公开(公告)号：CN115860875A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211671672.6

申请日：2022-12-26

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王超 ,  张津睿 ,  张鸿伟 ,  夏迎春 ,  何进 ,  蒋婷婷 ,  杨帅 ,  辜丽川 ,  焦俊

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，包括提取用户在电商平台的行为数据，对收集的用户行为数据进行预处理，以及分析评估，用深度学习的图像特征采集器、文本特征采集器、时间序列特征采集器、音频特征采集器和视频特征采集器对收集的数据抽取特征，根据各种单模态特征采集器的特征利用双线性池化的多模态知识融合抽取模态交互的深层特征，通过对抽取的多模态融合的深层特征信息。该基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，可以通过深度利用海量的多模态的用户数据，利用分层次双线性池化融合多模态特征，精准判断消费者的喜好准确推送意向商品。

公开(公告)号：CN114202247A

公开(公告)日：2022-03-18

申请号：CN202210035661.2

申请日：2022-01-13

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王超 ,  饶海笛 ,  张鸿伟 ,  罗伟 ,  焦俊 ,  邹能锋 ,  辜丽川

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/10 ,  G06Q50/02 ,  G01D21/02

Abstract: 本发明公开了一种农作物生长环境大数据分析系统，属于农业技术领域。一种农作物生长环境大数据分析系统，包括数组试验田以及设置在试验田内的检测装置，所述试验田分别为一个自然生长组以及数个对照组；所述自然生长组中农作物暴露在自然环境中，所述对照组中农作物生长环境与自然生长组相比仅改变某一变量；所述对照组包括肥料控制组、光照控制组、温度控制组，所述肥料控制组仅改变肥料的用量与时机，所述光照控制组仅改变光照时长与强度，所述温度控制组仅改变农作物的环境温度。本发明提供了一种系统去分析不同农作物所需要的最重要的环境因素。

公开(公告)号：CN113988786A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111233057.2

申请日：2021-10-22

Applicant: 安徽农业大学 ,  安徽安宠宠物用品有限公司

Inventor： 王超 ,  许文俊 ,  饶海笛 ,  张鸿伟 ,  夏生荣 ,  王萍 ,  何进 ,  辜丽川 ,  焦俊 ,  邹能锋

IPC: G06Q10/10 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明公开了一种基于双层异构图神经网络的企业协同制造决策方法，采用图神经网络对产业链以及企业内部工作关系进行建模，并利用企业数据进行训练。相较于传统的针对单一领域的工作流建模方法，本发明可获得应用范围更广，覆盖多个产业流程的关系模型。采用双层异构图神经网络，首先将产业链模型训练产生粗粒度的生产决策，然后将粗粒度决策与企业内部协同网络进行耦合，进一步产生细粒度的生产决策。采用双层异构图神经网络方法可直接对其中复杂企业关系和企业内部关系进行耦合分析,针对所做出的决策，将其输入决策评价系统进行分析，得到决策的综合质量评估，形成对最终决策结果的反馈优化，较传统人工决策和单一行业决策更全面，可行度更高。

公开(公告)号：CN115860875B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202211671672.6

申请日：2022-12-26

Applicant: 安徽农业大学

Inventor： 王超 ,  张津睿 ,  张鸿伟 ,  夏迎春 ,  何进 ,  蒋婷婷 ,  杨帅 ,  辜丽川 ,  焦俊

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F18/25 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，包括提取用户在电商平台的行为数据，对收集的用户行为数据进行预处理，以及分析评估，用深度学习的图像特征采集器、文本特征采集器、时间序列特征采集器、音频特征采集器和视频特征采集器对收集的数据抽取特征，根据各种单模态特征采集器的特征利用双线性池化的多模态知识融合抽取模态交互的深层特征，通过对抽取的多模态融合的深层特征信息。该基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，可以通过深度利用海量的多模态的用户数据，利用分层次双线性池化融合多模态特征，精准判断消费者的喜好准确推送意向商品。

公开(公告)号：CN113988786B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202111233057.2

申请日：2021-10-22

Applicant: 安徽农业大学 ,  安徽安宠宠物用品有限公司

Inventor： 王超 ,  许文俊 ,  饶海笛 ,  张鸿伟 ,  夏生荣 ,  王萍 ,  何进 ,  辜丽川 ,  焦俊 ,  邹能锋

IPC: G06Q10/101 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双层异构图神经网络的企业协同制造决策方法，采用图神经网络对产业链以及企业内部工作关系进行建模，并利用企业数据进行训练。相较于传统的针对单一领域的工作流建模方法，本发明可获得应用范围更广，覆盖多个产业流程的关系模型。采用双层异构图神经网络，首先将产业链模型训练产生粗粒度的生产决策，然后将粗粒度决策与企业内部协同网络进行耦合，进一步产生细粒度的生产决策。采用双层异构图神经网络方法可直接对其中复杂企业关系和企业内部关系进行耦合分析,针对所做出的决策，将其输入决策评价系统进行分析，得到决策的综合质量评估，形成对最终决策结果的反馈优化，较传统人工决策和单一行业决策更全面，可行度更高。