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公开(公告)号：CN115760426A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211608005.3
申请日：2022-12-14
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于机器学习领域，为基于分数阶BP神经网络的选股信息推荐方法与系统，包括步骤：将包括股票指标权重组合和投资组合绩效的选股数据划分为k组，得到分组后的数据集；选择分数阶BP神经网络的激活函数、网络结构、初始参数以及学习参数，设计自适应学习率；对数据集进行学习，更新网络权重和自适应学习率；对模型进行训练，记录最终参数与网络权重；将训练的参数和网络权重代入神经网络的实际输出公式，构建得到股票性能指标权重和投资组合性能指标的函数关系，对投资组合性能指标进行优化，获得选股信息推荐结果。本发明可高效、精确地建立不同股票指标的权重组合和投资组合绩效之间的系统关系，为投资者提供符合预期的权重推荐信息。
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公开(公告)号：CN107945260A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710954617.0
申请日：2017-10-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于接口标记的三维模型碰撞检测方法，在3D积木虚拟搭建软件中，用户选中一个或多个积木在底板上任意移动和放置，或去拼接其他积木，从而搭建出独特的3D模型或场景，在积木移动放置和拼接的过程中，采用基于接口标记的3D积木碰撞检测方法，判断被选中积木在该位置是否跟其他积木发生碰撞，从而决定被选中积木是否可以放置或拼接其他积木，如果发生碰撞，将不可以放置在该位置或与其他积木拼接。本发明可以适用各种形状不同的3D积木模型，使用人工标记碰撞检测接口的方法，替代使用积木3D模型自带的网格碰撞器，耗费计算资源更少，并且碰撞检测更灵活和精确。
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公开(公告)号：CN115953795A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211594902.3
申请日：2022-12-13
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，为分数阶反向传播神经网络的手写数字识别方法及系统，包括步骤：对手写数字数据集的图像进行预处理；构建带正则化项的双交叉熵损失函数；构建带正则化项的分数阶反向传播神经网络模型；根据预处理后的图像，设置分数阶反向传播神经网络的相关参数，对分数阶反向传播神经网络进行训练，得到适用于手写数字数据集的神经网络模型，输入待识别的手写数字图片，对手写数字图片进行分类。本发明在分数阶神经网络中引入平方惩罚项和新的双交叉熵损失函数，具有高精度、快速收敛和良好的泛化性能等优点，能够准确快速地识别手写数字。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107945260B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201710954617.0
申请日：2017-10-13
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于接口标记的三维模型碰撞检测方法，在3D积木虚拟搭建软件中，用户选中一个或多个积木在底板上任意移动和放置，或去拼接其他积木，从而搭建出独特的3D模型或场景，在积木移动放置和拼接的过程中，采用基于接口标记的3D积木碰撞检测方法，判断被选中积木在该位置是否跟其他积木发生碰撞，从而决定被选中积木是否可以放置或拼接其他积木，如果发生碰撞，将不可以放置在该位置或与其他积木拼接。本发明可以适用各种形状不同的3D积木模型，使用人工标记碰撞检测接口的方法，替代使用积木3D模型自带的网格碰撞器，耗费计算资源更少，并且碰撞检测更灵活和精确。
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公开(公告)号：CN106391153B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610970738.X
申请日：2016-11-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: B01L3/00
Abstract: 本发明公开了一种负压引导的微流体自律运动的微流控芯片，包括盖板和基板，所述盖板的中心位置加工有储液池和阻隔膜，所述基板的上表面上沿圆周方向等分地均匀分布加工有若干组生物检测用微细结构，所述盖板和基板在真空或者热饱和蒸汽下封装密闭，当微流控芯片移回常温常压下时，所述微细结构内部具有一定的负压，微流体由储液池进入微细结构时，由于压差的存在能够自律运动，实现微流控芯片药液混合、生物检测的功能。本发明常温常压下时，微细结构内部具有一定的负压，微流体进入注液池以后，由于压差的存在能够自律运动，实现微流控芯片药液混合、生物检测的功能。
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公开(公告)号：CN116894991A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310725126.4
申请日：2023-06-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/084 , G06N3/082 , G06N3/0495
Abstract: 本发明公开了一种面向焊缝目标检测的深度学习模型优化方法，包括步骤：S1、使用预训练权重FP32对SSD深度学习模型进行初始化，再使用预先采集的焊接过程的焊缝图像数据集进行训练，得到训练后的深度学习模型；S2、使用ADMM算法对所述训练后的深度学习模型进行联合权重剪枝、量化和反量化，并再次量化后得到优化深度学习模型。本发明同时公开了一种基于优化深度学习模型的焊缝目标检测系统，包括嵌入优化深度学习模型的微控制器、激光视觉传感器、焊接机器人、配套焊接设备、工件夹持工作台、控制柜及焊枪。本发明还公开了一种基于优化深度学习模型的焊缝目标检测方法。本发明解决了现有深度学习算法过度消耗硬件资源的问题，降低了焊接生产成本。
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公开(公告)号：CN106391153A
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201610970738.X
申请日：2016-11-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: B01L3/00
CPC classification number: B01L3/5027 , B01L3/50273 , B01L2200/10 , B01L2200/16 , B01L2300/0861 , B01L2300/0887 , B01L2300/12 , B01L2300/14 , B01L2400/0487
Abstract: 本发明公开了一种负压引导的微流体自律运动的微流控芯片，包括盖板和基板，所述盖板的中心位置加工有储液池和阻隔膜，所述基板的上表面上沿圆周方向等分地均匀分布加工有若干组生物检测用微细结构，所述盖板和基板在真空或者热饱和蒸汽下封装密闭，当微流控芯片移回常温常压下时，所述微细结构内部具有一定的负压，微流体由储液池进入微细结构时，由于压差的存在能够自律运动，实现微流控芯片药液混合、生物检测的功能。本发明常温常压下时，微细结构内部具有一定的负压，微流体进入注液池以后，由于压差的存在能够自律运动，实现微流控芯片药液混合、生物检测的功能。
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公开(公告)号：CN206215248U
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201621194400.1
申请日：2016-11-07
Applicant: 华南理工大学
IPC: B01L3/00
Abstract: 本实用新型公开了一种负压引导的微流体自律运动的微流控芯片，包括盖板和基板，所述盖板的中心位置加工有储液池和阻隔膜，所述基板的上表面上沿圆周方向等分地均匀分布加工有若干组生物检测用微细结构，所述盖板和基板在真空或者热饱和蒸汽下封装密闭，当微流控芯片移回常温常压下时，所述微细结构内部具有一定的负压，微流体由储液池进入微细结构时，由于压差的存在能够自律运动，实现微流控芯片药液混合、生物检测的功能。本实用新型常温常压下时，微细结构内部具有一定的负压，微流体进入注液池以后，由于压差的存在能够自律运动，实现微流控芯片药液混合、生物检测的功能。
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