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公开(公告)号：CN118961659A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411017059.1
申请日：2024-07-29
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G01N21/64 , G06F18/2431 , G06N20/20 , G06N5/01
摘要： 一种采用随机森林预测红茶中红糖含量的方法,包括步骤：制备红茶和红糖的标准溶液并配制红茶‑红糖混合溶液样本；测量红茶‑红糖混合溶液的荧光光谱；光谱数据的预处理；基于荧光光谱应用随机森林进行定量建模，建立混合溶液荧光强度与红糖浓度之间的关系模型；运用建立好的随机森林模型对处理后的数据进行分析，预测混合样本溶液中红糖的含量；回收率的计算。本发明采用随机森林算法用于检测红茶中的红糖含量，与其它分析方法相比，能够快速检测，且更为精确、可靠，为茶叶品质监管提供了一种有效便捷的参考技术手段。
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公开(公告)号：CN118470411A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410600922.X
申请日：2024-05-15
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06T5/50 , G06T5/70 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种基于去噪和掩码重建的图对比学习网络节点分类方法、装置及介质，所述的图对比学习网络节点分类方法包括：(1)对图数据添加定向噪声，得到一个增强后的加噪视图；将引文网络数据的特征进行一定程度的掩码，得到一个增强后的掩码视图；(2)通过GNN编码器获取两个增强视图的节点特征表示；(3)以两个增强视图的对应节点为正样本，其余为负样本，建立对比学习任务，然后将编码器得到的节点特征表示通过GNN解码器提取特征，与原图建立重构任务；(4)构建包括去噪重建损失、掩码重建损失和两个增强视图之间的对比损失的联合多损失函数，从而训练一个编码器，实现对网络中节点的分类。本发明能够提高网络节点分类的精度。
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公开(公告)号：CN118365864A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410632980.0
申请日：2024-05-21
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/082
摘要： 一种轻量化的低照度目标检测方法,包括：获取公开样本数据Exdark数据集并划分为训练集，验证集和测试集；将YOLOv8的Backbone特征提取网络中的第4、6、8层替换为Adown下采样；将Neck的FPN特征金字塔替换为BiFPN；将边界框回归损失函数由CIoU替换为Powerful‑IoU（PIoU）；对YOLOv8目标检测算法的优化，构建轻量化的低照度目标检测模型；基于训练集对优化后的低照度目标检测模型进行训练；利用训练好的低照度目标检测模型和待检测图像对低照度下的图像进行检测，输出目标检测结果。最终降低模型大小以及增强模型的检测精度。本发明通过改进YOLOv8算法来研究低照度场景下的目标检测，检测到了低照度下多尺度、小目标等测试样本；可以提升在光照条件不足下的目标检测准确性；也提高了系统的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117969430A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410121779.6
申请日：2024-01-30
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络快速检测红茶中胭脂红含量的方法，具体操作的流程包括：（1）红茶的制备；（2）样品溶液的配制；（3）光谱数据的采集；（4）光谱数据的预处理；（5）BP神经网络模型的建立；（6）运用建立好的BP神经网络模型对处理后的数据进行分析，预测样本溶液中胭脂红的含量。本发明采用BP神经网络算法用于检测红茶中的胭脂红含量，与传统的化学分析方法相比，极大减少了检测的时间和成本，高精度且适应于大模检测，可以有效检测和保证红茶产品的安全性和品质。
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公开(公告)号：CN117518815A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311602319.7
申请日：2023-11-27
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明涉及化工过程故障诊断领域，提出了一种融合二阶信息的故障诊断系统。在田纳西‑伊斯曼TE仿真平台采集并保存具有时变、强耦合和非线性特征的化工过程数据，将数据进行分类并制作成数据集；对获得的化工过程数据进行预处理；将处理后的数据集划分为训练集和测试集。使用iSQRT‑COV模块嵌入Resnext网络计算卷积层后特征的协方差矩阵表示每个维度之间的相关性，解决了层数多的网络基于传统一阶统计量的最大池化层或平均池化层过于简单会使模型的有效信息大量流失的问题，在田纳西‑伊斯曼（TE）流程产生的时变、强耦合和非线性特征的数据上验证了模型的性能。与现有技术相比，本发明具有精准，快速的优越性。
