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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112348114B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202011356021.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
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公开(公告)号：CN112348114A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011356021.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种拉曼光谱气体标记物的自检测分类方法及系统，方法包括：先获取带有气体标记物的第一设定数量的拉曼光谱；其次对各所述拉曼光谱进行预处理，获得第一设定数量的样本；然后基于反向传播算法和第一设定数量的样本训练深层堆叠稀疏自编码神经网络，基于输入与重构之间的最小差异确定深层堆叠稀疏自编码神经网络的最优参数；最后将待检测气体的拉曼光谱输入到已确定最优参数的深层堆叠稀疏自编码神经网络进行分类，获得气体分类结果。本发明将气体标记物与拉曼光谱技术相结合来训练深层堆叠稀疏自编码神经网络，利用训练完成后的深层堆叠稀疏自编码神经网络对待检测气体进行分类，不仅提高检测速率，还降低分类过程的复杂性。
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公开(公告)号：CN112071423B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010928137.9
申请日：2020-09-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的免疫层析浓度检测方法及系统。该方法包括：获取人绒毛膜促性腺激素HCG和心梗三项的免疫层析试纸条图像；对所述免疫层析试纸条图像进行预处理，确定预处理后的免疫层析试纸条图像；根据所述预处理后的免疫层析试纸条图像构建U‑Net语义分割网络；将待测样本输入到所述U‑Net语义分割网络，以前景和背景分割的方式，输出目标检测区域；将所述目标检测区域内的像素点强度划分为RGB三通道向量强度输入到分类网络，按照所述待测样本的浓度范围，输出所述待测样本的浓度类别。本发明能够消除样本差异性、避免了检测精度随着检测类别的增加下降的问题，提高了样本类别检测精度，降低了弱阳性样本漏检率。
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公开(公告)号：CN112071423A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010928137.9
申请日：2020-09-07
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的免疫层析浓度检测方法及系统。该方法包括：获取人绒毛膜促性腺激素HCG和心梗三项的免疫层析试纸条图像；对所述免疫层析试纸条图像进行预处理，确定预处理后的免疫层析试纸条图像；根据所述预处理后的免疫层析试纸条图像构建U‑Net语义分割网络；将待测样本输入到所述U‑Net语义分割网络，以前景和背景分割的方式，输出目标检测区域；将所述目标检测区域内的像素点强度划分为RGB三通道向量强度输入到分类网络，按照所述待测样本的浓度范围，输出所述待测样本的浓度类别。本发明能够消除样本差异性、避免了检测精度随着检测类别的增加下降的问题，提高了样本类别检测精度，降低了弱阳性样本漏检率。
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公开(公告)号：CN110186969A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910459515.0
申请日：2019-05-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01N27/30 , G01N27/327 , B82Y30/00 , B82Y40/00
Abstract: 本发明涉及一种基于AgNFs-Pt纳米复合材料的无酶电化学过氧化氢传感器及制备。将AgNO3溶液与牛血清白蛋白溶液混合，搅拌后加入抗坏血酸溶液，反应得到AgNFs溶液，离心洗涤，再在洗净后的材料中加入H2PtCl6溶液，反应后将溶液离心洗涤得到AgNFs-Pt溶液，将AgNFs-Pt溶液滴在电化学传感器工作电极表面，制成基于AgNFs-Pt纳米复合材料的无酶电化学过氧化氢传感器。与现有技术相比，本发明无酶电化学过氧化氢传感器的构建方法简单安全快捷，且具有很高的灵敏度，宽阔的线性检测范围和低检测极限，能够在极低双氧水浓度下检测到信号。同时，组装所需的纳米材料合成方法绿色环保，简单易操作，催化效果良好，可作为一种新型无酶纳米催化材料。
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