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公开(公告)号：CN110146642A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910400295.4
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种气味分析方法及装置。其中方法，包括以下步骤：采集待测气体，使待测气体与所述传感器相互作用采集数据，得到传感器采集的原始气味数据；根据所述原始的气味数据，输入到训练好的卷积神经网络中进行分析处理，得到分类结果；根据所述分类结果，将所述分类结果显示在显示设备上。本发明公开的一种气味分析方法及装置采用深度学习方法，自动学习特征，在训练网络时，能够自动调节网络参数，使得特征提取的种类多样化，能提高分析结果的正确率，其最终分析结果在化学成分表的基础上，与实际使用背景相结合，得出为具有实际意义的气味分析结果。
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公开(公告)号：CN110146642B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910400295.4
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种气味分析方法及装置。其中方法，包括以下步骤：采集待测气体，使待测气体与所述传感器相互作用采集数据，得到传感器采集的原始气味数据；根据所述原始的气味数据，输入到训练好的卷积神经网络中进行分析处理，得到分类结果；根据所述分类结果，将所述分类结果显示在显示设备上。本发明公开的一种气味分析方法及装置采用深度学习方法，自动学习特征，在训练网络时，能够自动调节网络参数，使得特征提取的种类多样化，能提高分析结果的正确率，其最终分析结果在化学成分表的基础上，与实际使用背景相结合，得出为具有实际意义的气味分析结果。
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公开(公告)号：CN110189305B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN201910397988.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/0895 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种多任务舌象自动分析方法，包括以下步骤：采集舌象图片，将所有的图像根据标签的有无分成强标签集和无标签集；使用所述强标签集训练两种不同架构的多任务深度神经网络；使用所述无标签数据交替优化两种所述不同架构的多任务深度神经网络；将舌象图片输入到两个训练好的所述多任务深度神经网络，分析得到的两个输出结果的平均即为最后的舌象多任务分析结果。本发明公开的一种多任务舌象自动分析方法，是针对目前基于人工智能的舌诊分析技术所存在的局限性以及缺陷，我们试图采用半监督的学习方法，在拥有少量有标签舌象数据的情况下，利用其它的无标签数据，学习舌象的特征，提高模型的分类精度以及泛化能力。
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公开(公告)号：CN110189305A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910397988.2
申请日：2019-05-14
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种多任务舌象自动分析方法，包括以下步骤：采集舌象图片，将所有的图像根据标签的有无分成强标签集和无标签集；使用所述强标签集训练两种不同架构的多任务深度神经网络；使用所述无标签数据交替优化两种所述不同架构的多任务深度神经网络；将舌象图片输入到两个训练好的所述多任务深度神经网络，分析得到的两个输出结果的平均即为最后的舌象多任务分析结果。本发明公开的一种多任务舌象自动分析方法，是针对目前基于人工智能的舌诊分析技术所存在的局限性以及缺陷，我们试图采用半监督的学习方法，在拥有少量有标签舌象数据的情况下，利用其它的无标签数据，学习舌象的特征，提高模型的分类精度以及泛化能力。
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