-
公开(公告)号:CN118097293A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410309314.3
申请日:2024-03-19
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及小样本数据检测技术领域,提供了一种基于残差图卷积网络和自注意力的小样本数据分类方法及系统。该方法中,基于残差网络和改进的自注意力机制,对图卷积神经网络进行改进,得到改进的残差图卷积网络模型;提取待分类图像的图像高维特征为改进的残差图卷积网络模型的输入节点特征,并对输入节点特征进行更新,得到待分类图像的输出节点特征;基于改进的残差图卷积网络模型的最后一层全连接层的激活函数,根据输出节点特征,确定待分类图像的类别概率。籍以有效的发挥图卷积网络在小样本数据学习中的作用,提高分类模型的稳定性;有效地捕捉图像的局部和全局特征,确保模型能够在复杂背景下可以进行精准识别。
-
公开(公告)号:CN119513628A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411569132.6
申请日:2024-11-05
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种基于FIML和DAE的农业种质资源数据自适应填充方法,首先,利用聚类辅助避免数据异常值对算法的影响,然后采用选择性过滤层用于识别高质量估算、接着采用集成框架将全信息最大似然性(FIML)与多对抗性自编码器(DAE)结合的方法(CFSM‑DAE)来提高估算精度。最后,我们在3种缺失数据机制(MAR、MCAR和MNAR)下对模拟数据和实际水稻种质资源数据集进行研究,将CFSM‑DAE方法与多种常用填充算法比较(FIML,DAE,KNN,RF,MICE);本发明充分利用观测数据,捕捉非线性关系,提高了填补结果的准确性和模型的鲁棒性,在不同缺失机制和缺失率下均表现出优越的填补效果,显著优于FIML DAE,KNN,RF,MICE常见的填补方法,在水稻种质资源缺失值填补中表现出显著优越性。
-
公开(公告)号:CN118337359B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202410307935.8
申请日:2024-03-18
Applicant: 河南农业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开了基于阈值同态加密的异构多链数据跨域访问控制方法,该方案利用阈值同态加密来加密访问策略与属性,访问策略与属性以密文的形式存储,进而防止隐私泄露;通过智能合约对数据的访问策略及用户属性的密文进行同态差值计算,之后将计算的差值结果以密文的形式发送给跨链网络中的阈值范围内的中继节点进行联合解密,当参与解密的中继节点达到一定的阈值,即可获得差值的明文结果,并由智能合约进行最后的授权决策;此外,策略以及属性的加密与单节点解密在链下进行,密文结果的多方联合计算在跨链网络环境的中继链上进行,保证了数据的隐私性与系统的计算效率,密文结果的链上多方计算也确保了访问控制结果的可追溯性。
-
公开(公告)号:CN116612056A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310553692.1
申请日:2023-05-17
Applicant: 河南农业大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和Boosting模型集成训练策略的图像数据融合算法,该算法构建了一种端到端的融合模型架构,同时,提出了基于双注意力机制的融合网络和基于Boosting模型集成训练策略,融合网络的训练采用一种新的二阶段的训练策略,第一阶段训练双注意力机制融合网络,第二阶段对不同时间节点的模型进行Boositing集成,实现保存更多可见光图像的细节信息和红外图像的显著信息。
-
公开(公告)号:CN118337359A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410307935.8
申请日:2024-03-18
Applicant: 河南农业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明公开了基于阈值同态加密的异构多链数据跨域访问控制方法,该方案利用阈值同态加密来加密访问策略与属性,访问策略与属性以密文的形式存储,进而防止隐私泄露;通过智能合约对数据的访问策略及用户属性的密文进行同态差值计算,之后将计算的差值结果以密文的形式发送给跨链网络中的阈值范围内的中继节点进行联合解密,当参与解密的中继节点达到一定的阈值,即可获得差值的明文结果,并由智能合约进行最后的授权决策;此外,策略以及属性的加密与单节点解密在链下进行,密文结果的多方联合计算在跨链网络环境的中继链上进行,保证了数据的隐私性与系统的计算效率,密文结果的链上多方计算也确保了访问控制结果的可追溯性。
-
-
-
-