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公开(公告)号:CN118607377A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410775316.1
申请日:2024-06-17
申请人: 淮阴工学院 , 有研工程技术研究院有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/084 , G06N20/10
摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的工艺设计方法、系统和设备,方法包括:构造初始数据集;利用聚类算法对初始数据集的异常数据进行清洗,对清洗后的初始数据集进行缩放处理;针对处理后的数据集,筛选出特征,同时进行数据降维,得到降维后的数据集;将降维后的数据集预设比例划分为训练集和测试集,利用训练集训练预选的若干种机器学习算法模型,评估并选取预测耐蚀性最好的算法模型作为工艺设计模型;根据工艺设计模型,设计磁控溅射高耐蚀氮化物、氧化物及其复合涂层的工艺;本发明为设计磁控溅射高耐蚀氮化物、氧化物及其复合涂层工艺提供了基于数据驱动的、高通量、面向性能的高效设计方法。
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公开(公告)号:CN118657650A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410714436.0
申请日:2024-06-03
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06T1/00
摘要: 本发明涉及图像处理技术领域,公开了一种基于多尺度分块和改进多通道IPVO的认证方法,首先将原始图像分解成同质块与非同质块。对同质块采取奇异值分解和MSB算法生成同质块认证水印,对非同质块采取块均值生成非同质块认证水印。构建同质块与同质块、非同质块与非同质块、同质块与非同质块三种不同映射关系。将同质块生成的水印利用IPVO算法嵌入相对应同质块中,将非同质块生成的水印用差值扩展嵌入相对应非同质块中,再将同质块生成的水印利用差值扩展嵌入相对应非同质块中,将非同质块生成的水印用IPVO嵌入相对应同质块中,在接收方进行二次认证。与现有技术相比,本发明在视觉质量上,嵌入容量和篡改检测效果有所提升。
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公开(公告)号:CN115412257B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202211022098.1
申请日:2022-08-24
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: H04L9/32 , H04L9/40 , H04L67/1001
摘要: 本发明公开了一种基于区块链双链的冷链联合节点数据共享方法及装置,包括监控联盟链和存证联盟链,监控联盟链存储冷链联合节点可公开交易数据,存证联盟链存储冷链节点隐私数据。冷链联合节点由冷链独立节点通过RBAC模型联合而成,联合节点内部节点对共享数据享有相同的权限,对交易数据进行认证、签名后提出上链请求。可公开交易数据明文上传至公开联盟链,监控联盟链对所有节点公开透明。隐私交易数据经对称加密后上传至授权联盟链,存证联盟链对有权限的节点公开透明。与现有技术相比,本发明通过构建区块链双链,实现数据安全共享的同时保护隐私数据安全,创建联合节点,确保上链前交易数据安全,同时有效避免冗余数据重复上传。
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公开(公告)号:CN111914613B
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202010437613.7
申请日:2020-05-21
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06V40/16 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/36 , G06T7/246 , G06T7/277 , G06T7/73 , G06T5/73 , G06T5/40 , G06N3/048
摘要: 发明公开了一种多目标跟踪及面部特征信息识别方法,首先输入面部视频并转换成人脸关键帧集SF;然后通过分类、数据增强SF得到数据集SFD;使用改进的mini‑Xception模型对SFD特征提取,得到自适应寻优面部特征识别模型FFs_model;提取人脸数据流FEV中的关键帧序列,自适应聚合人脸跟踪特征,得到多目标人脸关键帧位置集合FEC;加载FFs_model模型并输入FEC,生成多目标面部特征分类结果集FECR;最后开放自适应识别接口处理终端请求,得到的多目标场景下签到及目标特征跟踪状态识别的处理结果集存于Web服务器。本发明方法结合改进的多目标跟踪及自适应面部特征识别技术,可有效获取一种准确度最高的图片特征结果标签,增加了多目(56)对比文件CN 111126333 A,2020.05.08US 2015117703 A1,2015.04.30US 2019156124 A1,2019.05.23US 2019370648 A1,2019.12.05陈浩霖 等.FIRE-DET: 一种高效的火焰检测模型《.南京信息工程大学学报(自然科学版)》.2021,第15卷(第01期),76-84.
