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公开(公告)号：CN107171899B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201710585357.4
申请日：2017-07-18
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/701 , H04L12/713 , H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于云平台的高吞吐量路由仿真方法，包括以下步骤：在OpenStack云平台上，根据所需要仿真的网络拓扑，构建仿真网络，包括：构建虚拟网络、在虚拟网络上创建云主机、在虚拟网络间部署qrouter；获取已经构建成功的仿真网络信息；计算出仿真网络中各qrouter到其他qrouter的静态路由信息，并汇总形成静态路由信息集：{Routingn，1≤n≤N}，其中n为静态路由信息的编号，N为静态路由信息总条数；对每一条静态路由信息Routingn，提取与之对应的qrouterm，其中m为qrouter编号，针对qrouterm，使用网络服务客户端更新其静态路由表。本发明通过提供一种基于云平台的高吞吐量路由仿真方法，实现搭建一个基于OpenStack通过qrouter连通全网的高吞吐量的虚拟网络环境，可用于各项网络研究与实验网络。
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公开(公告)号：CN109452621A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201811294700.0
申请日：2018-11-01
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种包埋脂溶性功能因子的pH敏感型淀粉基微胶囊及其制备方法，属于淀粉基水凝胶微胶囊制备领域。本发明方法将淀粉经酸解得到酸解-羧甲基淀粉，然后与黄原胶混合得到淀粉与胶体的复配溶液，再加入乳化剂、脂溶性功能因子，乳化制备得到乳化液，干燥后得到微胶囊。本发明方法制备得到的微胶囊能够抵御胃液中胃酸和酶的水解，提高芯材脂溶性功能因子的生物利用率，在模拟胃液中的释放率仅为20～40％，在人体上消化道(模拟胃液和模拟肠液)累积释放率可达80～95％，解决了脂溶性功能因子水溶性差、易被氧化以及口服利用率低等问题，可作为营养强化剂或者食品添加剂添加在饮料等产品中，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN108365988A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810145260.6
申请日：2018-02-12
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/24 , H04L12/46 , H04L12/935 , H04L29/08 , G05B17/02
Abstract: 本发明提供一种基于云平台的工业控制系统仿真方法，基于云平台的工业控制系统仿真方法包括：搭建Openstack云平台基本环境；在Openstack云平台基本环境中创建工业控制系统的网络层；创建工业控制系统的现场控制层，所述现场控制层设备包括实物PLC；在工业控制系统的现场控制层与网络层结构之间建立通信连接；通过Simulink创建工业控制系统的物理层；在工业控制系统的物理层和现场控制层之间建立通信连接。该仿真平台可以用来测试工业控制系统的新技术和所面临的威胁。
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公开(公告)号：CN108123818A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201611077837.1
申请日：2016-11-30
Applicant: 江南大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/14 , H04L41/145
Abstract: 本发明公开了一种虚实网络灵活可扩展融合的仿真方法，涉及网络模拟仿真技术领域，解决时下网络测试研究方法在规模、逼真度等方面所存在的问题，所述方法包括步骤：搭建OpenStack云计算平台基本环境；基于搭建好的基本环境，添加多个网络节点，为每个网络节点添加多块连接外网的网卡；构建目标虚拟网络；连接实物设备与虚拟网络；根据需要更改或添加流表规则，以达到隔离网络和限制流量的目的。本发明通过提供一种虚实网络灵活可扩展融合的仿真方法，实现搭建一个可灵活配置、可扩展的虚实融合的网络环境，可用于网络安全评估和计算机系统安全评估。
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公开(公告)号：CN107460188A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710666240.9
申请日：2017-08-07
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种含腈水解酶的恶臭假单胞菌Pseudomonas putida突变体mut-D3的细胞复合固定化方法及其在烟酸制备中的应用。该突变体菌株现保藏于中国普通微生物菌种保藏管理中心，保藏编号为CGMCC No.14276。本发明具体是将海藻酸钠溶液与PVA(聚乙烯醇)按照一定比例混合，作为固定材料，再与制备好的菌悬液混合，滴入预冷的固化液中进行固定；获得的固定化细胞对高浓度底物耐受性大大增强，可应用于烟酸的高效转化合成，相比于游离细胞烟酸产量提高约2倍；本发明所提供的固定化方法操作简单、成本低、固定化细胞机械强度高、且可重复利用率高，为工业生产烟酸提供了有益的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107267433A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710580770.1
