样张；步骤(2)、测量白纸400‑700nm可见光范围的反射率系数和n个样张的可见光范围的反射率系数；步骤(3)、获得白纸的吸收系数与散射系数比率和n个样张的吸收系数与散射系数比率；步骤(4)、获得基色油墨修正的吸收系数和散射系数，利用配色模型，得到目标色所需的各基色油墨的最优配比。本发明可以获得基色油墨修正的吸收与散射系数，解决含冲淡剂油墨配色模型中配色不准的问题。
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公开(公告)号：CN110118749B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910489225.0
申请日：2019-06-06
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱的果蔬农药残留检测方法，包括：构建训练样本数据集，通过训练样本数据集获得降维转换矩阵和分类模型；获取测试样本数据集，使用降维转换矩阵将测试样本数据从高维转换至低维，然后再代入分类模型中进行农药残留判断。本发明可用于实现基于近红外光谱的农药残留快速、无损检测，具有广阔的应用潜力。
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公开(公告)号：CN108960387A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810763570.4
申请日：2018-07-12
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06K19/06
CPC classification number: G06K19/06037 , G06K19/06046
Abstract: 本发明公开了一种防伪造二维码及其生成和识别方法，涉及二维码防伪技术领域。防伪造二维码包括用于生成二维码图形数据码信息，通过混沌加密，在生成的二维码图形中包括用于实现二维码防伪的置乱图形；防伪造二维码的生成方法包括设置数据码信息以及置乱纠错码图形等步骤；防伪造二维码的识别方法包括扫描二维码图形，获得加密数据码信息，通过加密数据码信息得到置乱复原的纠错码图形，该置乱复原的纠错码图形便用于鉴别被扫描二维码的真伪。本发明可以在不改变二维码原始信息的前提下，通过混沌加密的方式置乱二维码中某区域的图形，以达到提高二维码防伪造的安全性，对码时不需高的印制和扫描质量。
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公开(公告)号：CN107194449A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710462732.6
申请日：2017-06-19
Applicant: 南京林业大学
Inventor： 谢德红
Abstract: 本发明公开一种基于数字水印和二维码结合的印刷防伪和信息溯源方法，在水印嵌入阶段，水印信息既要直接嵌入包装盒图像中，也要作为二维码中商品信息以及商品溯源所需信息的加密密钥，同时此二维码叠加在包装盒图像上的；在水印的提取阶段，通过智能移动终端APP扫描、提取包装盒上的水印信息，给出真伪判断，并作为密钥解密二维码中信息，再依据信息提供用户支付或溯源的转跳服务、提供数据库服务器进行相关信息更新的功能。本发明操作更加简单可行，安全性能更高，且具有可控性和溯源性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110689076B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910924188.1
申请日：2019-09-27
Applicant: 南京林业大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/20 , G06F18/2411 , G06F18/2413 , G06F18/213 , G06F18/214 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱数据特征提取的农药残留检测方法，包括以下步骤：步骤(一)、采集训练样本的近红外光谱并进行二阶求导；步骤(二)、特征提取；步骤(三)、构建分类模型；步骤(四)、采集测试样本的近红外光谱并进行二阶求导，再利用特征矩阵w将二阶导数处理后的数据映射到特征空间；步骤(五)、利用二分类模型，对步骤(四)获得的数据进行类别所属判断。本发明放大了近红外光谱数据的特征信息，降低了获取的近红外光谱数据中噪声样本对原始数据分类的不良影响，提高了近红外光谱数据中有农药残留样本和无农药残留样本的可分性。
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公开(公告)号：CN112747903A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011580662.2
申请日：2020-12-28
Applicant: 南京林业大学 , 江苏劲嘉新型包装材料有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于色度学颜色复制的最优光源光谱功率测定方法，包括以下步骤：步骤(1)：选择n对色块，测量色块的颜色外貌值和反射率光谱；步骤(2)：建立优化方程；步骤(3)：通过优化方程获得最优光源反射率光谱。本发明可以有效地克服当前方法的不足，解决印刷企业中所遇的“转色现象”，使得在此光源光谱功率下，通过复制颜色外貌能获得差异最小的反射率光谱，以此提供给印刷企业或其他相关企业，作为选择光源的依据。
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公开(公告)号：CN111795742A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010418641.4
申请日：2020-05-18
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于单幅RGB图像重建光谱的降维方法，包括以下步骤：步骤(1)、选取样本集，设置训练集和测试集；步骤(2)、设置正则化参数集合和隐藏层数量集合；步骤(3)、设定提取特征向量数量m，针对训练集，分别任意选择正则化参数值和隐藏层数值，利用改进的非线性主成份分析方法进行训练，获得n组提取特征向量的模型；步骤(4)、根据最小平均误差值，选定正则化参数值p和隐藏层数值o；步骤(5)、获取目标特征向量。本发明方法得到的少数维特征向量，用于重建光谱中可以降低重建方程的病态问题，改善了重建的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN110689076A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910924188.1
申请日：2019-09-27
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06K9/62 , G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种基于近红外光谱数据特征提取的农药残留检测方法，包括以下步骤：步骤(一)、采集训练样本的近红外光谱并进行二阶求导；步骤(二)、特征提取；步骤(三)、构建分类模型；步骤(四)、采集测试样本的近红外光谱并进行二阶求导，再利用特征矩阵w将二阶导数处理后的数据映射到特征空间；步骤(五)、利用二分类模型，对步骤(四)获得的数据进行类别所属判断。本发明放大了近红外光谱数据的特征信息，降低了获取的近红外光谱数据中噪声样本对原始数据分类的不良影响，提高了近红外光谱数据中有农药残留样本和无农药残留样本的可分性。
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公开(公告)号：CN110208211A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910594592.7
申请日：2019-07-03
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 本发明公开了一种用于农药残留检测的近红外光谱降噪方法，包括以下步骤：步骤一、采集目标的近红外光谱；步骤二、利用EEMD方法对近红外光谱的信号进行分解，得到若干个IMF分量；步骤三、依据IMF分量自适应获得阈值，选取出含噪声的IMF分量；步骤四、利用改进的L2正则化方法对选取的含噪声的IMF分量进行降噪处理；步骤五、将降噪后的分量与有效信息分量进行重构获得降噪信号。本发明解决近红外光谱本身所含噪声以及EEMD引入白噪的问题，提高近红外光谱的信噪比以及在农药残留检测中分类的识别精度。
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