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公开(公告)号：CN104156579A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410375544.6
申请日：2014-07-31
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种动态交通异常数据检测与修复方法，包括异常数据检测和修复两部分，异常数据检测采用一种基于密度的局部异常孤立点发现的方法，异常数据修复采用一种基于灰色系统理论的修复方法。本发明实时有效地对动态交通中车辆运行数据中的异常数据进行了检测和修复，提高了数据质量，从而最终保障交通安全。
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公开(公告)号：CN101869135A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010205747.2
申请日：2010-06-10
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种竹笋的无硫干制工艺，特征是，包括以下工艺步骤：(1)原料准备：选择基部直径大于3cm的新鲜雷竹笋，清洗去杂后，剥去箨叶，切除老化部分，沿纵轴切分得到竹笋块；(2)将竹笋块浸泡在护色液中，浸泡时间20～90min，竹笋块与护色液的比例为1g∶3～4ml；(3)热烫护色处理：将经护色液浸泡后的竹笋块在护色液中进行热烫，热烫后立即用清水冷却；所述热烫温度为80～100℃，热烫时间为2～10min；(4)渗透处理：将经热烫护色处理后的竹笋块在渗透溶液中浸泡20～40min，竹笋块与渗透溶液的比例为1g∶3～4ml；(5)干燥；(6)包装，得到竹笋干成品。本发明制备的笋干复水时间短；食用方便卫生，保存期长，为竹笋后续深加工提供很好原料保证。
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公开(公告)号：CN101744045A
公开(公告)日：2010-06-23
申请号：CN200910264845.0
申请日：2009-12-24
Applicant: 江南大学
IPC: A23B7/16
Abstract: 本发明属于果蔬保鲜技术领域，具体涉及一种全部以可食性材料制备的鲜笋涂膜保鲜剂。其主要成分包括天然植物胶、多糖类、天然高分子物质、稳定剂，抑菌剂等物质的一种或多种。制备过程是将各组分按一定的比例溶解，将溶液搅拌、加热，以加速溶解，冷却后制备成水溶液或胶状溶液即可。该保鲜剂可在常温状态下使用。本发明制备的涂膜保鲜剂，属于天然保鲜剂，具成本低、效能高、绿色环保等特点，同时可有效抑制纤维素合成酶及其他酶类活性，减少竹笋失重，避免低温损害，可大大提高鲜笋的保质期。
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公开(公告)号：CN101731312A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200910264844.6
申请日：2009-12-24
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明属于农副产品加工技术领域，具体涉及一种软包装鲜竹笋的加工方法，具体工艺流程是：选料——清洗、整理——烫漂(杀青)——冷却——筛选——加保鲜剂——真空包装——杀菌——冷却——成品。与目前市场上所采用的加工方法相比，本发明工艺独特，采用无硫配方，制备的软包装鲜竹笋品质高、安全性高、食用方便、维生素c损失少、便于贮运、保质期长(冷藏12个月、常温6个月)等优点。本发明制备的软包装鲜竹笋不但提高了鲜竹笋的经济性，而且适应目前多元化的消费需求。
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公开(公告)号：CN110958584B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201911233431.1
申请日：2019-12-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于接收信号强度的层次分类室内定位方法，属于室内定位技术领域。本发明的基于接收信号强度的层次分类室内定位方法首先给出了1‑sigma区间判别机制，将整个平面楼层空间划分成若干存在交叉数学的区块域；进一步以高斯过程分类，实现以房间为颗粒元素的室内定位。所提方法在浙江某医疗养护中心进行实地测试，通过与支持向量机(SVM)、决策树、K近邻(K Nearest Neighbor，KNN)方法相比所提方法在准确率、平均误差和标准误差等方面表现更佳，平均误差达到80.8以下，标准误差达到81.1以下，误差方差达到7.7以下，准确率达到97.6％以上，稳定性仅低于SVM(误差方差为4.6)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110958584A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911233431.1
