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公开(公告)号：CN117035118A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311038200.1
申请日：2023-08-17
Applicant: 南京财经大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域信息熵和有效距离的复杂网络关键节点挖掘方法，包括以下步骤：(1)获取节点的信息熵(Information Entropy，IE)；(2)计算节点所有邻居节点的度值，获取节点的邻域信息熵(Neighborhood Information entropy,NEI)；(3)计算节点间的有效距离d(i,j)；(4)计算节点的全局影响力(Global Influence，GI)；(5)最终得到每个节点的最终影响力值(Final Impact，FI)；(6)给所有节点的FI值进行排序，FI值最高的为关键节点。本发明同时考虑全局和局部信息来挖掘网络中的关键节点，方法高效、准确，克服了传统以单一指标识别网络关键节点的片面性，及考虑路径过多导致的运算规模过大等问题，可用于不同类型的网络。
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公开(公告)号：CN116046702A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310168823.4
申请日：2023-02-27
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于QuEChERS与紫外‑可见分光光度法联用的大米中农药检测方法，以苄嘧磺隆、敌稗和氯氰菊酯3种农药为例，开展大米中多农药残留的快速筛查方法研究。采用改进的QuEChERS方法处理大米获取基质液，配制基质标准溶液和溶剂标准溶液，获得各农药的定量线性范围及基质效应。在定量浓度范围内，配制3种农药在4种组合下的混合溶液，经支持向量机定性分析判断大米中农药的种类，再经偏最小二乘回归分析预测农药的浓度；有效快速的检测出大米中农药残留。
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公开(公告)号：CN110132938B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910505161.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 南京财经大学
IPC: G01N21/65
Abstract: 本发明提供了一种拉曼光谱法鉴别大米种类的特征数据提取方法，包括以下步骤：S1、选取大米样品，然后将样品经过粉碎机进行粉碎处理得到米粉；S2、将米粉经过100目和140目的筛子进行颗粒分级，收集粒度为100‑140目之间的米粉；S3、利用激光拉曼光谱仪采集米粉的拉曼光谱；S4、将S3中得到的拉曼光谱依次进行去噪处理和归一化处理；S5、对S4中经过去噪和归一化处理后综合运用主成分分析、窗口分析和层次聚类分析三种方法完成特征数据的提取。本发明综合运用主成分分析、窗口分析和层次聚类分析三种方法对大米的拉曼光谱进行特征提取，最终筛选出相关性小的30个波数，采用这30个波数重新建立模型，三种大米归类准确率高，大大提高了模型的效率。
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公开(公告)号：CN108844942B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810634567.2
申请日：2018-06-08
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 粉碎粒度对大米拉曼光谱影响的研究方法，本发明涉及大米检测技术领域。它的研究步骤如下：材料准备；样品制备；谱图测试；数据分析；结果与分析；粉碎后大米均匀度分析；拉曼光谱谱图解析；推广性分析。对大米进行粉碎及筛分处理，制成不同粉碎粒度的米粉，探究粉碎粒度对拉曼光谱的影响，间接考察每种粉碎粒度下米粉的均匀性，旨在为后续建立大米产地鉴别模型提供稳定、可靠的数据源。
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公开(公告)号：CN118329556A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410420345.6
申请日：2024-04-09
Applicant: 南京财经大学
IPC: G01N1/28 , G01N1/34 , G01N1/40 , G01N27/622
