一种基于深度迁移和Cayley-Klein度量的小样本下茶叶病害识别算法

    公开(公告)号:CN113221942A

    公开(公告)日:2021-08-06

    申请号:CN202110313426.2

    申请日:2021-03-24

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度迁移和Cayley‑Klein度量的小样本下茶叶病害识别算法,深度迁移和Cayley‑Klein度量的神经网络的训练过程:基于深度迁移和Cayley‑Klein度量的神经网络的训练过程分为两个阶段:第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段,即前向传播阶段;另外一个阶段是,择Cayley‑Klein度量以反应样本空间结构信息或语义信息,使得距离度量具有更好的区分性,更好的减少负迁移特征所带来的影响。本算法能够准确地检测三种不同的茶叶病害图像,并且具有较高的识别精度,同时具有较快的识别速度。该特性主要得益于迁移学习解决了小样本情况下数据量不足无法进行深度学习提取特征的问题,而Cayley‑Klein度量边降维边度量的过程,降低了因迁移学习带来的负迁移影响。

    一种具有AIE特征的葡聚糖衍生物及其合成方法和用途

    公开(公告)号:CN110003355A

    公开(公告)日:2019-07-12

    申请号:CN201910291713.0

    申请日:2019-04-12

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种具有AIE特征的葡聚糖衍生物及其合成方法和用途,其中具有AIE特征的葡聚糖衍生物的结构式如下:其中x=59.4,y=1.6。本发明具有AIE特征的葡聚糖衍生物可溶于水,并且具有较低的临界胶束浓度,该临界胶束浓度为5×10-3mg/mL,在低浓度下具有很好的聚集诱导发光特征,具有聚集诱导发光特征的浓度范围是1×10-3mg/mL到60×10-3mg/mL,在细胞成像及其相关研究领域具有重要研究价值。

    一种用于染料敏化太阳能电池材料的咔唑-噻吩类化合物及其制备方法

    公开(公告)号:CN104211691A

    公开(公告)日:2014-12-17

    申请号:CN201410400119.8

    申请日:2014-08-13

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于染料敏化太阳能电池材料的咔唑-噻吩类化合物及其制备方法。该化合物是由基于咔唑-噻吩的醛与氰基乙酸经Knoevenagel缩合反应得到的含有咔唑-噻吩基团的染料敏化太阳能电池材料,其分子特征是该化合物结构中含有N-取代咔唑基团、噻吩基团、氰基和羧基基团;该化合物具有长的共轭D-π-A结构,同时含有氰基和羧基,吸电子基团是氰基乙酸,噻吩基团的引入增加了染料分子的共轭桥长度,是作为太阳能电池敏化剂较为理想的材料。本发明咔唑-噻吩类化合物合成路线简单、反应条件温和、后处理简单方便且产率较高,便于应用。

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