申请日：2017-07-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及一种腈水解酶组成型表达体系的构建及其在烟酸合成中的应用，属于工业生物技术领域。所述的腈水解酶组成型表达载体是通过在pET-3b质粒导入恶臭假单胞菌Pseudomonas putida腈水解酶基因编码序列构建而成，得到重组质粒pET-3b-NIT，转化至E.coli BL21(DE3)中得到无需进行体外诱导的组成型重组腈水解酶表达菌株，命名为大肠埃希氏菌Escherichia coli NIT-1，现保藏于中国普通微生物菌种保藏管理中心，保藏编号为CGMCC No.14254。进一步采用pH-stat补料策略进行精确调控以提升菌体密度和腈水解酶产量，并以大肠埃希氏菌游离细胞为催化剂，以3-氰基吡啶为底物，通过批次投料的方式进行连续转化生产烟酸。本发明提供了一种新的无需体外诱导的组成型重组腈水解酶产生菌，该重组菌可高效表达腈水解酶，生产成本低，周期短，发酵过程无需添加诱导剂，最终获得的菌体密度大，可有效催化3-氰基吡啶生产烟酸，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN107133579A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710260119.6
申请日：2017-04-20
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CSGF(2D)2PCANet度卷积模型的人脸身份识别方法。模型包含训练与测试两阶段。训练阶段首先对训练图像进行预处理，然后通过多层CSGF(2D)2PCA卷积获得输出特征图，最终送入Linear SVM分类器完成CSGF(2D)2PCANet模型的构建。测试阶段利用训练阶段基于多层滤波器卷积学习到的特征图与测试图像卷积得到多个输出特征图，将最终特征送入训练好的Linear SVM分类器，获得识别结果。本发明提出的基于CSGF与卷积结构深度模型的人脸身份识别方法，不仅具有旋转不变性，而且具有良好的局部性，对遮挡、光照、表情和噪声等因素具有良好的鲁棒性，提高了人脸识别性能。
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公开(公告)号：CN106529441A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610949051.8
申请日：2016-10-26
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06K9/6267 , G06K9/00335 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊边界分片的深度动作图人体行为识别方法。模型训练方法包括以下步骤：将视频深度图序列分片并根据模糊参数α确定分片的模糊边界；对于每一个分片后的子序列分别计算它们主视图、左视图和俯视图的深度动作图DMM；利用插值法将这些深度动作图转换为固定的尺寸并归一化；将归一化后的每个视频序列子序列的深度动作图DMM串联，获得该视频序列的特征向量；采用概率协作表示分类器R-ProCRC对特征进行分类，最终实现人体行为识别。本发明公开的人体行为识别方法，有效捕获了时域特征的变化规律，增强了行为特征对时域差异的抗干扰能力，能够实现对人体行为的鲁棒识别。
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公开(公告)号：CN106339996A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610814545.5
申请日：2016-09-09
Applicant: 江南大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T2207/20016
Abstract: 本发明公开了一种基于超拉普拉斯先验的图像盲去模糊方法，包括以下步骤：读入模糊图像；然后对其构建图像金字塔；将第一层金字塔图像作为初始的中间图像；由中间图像求解显著性边缘，再通过显著性边缘计算模糊核，接着由模糊核求解中间图像；判断该层模糊核与中间图像是否满足迭代更新的停止条件，若不满足则继续迭代更新，否则进入金字塔的下一层，并将上一层最后求得的中间图像作为下一层的初始中间图像；将金字塔最底层模糊核作为该模糊图像对应的最优模糊核，结合本发明估计的最优模糊核，基于非盲去模糊方法即可实现图像的复原。本发明通过提高中间图像的估计效果，来增加模糊核估计的准确度，最终提高图像复原的质量。
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公开(公告)号：CN105654122A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511002911.9
申请日：2015-12-28
Applicant: 江南大学
CPC classification number: G06K9/6212 , G06K9/52 , G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种基于核函数匹配的空间金字塔物体识别方法。包含以下步骤：提取物体图像的ED-SIFT(Efficient Dense Scale-invariant Feature Transform)描述子；使用k-means++聚类算法将训练样本的ED-SIFT描述子聚类，获得视觉词典；引入空间金字塔，使用核函数匹配获得训练样本和测试样本的视觉单词直方图；使用SVM分类器完成训练样本的训练和测试样本的识别。本发明提出的算法对物体图像的识别具有较高的辨识度，并且在训练样本较少的情况下，采用简单的SVM分类器就可以获得良好的分类效果。
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