Abstract: 本发明提供了一种大米中农药残留检测的偏最小二乘回归(PLSR)定量分析模型建立方法及应用，属于农药残留检测技术领域，针对大米中农药残留种类多、样品基质成分干扰大、检测速度慢等问题，本发明以稻瘟灵、敌稗和杀螟硫磷3种农药为例，用改进的QuEChERS方法作为大米预处理方法，经溶剂标准溶液和基质标准溶液，获得各农药的定量线性范围及基质效应。在定量浓度范围内，配制3种农药的混合溶液，经特征提取、数据融合结合PLSR预测农药的浓度。QuEChERS方法可对样品进行快速预处理，离子迁移谱测试速度快，两者相结合能够提高分析检测的效率；偏最小二乘回归预测农药浓度时，误差低于6.77％，可精准预测出农药的含量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112113815A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011043734.X
申请日：2020-09-28
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开一种基于B‑Z振荡体系的大米产地溯源方法，属于食品鉴别技术领域。本发明利用大米干扰丙二酸参与的B‑Z化学振荡反应，通过严格控制振荡反应条件，得到具有明显指纹特征的电化学指纹图谱，为不同产地大米的鉴别提供了实验依据。相比其他鉴别大米的化学方法，该方法只要求将大米处理成粉末，而不需要其他繁琐、复杂、耗材的前处理。同时，电化学指纹图谱除了可以反映大米成分种类、含量的差异，还可以体现成分化学性质的差异，鉴别准确率高于80％，效果较好，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN115463370A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210990747.0
申请日：2022-08-18
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开一种消防灭火机器人远程操作控制台，包括显示器、控制器和信息传输设备；所述显示器包括机器人电量显示模块、灭火剂含量显示模块、外界环境及自身温度显示模块、红外热成像报警显示模块、机器人影像显示模块、GPS定位显示模块、化学检测显示模块和速度显示模块；所述控制器包括方向控制模块、加速和减速控制模块、灭火剂喷射控制模块、化学检验分析控制模块和机器人安全自救控制模块；所述信息传输设备用于实现显示器和控制器中各模块与消防灭火机器人之间的通信。此种远程操作控制台在化工企业厂房用灭火方面具有较好的远程可操作性。
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公开(公告)号：CN109214423A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810871104.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态数据融合的食品质量判别分析方法，分别采集食品的静态数据及动态数据，采用加权相似度算法对静态数据及动态数据进行融合，得到相关系数，从而对食品质量进行判别；静态数据是指食品在某一特定条件下被测量所获得的表征数据，动态数据是指食品体系变化状态下的表征数据，即在特定扰动条件下（如时间、温度、浓度及化学反应），食品体系变化序列谱图数据；本发明能够将食品质量检测过程中获取的静态数据与动态数据联合使用，克服了传统单纯的利用静态数据或动态数据的片面性，信息利用率大大提升，达到100%，实现了更为准确、全面的食品质量判别分析。
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公开(公告)号：CN108844942A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810634567.2
申请日：2018-06-08
Applicant: 南京财经大学
CPC classification number: G01N21/65 , G01N15/0205
Abstract: 粉碎粒度对大米拉曼光谱影响的研究方法，本发明涉及大米检测技术领域。它的研究步骤如下：材料准备；样品制备；谱图测试；数据分析；结果与分析；粉碎后大米均匀度分析；拉曼光谱谱图解析；推广性分析。对大米进行粉碎及筛分处理，制成不同粉碎粒度的米粉，探究粉碎粒度对拉曼光谱的影响，间接考察每种粉碎粒度下米粉的均匀性，旨在为后续建立大米产地鉴别模型提供稳定、可靠的数据源。
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公开(公告)号：CN109214423B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201810871104.8
申请日：2018-08-02
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态数据融合的食品质量判别分析方法，分别采集食品的静态数据及动态数据，采用加权相似度算法对静态数据及动态数据进行融合，得到相关系数，从而对食品质量进行判别；静态数据是指食品在某一特定条件下被测量所获得的表征数据，动态数据是指食品体系变化状态下的表征数据，即在特定扰动条件下（如时间、温度、浓度及化学反应），食品体系变化序列谱图数据；本发明能够将食品质量检测过程中获取的静态数据与动态数据联合使用，克服了传统单纯的利用静态数据或动态数据的片面性，信息利用率大大提升，达到100%，实现了更为准确、全面的食品质量判别分析。
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