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公开(公告)号：CN110929888A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911077982.3
申请日：2019-11-06
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明涉及一种粮食作物病害预测方法，尤其是一种基于支持向量机的随机紧凑高斯核的粮食作物病害预测方法，属于机器学习在粮食的预测技术领域。本发明在传统单尺度高斯核函数的支持向量机的基础上，扩展了高斯核函数的参数，提出的多尺度高斯核支持向量机，能够对其中的核函数参数随机化赋值，提升了支持向量机参数选择的效率。通过在粮食作物大豆病害标准数据集Soybean上的实验表明，与传统单尺度高斯核函数的支持向量机相比，该方法不仅能够提升大豆病害数据预测的精度，学习模型参数选取的时间仅需传统SVM高斯核方法的不到1％的时间。
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公开(公告)号：CN119248948A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411276167.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/58 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06N3/088 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于多模态信息检索领域，公开了深度语义引导的无监督多模态哈希检索方法，其教师模型采用VLP模型提供的强大模态交互信息，构建了一个相似矩阵和一个图卷积神经网络，弥补了实值空间和汉明空间之间的语义差距；采用知识蒸馏的方式将教师模型中丰富语义信息传递给学生模型，对学生模型进行优化，从而促进小型模型的高效学习；学生模型在继承教师模型的优点的同时，避免了大规模模型的超参数调整压力，从而更适用于实际应用中的大规模数据场景。设计汉明距离优化策略，确保在实值空间中的复杂语义关系在汉明空间中得到合理的量化和表达，避免实值空间到汉明空间的过度压缩。
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公开(公告)号：CN113591911B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202110709555.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q10/083
Abstract: 本发明公开了一种散粮集装箱物流运输过程的级联多类异常识别方法，首先将采集到的散粮集装箱物流运输过程的数据样本集分为训练样本集和验证样本集，从训练样本集中选取数据集构建一级训练样本集，对二类分类模型bi‑KELM‑train进行训练；同时选取数据集构建二级训练样本集，训练多类分类模型multi‑KELM‑train；然后从样本集中挑选一级异常验证样本集，使用bi‑KELM‑train对样本集进行验证；当验证异常时，构建二级异常验证样本，进一步进行验证，确认散粮集装箱物流的具体异常类别；通过散粮集装箱物流运输状态数据集上的实验表明，相比于直接使用KELM模型的方法，本发明的级联多类异常识别方法具备误差小，验证精度高的优点。
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公开(公告)号：CN113678881A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111029756.5
申请日：2021-09-03
Applicant: 南京财经大学
IPC: A23B7/015
Abstract: 本发明提供了一种双孢蘑菇的保质保鲜方法，属于菌菇类农产品保鲜技术领域。本发明提供的双孢蘑菇的保质保鲜方法，包括以下步骤：采摘后的双孢蘑菇切根，进行脉冲强光处理，再将处理后的双孢蘑菇进行低温储藏。本发明提供的双孢蘑菇的保质保鲜方法可以有效抑制双孢蘑菇表面的褐变，成功地延长了双孢蘑菇的保鲜时间，提高了食用品质，减缓了营养成分的流失，利于货架期贮藏和长途运输。并且本发明所述方法工艺操作简单，成本低，易于大批量工业化应用。
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公开(公告)号：CN113591911A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110709555.3
申请日：2021-06-25
Applicant: 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
