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公开(公告)号：CN116992367A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310792026.3
申请日：2023-06-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06Q10/107
Abstract: 本发明公开了一种基于标签划分的多标签邮件情感分类方法，包括：S1、获取多标签邮件情感分类数据集Emotions；S2、利用单标签划分方法将多标签邮件情感分类数据集Emotions转换成多个单标签数据集；S3、利用C4.5决策树算法对每个单标签数据集进行学习，构建相应的单标签决策树分类模型；S4、利用标签对划分方法将多标签邮件情感分类数据集Emotions转换成多个标签对数据集；S5、利用C4.5决策树算法对每个标签对数据集进行学习，构建相应的标签对决策树分类模型；S6、对于待分类的邮件，获取其对应的文本属性特征，将其转化为一个待分类邮件样本；S7、使用单标签决策树模型和标签对决策树分类模型对进行分类，将结果合并成多标签类别，实现该邮件样本的情感分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118298238B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202410463695.0
申请日：2024-04-17
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 孙中彬 , 黎晓龙 , 胡帅 , 陈彦池 , 阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/32
Abstract: 本发明提供了一种胶囊瑕疵检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉领域，包括获取多张历史胶囊图像，选取预训练好的网络作为教师网络，并构建一个与教师网络结构相同的学生网络，通过历史胶囊图像对两个网络进行训练；将待测胶囊图像分别输入教师网络和训练后的学生网络，将两者的输出结果做差后取平方，并沿着网络通道求平方的均值，得到了教师网络和学生网络的输出特征差异图；使用双线性插值将特征差异图恢复成原图大小，把特征差异图中最大的像素值作为整个胶囊的异常得分，利用异常得分对胶囊进行良品和次品的分类，实现了次品的检测；把特征差异图中各区域的像素值作为像素的瑕疵得分，根据瑕疵得分进行像素点级别的瑕疵分类，实现了瑕疵的定位。该方法能够有效地检测胶囊次品，并定位出各种尺寸大小的瑕疵。
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公开(公告)号：CN119237311B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411468701.8
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，包括以下步骤：先采集入洗原煤数据，对所采集的数据统计先验可选性信息；再建立基于演化时间的床层密度动态模型，并形成稳定床层密度；然后计算获得分选密度模型，建立以分选密度模型、分选系统的可能偏差、边界控制参数的四参数为基础的经验分配函数模型，计算各密度级区间对应的产品分配率；最终通过先验可选性信息和各密度级区间对应的产品分配率，预测计算选煤系统的产品产率及灰分，并进行修正；本发明融合不同的干法重介质分选数学模型，增强模型对于分选过程稳态及动态特性的描述能力，提高精煤灰分及产率的预测精度，解决干法重介质领域缺乏理论模型难以实施动态控制的问题。
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公开(公告)号：CN119590746A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411894691.4
申请日：2024-12-20
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明涉及垃圾分类设备技术领域，具体涉及一种智能垃圾分类压缩装置及其工作方法，该装置包括箱体、箱体外的垃圾投放口、垃圾投放口处的垃圾袋输送轨道、箱体内部的倒袋装置、箱体内部倒袋装置下方的分散装置、智能控速装置和分拣装置、分拣装置左边的智能识别摄像头、箱体下部的四种垃圾分类区域、分拣装置下方的压缩装置；本装置通过倒袋装置使垃圾充分与垃圾袋分离，并通过分拣装置达到精确分拣，再经由压缩装置进行高效压缩，实现了高效准确的分类垃圾，减少环境污染，提高资源回收利用率，降低人力成本，提高空间利用率等效益，适用于各种场所，同时也提高了公众的环保意识。
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公开(公告)号：CN118298238A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410463695.0
申请日：2024-04-17
Applicant: 中国矿业大学
Inventor： 孙中彬 , 黎晓龙 , 胡帅 , 陈彦池 , 阿卜杜穆塔利布·埃尔·萨迪克
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/32
Abstract: 本发明提供了一种胶囊瑕疵检测方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机视觉领域，包括获取多张历史胶囊图像，选取预训练好的网络作为教师网络，并构建一个与教师网络结构相同的学生网络，通过历史胶囊图像对两个网络进行训练；将待测胶囊图像分别输入教师网络和训练后的学生网络，将两者的输出结果做差后取平方，并沿着网络通道求平方的均值，得到了教师网络和学生网络的输出特征差异图；使用双线性插值将特征差异图恢复成原图大小，把特征差异图中最大的像素值作为整个胶囊的异常得分，利用异常得分对胶囊进行良品和次品的分类，实现了次品的检测；把特征差异图中各区域的像素值作为像素的瑕疵得分，根据瑕疵得分进行像素点级别的瑕疵分类，实现了瑕疵的定位。该方法能够有效地检测胶囊次品，并定位出各种尺寸大小的瑕疵。
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公开(公告)号：CN119237311A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411468701.8
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明公开了一种干法重介质选煤智能过程预测控制方法，包括以下步骤：先采集入洗原煤数据，对所采集的数据统计先验可选性信息；再建立基于演化时间的床层密度动态模型，并形成稳定床层密度；然后计算获得分选密度模型，建立以分选密度模型、分选系统的可能偏差、边界控制参数的四参数为基础的经验分配函数模型，计算各密度级区间对应的产品分配率；最终通过先验可选性信息和各密度级区间对应的产品分配率，预测计算选煤系统的产品产率及灰分，并进行修正；本发明融合不同的干法重介质分选数学模型，增强模型对于分选过程稳态及动态特性的描述能力，提高精煤灰分及产率的预测精度，解决干法重介质领域缺乏理论模型难以实施动态控制的问题。
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