公开(公告)号：CN113807490A

公开(公告)日：2021-12-17

申请号：CN202010535355.6

申请日：2020-06-12

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 汪丽莉 ,  刘烨 ,  李大明 ,  李伟豪 ,  郭博研 ,  朱子杰 ,  田浥岐

IPC: G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的数据线性相关判定方法，克服了传统分析应用范围被限制的弊端，其技术方案要点是建立卷积神经网络及其训练策略，卷积神经网络根据其训练策略生成的数据图像进行训练；训练策略特指将根据非线性率和数据质量参数生成随机测量数据生成图像的策略；最终获得具有数据相关性判断能力的神经网络，并可知其判断能力受非线性率和数据质量的限制极限，能够对不同非线性率和数据质量条件下的数据线性相关性进行识别，本发明的一种基于卷积神经网络的数据线性相关判定方法，能够不依赖于变量的统计性假设，给出网络在不同条件下的判断可信度。

公开(公告)号：CN113127806A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110417540.X

申请日：2021-04-19

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 汪丽莉 ,  刘烨 ,  李伟豪 ,  郭博研 ,  吴炎欣 ,  杨涵文

IPC: G06F17/18 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的回归分析模型选择方法，解决了传统回归分析模型选择过程复杂、现有机器学习进行数据回归分析的适用范围受限的问题，其技术方案要点是首先选择可被使用于回归的备选连续函数模型集合，再根据选定的连续函数模型集合，使用数据增强策略生成机器训练数据图像，其次建立一个卷积神经网络，将训练数据图像输入并进行训练，最后使用训练后的卷积神经网络对待分析数据进行分析，给出最佳回归模型，本发明的一种基于机器学习的回归分析模型选择方法，能高准确率的提供逻辑清晰的回归模型，以低成本实现神经网络对真实数据的回归模型的判定能力。

公开(公告)号：CN214317499U

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202023093729.8

申请日：2020-12-21

Applicant: 上海工程技术大学

Inventor： 王冲 ,  张雪明 ,  高志远 ,  李伟豪 ,  黄圣 ,  茅健

IPC: A47B81/00 ,  A47B91/06 ,  A47B97/00 ,  B01D46/10

Abstract: 本实用新型公开了一种可移动的带有自洁净系统的无尘室储物柜，包括底部安有多个脚轮的箱体；箱体内部由上至下分为上层、中层及下层三个部分；箱体的上层由上至下安装有可调风量电机组和高效过滤器，可调风量电机组的进风口与箱体的顶部开设的进气口连接，可调风量电机组的出风口处安装有高效过滤器；箱体的中层水平布置有镂空承重网，镂空承重网下布置有呈倾斜布置的支撑板，支撑板的顶部与箱体中层的壳体连接，与支撑板连接侧壳体上设有用于向外界排风的排风扇；箱体的下层布置有粒子计数器系统及电源箱。本实用新型，自带微循环净化系统，保证储存柜中空气洁净等级高于外部环境；使用便捷性好，极具应用前景。