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公开(公告)号:CN113111961A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110449348.9
申请日:2021-04-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三支决策模型的农产品信息分类处理方法及系统,该方法包括以下步骤:数据采集步骤:采集得到农产品属性集、农产品产地集;其中农产品属性集设有多个产品属性元素,农产品产地集设有多个产地元素;三支决策模型分析步骤:输入农产品属性集、农产品产地集,根据农产品分类三支决策模型进行预测得到各产地的农产品质量;当遇到延迟决策时,根据隶属度与非隶属度相关比例系数将三支处理转化为拟合二支处理;农产品信息分类步骤:根据各产地的农产品质量进行排序分类农产品信息。本发明在面对延迟决策的情况时,通过选择隶属度与非隶属度相关比例系数,将三支处理转化为拟合二支处理提高了农业信息分类处理的时间效率。
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公开(公告)号:CN111290311A
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN202010093275.X
申请日:2020-02-14
Applicant: 华南农业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种废水处理后出水数据的监测系统与方法,该系统包括:多个用于采集废水排放出口的出水检测数据的环形数据采集装置、数据处理终端、网关、云终端、用于数据显示的数据中心显示屏、用于提示报警的语音报警器和用于向云终端订阅数据的智能终端;数据处理终端用于接收环形数据采集装置采集的数据,并判断采集数据是否超出预设阈值,将分析后的数据通过网关发送至云终端,云终端分别与数据中心显示屏、语音报警器、智能终端进行数据传输;本发明能够保证传感器接收水质数值数据的正确性和稳定性,将并在发生异常情况时更快地将报警提示信息通知相关人员,有效提高信息传递的效率。
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公开(公告)号:CN112861666A
公开(公告)日:2021-05-28
申请号:CN202110101534.3
申请日:2021-01-26
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的鸡群计数方法及应用,该方法包括下述步骤:采集鸡群图像,对所有鸡群图像进行图像预处理和图像增强,将处理后的鸡群图像输入到MCNN网络中进行训练,并将图像块映射到相应的密度图;MCNN网络包括三列具有不同滤波器大小的卷积神经网络,利用具有不同卷积核大小的网络分别提取鸡群图像的特征,将特征图线性加权得到密度图;在所有鸡头的中心位置进行标记,学习每只鸡在图像中的标注位置,通过高斯核卷积获得地面真实密度图;对密度图进行积分得到鸡群图像中鸡的个数。本发明用特征提取代替了对目标个体的人工识别,不需要复杂的图像和特征处理过程,自动提取图像特征,自动学习特征。
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公开(公告)号:CN112697988A
公开(公告)日:2021-04-23
申请号:CN202011370200.8
申请日:2020-11-30
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种废水排放过程的人工智能监测系统及方法,该系统包括网状监测装置、AP热点、网络接入点、云端服务器、终端设备和监测中心显示装置;网状监测装置将采集到的水质数据进行编码得到报文字节流,通过AP热点、网络接入点转发到后台通信模块,后台通信模块进行接收处理得到水质解析数据,通过后台处理模块实时分析得到处理数据,最后通过后台通信模块传输至监测中心显示装置、终端设备进行显示,进而获知出各个过程中污染物指数的情况;本发明采用采用网状监测装置,通过多个传感器对称分布在该网状监测装置的网状十字交叉点上,在不影响废水流量的情况下,采集得到更加准确的废水浓度,为废水处理提供准确的数据提高废水处理效率。
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公开(公告)号:CN113111961B
公开(公告)日:2023-10-17
申请号:CN202110449348.9
申请日:2021-04-25
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三支决策模型的农产品信息分类处理方法及系统,该方法包括以下步骤:数据采集步骤:采集得到农产品属性集、农产品产地集;其中农产品属性集设有多个产品属性元素,农产品产地集设有多个产地元素;三支决策模型分析步骤:输入农产品属性集、农产品产地集,根据农产品分类三支决策模型进行预测得到各产地的农产品质量;当遇到延迟决策时,根据隶属度与非隶属度相关比例系数将三支处理转化为拟合二支处理;农产品信息分类步骤:根据各产地的农产品质量进行排序分类农产品信息。本发明在面对延迟决策的情况时,通过选择隶属度与非隶属度相关比例系数,将三支处理转化为拟合二支处理提高了农业信息分类处理的时间效率。
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