Abstract: 本发明公开了一种散粮集装箱物流运输过程的级联多类异常识别方法，首先将采集到的散粮集装箱物流运输过程的数据样本集分为训练样本集和验证样本集，从训练样本集中选取数据集构建一级训练样本集，对二类分类模型bi‑KELM‑train进行训练；同时选取数据集构建二级训练样本集，训练多类分类模型multi‑KELM‑train；然后从样本集中挑选一级异常验证样本集，使用bi‑KELM‑train对样本集进行验证；当验证异常时，构建二级异常验证样本，进一步进行验证，确认散粮集装箱物流的具体异常类别；通过散粮集装箱物流运输状态数据集上的实验表明，相比于直接使用KELM模型的方法，本发明的级联多类异常识别方法具备误差小，验证精度高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112232387A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011046610.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSELM‑RFE的粮食作物病害症状的有效特征识别方法，该方法首先初始化有效特征排序表和当前特征子集表，并获取当前训练样本集，接着训练最小二乘超限学习机分类器并计算特征的排序系数，找出排序得分最小的因素特征，然后更新有效特征排序表和当前特征子集表，并重复以上步骤直至当前特征子集表为空。本发明的方法相比于传统的递归特征消除类方法，只需调节学习模型参数C，能快速识别粮食作物病害症状的有效特征。通过在UCI标准数据库中的Soybean数据集上的实验表明，相比传统SVM‑RFE方法，本发明方法仅需3％的计算时间，而且仅需1个有效特征在测试集上得到最高的测试精度，识别出的特征更有效。
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公开(公告)号：CN112232387B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011046610.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于LSELM‑RFE的粮食作物病害症状的有效特征识别方法，该方法首先初始化有效特征排序表和当前特征子集表，并获取当前训练样本集，接着训练最小二乘超限学习机分类器并计算特征的排序系数，找出排序得分最小的因素特征，然后更新有效特征排序表和当前特征子集表，并重复以上步骤直至当前特征子集表为空。本发明的方法相比于传统的递归特征消除类方法，只需调节学习模型参数C，能快速识别粮食作物病害症状的有效特征。通过在UCI标准数据库中的Soybean数据集上的实验表明，相比传统SVM‑RFE方法，本发明方法仅需3％的计算时间，而且仅需1个有效特征在测试集上得到最高的测试精度，识别出的特征更有效。(56)对比文件姚志凤.小麦条锈病早期检测与预测预报关键技术研究《.中国博士学位论文全文数据库 农业科技辑》.2020,(第2期),第D046-9页.
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公开(公告)号：CN116823996A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310433735.2
申请日：2023-04-21
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开了一种图模型自动布局方法，在图文法形式框架下提出一种新型图模型布局技术，可以对图模型布局进行调整，而重新绘制出符合文法所制定布局规范的图。该方法分三个阶段：针对制定类型的图模型或图语言设计一组描述其文法规则和布局规范的产生式；对于任意输入的图模型，使用图文法对其进行归约操作，判断输入图的合法性，并记录其归约过程；根据合法图归约的相反过程，从初始图出发进行推导操作，在推导过程中进行图模型的重新绘制，直至得到所需规范布局。本发明可以清晰地展现出结点之间的结构关系并且结点的坐标也通过设计的产生式调整到合适的位置，具有较好地直观性和可解释性。
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公开(公告)号：CN111368176B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010134513.7
申请日：2020-03-02
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06F16/9532 , G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种基于监督语义耦合一致的跨模态哈希检索方法及系统，该方法包括：提取各模态数据库中模态样本数据的特征，构建样本库集合；求取样本库集合中各模态样本的哈希编码；提取待检索模态数据的特征，并根据该特征求取待检索模态数据的哈希编码；对比待检索模态数据的哈希编码与各模态样本的哈希编码，对比结果符合预设条件的模态样本即作为待检索模态数据的检索结果。本发明不仅考虑了高层语义关系，同时还考虑了各个模态之间的内联耦合性，使得各个模态不仅能够监督学习到自身的哈希码，同时也能够保持各个模态间的语义一致性。本发明能够有效提升哈希码的判别力度和紧凑鲁棒性，加速模态间的检索速率，提升跨模态检索的准确率。
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公开(公告)号：CN114677459A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210338891.6
申请日：2022-04-01
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图文法的逻辑型图形生成方法，包括以下步骤：制定规则，包括构建用于生成与分析相关抽象点边图的一组cCGG产生式，以及针对具体图形生成需求设定一组形状规则；基于制定的产生式生成点边图；基于点边图使用形状规则绘制图形。本发明对坐标图文法CGG的一个子框架——连续坐标图文法cCGG(continuousCoordinate Graph Grammar)进行改进，使图文法不仅可以生成符合相应文法约束的点边图，还可以从点边图出发生成相应的可视化图形，并且可使用产生式对生成图形的非可视化部分即抽象点边图进行语法结构上的分析，提供了一种支持双向工作流的逻辑性图形生成方法。
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