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公开(公告)号：CN115115892A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210855415.1
申请日：2022-07-20
Applicant: 南通大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种基于生成模型与判别分类模型的图像半监督分类方法，包括以下步骤：S1、构建SVM判别分类模型，利用1000个有标签数据对模型进行训练；S2、构建生成模型，利用生成模型推测出未标签数据，得到伪标签数据；S3、将步骤S2获得的伪标签数据和步骤S1中获得的有标签数据重新训练SVM判别分类模型；S4、测试重新训练SVM判别分类模型的准确率，重复步骤S2‑S3，直至模型的准确率达到设定目标。本发明结合生成式神经网络模型与SVM判别分类模型对数字图像进行准确半监督分类，能够准确高效地对手写数字图像进行半监督分类，即利用少量标记数据便可以获得较优的分类准确率。
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公开(公告)号：CN114581903A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210300962.3
申请日：2022-03-24
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的车牌字符识别方法，属于深度学习技术领域。解决了传统车牌字符识别方法计算简单，对噪声抵抗差，鲁棒性较差的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、基于经典LeNet‑5卷积神经网络结构，搭建车牌字符识别神经网络框架；S2、根据步骤S1中搭建的网络框架，制作车牌字符训练数据集；S3、将步骤S2中制作的数据集，通过卷积神经网络训练得到车牌识别网络模型；S4、将已分割好的车牌字符放入神经网络中进行识别，得到车牌识别结果。本发明的有益效果为：本发明能够提高车牌识别的准确率；并且在图像识别处理方面有着明显的优势。
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公开(公告)号：CN111935247A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010706782.6
申请日：2020-07-21
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的实验设备管理系统及其使用方法，包含控制器、多个RFID模块、多个电控锁模块、蜂鸣器及多个实验设备，所述控制器将接收RFID模块发送的设备数据及电控锁模块发送的柜门数据发送至云平台进行数据分析从而判定实验设备是否正确归还或租借，所述云平台并将分析结果进行存储并发送至控制器及终端设备；所述RFID模块用于识别实验设备的电子标签；所述电控锁模块用于控制柜门的开关；所述蜂鸣器用于在柜门打开和实验设备归还错误时发出报警提示音，提醒用户将实验设备归还至正确的柜子；所述终端设备通过云平台向控制器发送指令，从而实现了用户对实验设备自助借还及管理员对实验设备控制系统的远程控制及管理功能。
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公开(公告)号：CN111680560A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010377516.3
申请日：2020-05-07
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供一种基于时空特征的行人再识别方法，首先采用人体姿态估计方法提取行人骨骼关键点，针对视频序列中的每一帧图像，根据骨骼关键点将人体分成人体主体部分和人体附属背景部分，设计双通道神经网络提取图像中行人的表观特征。针对视频序列，通过将相邻帧提取的时间信息和空间上图卷积提取的空间信息的串联叠加，得到行人在视频序列中的时空信息。最后将提取的单帧图像表观特征和提取的视频时空特征结合，并考虑时间维度对特征融合的权重影响，利用度量学习方法区分行人特征对。本发明设计双通道神经网络提取图像中行人的表观特征，基于深度特征分析，既能有效地提高行人再识别的识别效率，又能保持较高的行人再识别精度。
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公开(公告)号：CN110990003A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911118507.6
申请日：2019-11-15
Applicant: 南通大学
IPC: G06F8/36 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供一种基于词嵌入技术的API推荐方法，给开发人员推荐合适的API，属于代码推荐的技术领域，包括如下步骤：步骤1、收集Java帮助文档和Stack Overflow上Java语言的问答数据集；步骤2、通过收集得到的Stack Overflow中的数据进行词嵌入建模；步骤3、通过UI界面收集开发者输入的问题，使用单词模型和TF-IDF来计算与目标问题集之间的相似度，并使用LSA模型来过滤候选问题列表；步骤4、通过LDA提取主题词，最后从Java帮助文档中得到API推荐信息，开发者使用本发明进行API查询的时候，能够给开发者推荐出较为准确的API信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110524551A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910778883.1