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公开(公告)号:CN115081439B
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202210778327.6
申请日:2022-07-01
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06F40/284 , G06F40/242 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要: 本发明公开了一种基于多特征自适应增强的化学药品分类方法及系统,该方法在模型方面,首先使用Pos‑Embed模块对样本进行字编码和位置编码;再通过特征提取模块提取全局特征,对特定的化学药品特征,使用特征增强模块进行特征提取;最后,将特征提取模块和特征增强模块的结果进行融合;特征提取模块使用过程特征增强和过程特征交互,特征增强模块使用自适应特征个数的长短文本模块,两个过程特征模块和长短文本模型可以根据需要替换,有较高的自由度和灵活度;使用多个卷积来达到加速文本分类和更好的特征融合效果,使用Transformer的Attention机制和CNN相结合,弥补单纯使用CNN无法处理全局和长序列信息的缺点,可有效的兼顾全局性和局部性。
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公开(公告)号:CN117493451A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202310963468.X
申请日:2023-08-01
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种基于区块链多链的碳链循环供应数据共享方法,建立了联盟链与多条私有链构成的母链/子链结构,联盟链存储完整的碳交易数据。各组织通过DPOS共识产生代表人,母链通过智能合约授权子链代表人跨链权限,共享子链公开数据。子链通过ZK‑STARKS共识划分数据,将私有数据通过安全散列算法生成哈希值与可公开数据生成新的公开数据。通过二轮DPOS共识选举出决策人,决策人使用VDF对公开数据进行决策,通过验证后将数据给予下一个组织进行验证。碳交易完成后,权威节点作为决策人,通过VDF共识对交易进行决策,共识完成后,以明文的形式记录至联盟链。与现有技术相比,本发明实现跨链数据的共享与共识,保证数据隐私安全和可追溯性。
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公开(公告)号:CN112580332B
公开(公告)日:2022-07-12
申请号:CN202011303829.0
申请日:2020-11-19
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 发明公开了一种基于标签分层延深建模的企业画像方法,首先对企业模糊标签进行统计和筛选,筛选出如批发业、零售业等不能完整概括企业特点的标签,使用Bert模型依据企业经营范围和企业标签对筛选出的标签进行分类延深;然后将企业名称、企业简介、经营范围信息整合,基于预先建立好的企业词库进行特征拓展,分别使用TextRank、TF‑IDF、LDA主题模型从综合信息中抽取关键词,将处理后的关键词作为更深层的企业延深标签;最后,将本建模方法应用到企业画像系统中,优化标签精确概括能力。本发明普遍适用于标签延深建模和标签提取问题,充分考虑了标签延深的层次关系,可以有效的提高标签和企业画像系统的准确度。
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公开(公告)号:CN113899675B
公开(公告)日:2022-05-27
申请号:CN202111200751.4
申请日:2021-10-13
申请人: 淮阴工学院
IPC分类号: G01N15/08
摘要: 本发明涉及混凝土抗渗检测技术领域,公开了一种基于机器视觉的混凝土抗渗自动检测方法、装置,首先设置参数,并且获取混凝土抗渗自动检测装置工作台上待检测试件正上方俯视视觉图像;通过计算相邻时刻抓拍图像的余弦相似度判断是否出现渗水情况;针对出现疑似渗水情况的图像进行分别判断m个试件的各自渗水状况;并进行多次重复计算判断渗水情况,最终自动生成试验报告,并保存试验报告、证据原始数据到数据库中。与现有技术相比,本发明基于机器视觉进行抓拍检测,实现无人值守混凝土渗水自动检测,节省大量的人力和时间,且根据混凝土试件发生渗水后会持续渗水的特性,多次重复过程可进一步有效消除算法误判现象,确保自动检测的准确度高。
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公开(公告)号:CN114267080A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111655134.3
申请日:2021-12-30
申请人: 淮阴工学院
摘要: 本发明公开了一种基于角度变化的无差别眨眼识别方法,首先,基于人脸监测器检测出人脸;其次,确定人脸中三个最适合的眨眼标志点A、B、C;其中眼部标志点A、C均在眼部中轴线上移动,鼻部标志点B应尽量接近眼部坐标点A、C闭合时的水平线;最后,通过检测出的鼻部标志点和眼部标志点的特征信息构建特征三角形,输出当前眼睛特征所代表的角度,判断眼睛状态。本发明能够有效准确的检测出是否眨眼。
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公开(公告)号:CN110633368A
公开(公告)日:2019-12-31
申请号:CN201910862508.5
申请日:2019-09-12
申请人: 淮阴工学院 , 淮安市第二人民医院(淮安仁慈医院)
摘要: 本发明公开了一种早期结直肠癌非结构化数据的深度学习分类方法,包括:(1)提取样本的属性数据集X;(2)标准化处理得样本数据矩阵X’;(3)X’降维得矩阵X1;(4)对矩阵X1进行数据集的划分;(5)深度置信网络DBN;(6)支持向量机(SVM)算法;(7)评价分类结果。本发明的分类方法利用矩阵分解技术中非负矩阵分解(NMF)的方法来对样本数据集进行降维,通过分解后的基矩阵和权重矩阵来近似代替原始矩阵,以降低算法的时空复杂度。利用深度置信网络(DBN)通过采用逐层训练的方式,解决了深层次神经网络的优化问题,通过逐层训练为整个网络赋予了较好的初始权值,使得网络只要经过微调就可以达到最优解。
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