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公开(公告)号：CN116879243A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310697822.9
申请日：2023-06-13
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G01N21/64 , G06F30/27 , G06F119/02
摘要： 一种采用BP神经网络预测BSA溶液中抗生素浓度的方法，方法的步骤包括：制备牛血清白蛋白（BSA）和抗生素的标准溶液；取适量抗生素溶液添加到BSA标准溶液中，对BSA‑抗生素混合溶液测量荧光光谱；基于荧光光谱应用BP神经网络进行定量建模，建立混合溶液荧光强度与抗生素浓度之间的关系模型；应用BP神经网络模型实现BSA溶液中抗生素含量的预测。本发明通过建立混合溶液荧光强度与抗生素浓度之间的关系模型，并将该模型用于BSA‑抗生素混合溶液中抗生素含量的预测，则可大大提高实验效率，且在一定程度上避免了手工计算浓度出错的可能性。
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公开(公告)号：CN118918977A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410960657.6
申请日：2024-07-17
申请人： 淮阴工学院
摘要： 一种可选择算法结合分光光度法预测溶液浓度模型的方法,首先通过精密仪器采集光谱数据，应用自制系统对数据进行预处理；然后应用基于遗传算法优化的支持向量机算法进行光谱回归建模分析；接着应用支持向量回归算法进行光谱回归建模分析；再应用基于布谷鸟算法优化的支持向量机算法进行光谱回归建模分析；最后对比三种算法建模的不同之处，得出不同溶液最适合的预测算法。不同种类的样品使用不同的算法会产生不同的结果，本发明能快速准确地预测不同溶液浓度，自动选择出最适合该溶液的算法；且本发明的模型集成多种算法，能有效识别出最适合特定样品溶液的算法；使得该模型可提高预测的准确性和效率，为科研和实验工作提供更可靠的数据支持。
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公开(公告)号：CN117765299A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311615127.X
申请日：2023-11-28
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06F40/30
摘要： 本发明涉及多模态领域，公开了一种基于微调CLIP的违规户外广告识别方法，获取违规户外广告图像数据，制作数据集并分为训练集A、B和验证集；搭建微调后的CLIP网络模型；读取训练集A至搭建的网络模型中，学习每个广告类别的文本特征，训练结束时保存模型的状态字典并命名为prompt.pth；读取训练集B至搭建的网络模型中，利学习到的文本特征和训练集B中的图像特征做相似度对比，以此来微调CLIP模型的图像编码器，保存训练过程中准确率最高的模型参数，将其文件命名best.pth；读取户外广告的待检测图像至微调后的CLIP网络模型中，加载2个权重文件至模型中进行推理检测，判定是否违规。与现有技术相比，本发明有效提高了模型对违规户外广告的图像分类能力。
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公开(公告)号：CN117765253A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311673939.X
申请日：2023-12-06
申请人： 淮阴工学院
摘要： 本发明公开了一种基于改良高斯‑马尔科夫模型的图像分割方法，通过结合空间变化有限混合模型SVFMM和隐Dirichlet分布LDA进行模型初始化，创建了改进的空间约束贝叶斯网络模型。在模型初始化完成后，采用基于高斯‑马尔科夫随机场GMRF的优化算法，进一步精细化和平滑模型参数。通过求解一个特定的优化问题来实现，有效地减小了图像各区域内参数值的变化，从而提高了图像分割的准确性和鲁棒性。本发明不仅适用于各种类型的自然图像，还能够有效地处理在复杂背景、不同光照条件以及噪声干扰下的图像分割问题。本发明在多个公开数据集上都展示了优于现有方法的性能，具有广泛的应用前景和显著的技术优势。
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公开(公告)号：CN117408255A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311317519.8
申请日：2023-10-11
申请人： 淮阴工学院
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/211 , G06F40/14 , G06F40/30 , G16H50/70 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于多特征融合的双图神经网络医疗命名实体识别方法，将文本序列进行数据预处理；一方面将其输入到双向长短期记忆网络中获取上下文特征；另一方面分别构建词共现图和依存句法图；图卷积神经网络根据图结构的节点关系来学习节点之间的依赖和相互作用，得到全局特征信息；将上下文特征信息和全局特征信息进行特征融合，采用多头自注意力机制来计算特征内部的依赖关系，得到综合特征信息；使用CRF模型计算综合特征信息并进行序列标注，得到最优标注序列。与现有技术相比，本发明通过构建词共现图、依存句法图，从双图角度提取文本特征，并引入多头自注意力机制来计算特征内部的依赖关系，有效提升医疗命名实体识别的准确性。
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