申请日：2019-08-22
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种具有自动调节功能的光伏组件清扫机器人摆渡车，摆渡车底盘上表面一端分别与第一杆框及第二杆框相连，第一杆框远离摆渡车底盘一端与第二杆框中间位置活动相连，第二杆框远离摆渡车底盘一端与清扫小车支撑框一端下表面活动相连，摆渡车底盘上表面另一端与第三杆框底部活动相连，第三杆框顶端与清扫小车支撑框顶端活动相连，摆渡车底盘一端还设置有驱动装置及锁止装置，该发明用于搭载清扫机器人，可不受光伏组件安装高度、角度及误差的影响，实现清扫机器人与组件的自适应对齐功能，实现单台清扫机器人对多排光伏组件的自动清扫；实现对不同安装角度的光伏组件进行自动清扫；实现对不同安装高度的组件进行自动清扫。
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公开(公告)号：CN104079658B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201410331300.8
申请日：2014-07-14
Applicant: 南通大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种Web环境下基于池技术的环保物联网实时控制方法，适用于B/S架构的污染源实时监控系统，所涉及的池包括：存储监控终端、浏览器等Socket连接信息的连接池，存储浏览器端向远程目标设备发出控制请求的执行中控制池和等待控制池，以及存储各类数据的数据池，所述的环保物联网实时控制方法，利用池技术实现了浏览器端对远程设备的并发控制，并能将无来源标识的控制结果准确地返回给发起控制的浏览器。
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公开(公告)号：CN107730269A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710600570.8
申请日：2017-07-21
Applicant: 南通大学
CPC classification number: G06Q30/016 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种基于行为分析的用电客户画像方法，具体步骤包括：1)提取客户行为特征；2)类别标签设计；3)计算得分；4)生成用电客户类别标签。通过上述方式，本发明一种基于行为分析的用电客户画像方法，该方法通过对用电客户的信用度、停电敏感度、价格敏感度等特征指标进行量化处理，使用电客户的类别标签动态变化，让供电企业更真实地了解客户对各种不同服务的需求，实现快速精准服务。
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公开(公告)号：CN105279388B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510791062.3
申请日：2015-11-17
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种多层云计算框架协同的孕龄新生儿脑病历集成约简方法。该方法首先构造多层MapReduce协同神经子种群Neuro‑subpopulationi结构，提取各神经子种群精英最优带权裕度WCi，并通过MapReduce将大规模脑病历组织属性自适应划分至n个协同进化的神经子种群中，并取得不同脑病历组织最佳分割曲面；然后设计一种五层结构的神经网络优化模型，构造精英能量矩阵NSMP，各神经子种群最优能量精英Elitist_leaderi进行脑病历曲面Sub_curvei的集成化协同约简，达到各自分割曲面的最优约简集最后提取出脑病历组织的全局最优属性约简集RedEnsemble。本发明利用云计算环境下多层MapReduce框架和协同神经子种群精英快速提高大数据环境下孕龄新生儿脑病历约简效率和精度，对其脑病历特征选择、规则提取和临床决策支持服务等具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN104615892B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201510071053.7
申请日：2015-02-10
Applicant: 南通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种用于特殊中医病历诊断规则挖掘的多层精英角色方法，该方法首先设计精英角色子种群浓度选择概率将中医病历属性分配到不同类别的“普通—精英”角色种群中，进行特殊中医病历中相关和相互依赖属性预处理；然后构造一种基于多层精英角色的动态均衡策略，通过各个五边形进化区域内不同精英角色种群动态迁入和迁出形成多层精英角色全局均衡点；最后从多层精英角色中选出具有全局搜索和局部精化最强优化能力的精英子集向量，构造最强精英优化阵列实现特殊中医病历诊断规则快速挖掘。本发明能较好地克服特殊中医电子病历属性模糊，属性相关和相互依赖等问题，有效提高其诊断规则挖掘效率，具有较强的鲁棒性和实用性。
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