申请日：2019-12-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于接收信号强度的层次分类室内定位方法，属于室内定位技术领域。本发明的基于接收信号强度的层次分类室内定位方法首先给出了1-sigma区间判别机制，将整个平面楼层空间划分成若干存在交叉数学的区块域；进一步以高斯过程分类，实现以房间为颗粒元素的室内定位。所提方法在浙江某医疗养护中心进行实地测试，通过与支持向量机(SVM)、决策树、K近邻(K Nearest Neighbor，KNN)方法相比所提方法在准确率、平均误差和标准误差等方面表现更佳，平均误差达到80.8以下，标准误差达到81.1以下，误差方差达到7.7以下，准确率达到97.6％以上，稳定性仅低于SVM(误差方差为4.6)。
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公开(公告)号：CN104207791B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410425869.0
申请日：2014-08-26
Applicant: 江南大学 , 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法，属于汽车安全驾驶领域，通过采集驾驶员的行为指标(主要为方向盘数据、驾驶时间和驾驶车速)，进行信息预处理，得到疲劳生理参数作为检测指标变量，然后利用疲劳指标变量对BP神经网络进行训练建立相应的疲劳检测网络模型，利用该模型进行疲劳检测。本发明通过实时采集车辆数据，能在不影响驾驶员驾驶操作的情况下，客观、准确判断驾驶人员的疲劳状态。
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公开(公告)号：CN113945888B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111217345.9
申请日：2021-10-19
Applicant: 江南大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明公开了一种基于TDOA(Time Difference Of Arrival,到达时间差)的区间化无源定位方法，包括：将观测站组中的三个观测站与辐射源之间产生的两个TDOA测量值区间化，得到两个TDOA测量区间；将先验辐射源位置区间均匀划分为多份，形成多条切割线；选取参考观测站对切割线求解TDOA方程，找到每个TDOA测量区间在各切割线上的离散交点；根据各切割线上的离散交点，画出外接矩形即为一条时差线区间逼近区域；对所有TDOA区间测量的外接矩形交叠运算，并对相交区域构建外接矩形；将外接矩形作为新的先验辐射源位置区间，经过迭代运算不断缩小位置区间直至其外接矩形的面积大小收敛，得到源位置估计区间，并取面积作为算法可靠度，取中点为定位结果。本发明具有定位精度高、鲁棒性良好、利于多系统融合的优点。
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公开(公告)号：CN110988792A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911307065.X
申请日：2019-12-18
Abstract: 本发明公开了一种单基站下基于波达角度的刚体定位测姿方法，属于刚体定位和姿态估计技术领域。所述方法使用波达方向DOA为观测量，在单基站情况下提出定位测姿方案，通过在单基站处装备尺寸合理的天线阵列，使其可以捕捉到刚体表面绑定的各个无线节点的三维DOA信息。以各个节点到达基站的DOA作为观测量，从而避开各无线节点与基站之间同步问题。采用在无线节点和基站间获得的三维DOA信息，结合已知的小范围WSN拓扑结构，在单基站下低成本地设计具有闭式解的定位测姿方案。本方案采用牛顿迭代法进行求解，相对于目前的基于DOA的PSO算法计算量更小，计算速度更快，适合实际的工程场景。
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公开(公告)号：CN104207791A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410425869.0
申请日：2014-08-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种疲劳驾驶检测方法，属于汽车安全驾驶领域，通过采集驾驶员的行为指标(主要为方向盘数据、驾驶时间和驾驶车速)，进行信息预处理，得到疲劳生理参数作为检测指标变量，然后利用疲劳指标变量对BP神经网络进行训练建立相应的疲劳检测网络模型，利用该模型进行疲劳检测。本发明通过实时采集车辆数据，能在不影响驾驶员驾驶操作的情况下，客观、准确判断驾驶人员的疲劳状态。
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