公开(公告)号：CN110263266A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201910417546.X

申请日：2019-05-20

Applicant: 江苏大学

Inventor： 韩飞 ,  方升 ,  凌万云 ,  凌青华 ,  瞿刘辰 ,  宋余庆 ,  周从华

IPC: G06F16/955 ,  G06F16/953 ,  G06F16/21

Abstract: 本发明公开了一种基于微信小程序和爬虫的数据展示方法，通过爬虫框架Scrapy对各个网站进行爬取数据，将爬取的数据村存储到云服务器上的MongoDB数据库中，通过Python的Django框架编写后端代码来获取爬取到的数据，并提供接口给微信小程序来获取数据将其进行展示。本发明充分利用了微信小程序的无需安装、节省内存的优点，运用了爬虫技术来爬取数据，解决以往安装App才能浏览信息的问题。

公开(公告)号：CN110287985B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201910404139.5

申请日：2019-05-15

Applicant: 江苏大学

Inventor： 韩飞 ,  李永乐 ,  凌青华 ,  瞿刘辰 ,  宋余庆 ,  周从华

IPC: G06F18/214 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于带变异粒子群算法的可变拓扑结构的深度神经网络图像识别方法，包括对图像数据的预处理；通过粒子群算法搜寻深度神经网络对于图像数据的特征的抽象维度和所需的特征数；通过变异操作提高算法的探索性能；通过反向传播算法对深度神经网络参数进行优化；对待识别的图片数据进行识别。本发明在充分利用粒子群算法搜索速度快、效率高的优点，运用粒子群优化深度神经网络对于图像数据的特征的抽象维度和所需的特征数，解决以往只凭借研究人员经验确定深度网络的层数和节点数的问题，进一步提高深度神经网络的性能，从而降低研究人员试验时间并且提高手写体数字识别准确性。

公开(公告)号：CN110287985A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910404139.5

申请日：2019-05-15

Applicant: 江苏大学

Inventor： 韩飞 ,  李永乐 ,  凌青华 ,  瞿刘辰 ,  宋余庆 ,  周从华

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于带变异粒子群算法的可变拓扑结构的深度神经网络图像识别方法，包括对图像数据的预处理；通过粒子群算法搜寻深度神经网络对于图像数据的特征的抽象维度和所需的特征数；通过变异操作提高算法的探索性能；通过反向传播算法对深度神经网络参数进行优化；对待识别的图片数据进行识别。本发明在充分利用粒子群算法搜索速度快、效率高的优点，运用粒子群优化深度神经网络对于图像数据的特征的抽象维度和所需的特征数，解决以往只凭借研究人员经验确定深度网络的层数和节点数的问题，进一步提高深度神经网络的性能，从而降低研究人员试验时间并且提高手写体数字识别准确性。