公开(公告)号：CN118736423A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202411107445.X

申请日：2024-08-13

Applicant: 安徽大学

Inventor： 祝思文 ,  程凡 ,  汤琪 ,  李凯旋

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/126 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于进化PU学习的农田杂草智能识别方法，包括：1：收集有标签样本与无标签样本的农作物图像数据，提取并归一化植物的属性特征，构建数据集；2：构建农作物图像数据样本的标签预测模型；3：通过基于二元竞争策略为训练集构建主种群和辅助种群，并设定其状态；4：进化多任务优化方法迭代优化提高模型性能；5：在进化过程中逐步更新种群状态；6：最终从种群中选取最优的个体，作为最终的分类器，用于从目标农作物图像筛选出杂草。本发明克服无标签样本对杂草识别的局限性，从而能提高杂草识别的准确性和效率，以实现更科学、高效的农田智能喷药作业。

公开(公告)号：CN119719986A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411847117.3

申请日：2024-12-16

Applicant: 安徽大学

Inventor： 程凡 ,  韩刚 ,  李凯旋 ,  汤琪

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/126 ,  G06Q30/018 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了一种基于进化PU算法的社交网络水军识别方法，包括：步骤1、收集正标签的社交网络水军特征样本集和无标签的社交网络用户特征样本集，作为待训练的数据集；步骤2、初始化种群，并构建一个引导向量；步骤3、基于进化PU算法对种群进行优化；步骤4、引导向量更新；步骤5、从最终种群中选择出一个最优个体，作为真实社交网络水军识别器。本发明能提高社交网络水军识别效率和准确率，不仅减少将正常用户错误分类为水军概率，还尽可能多的找到更多潜伏于社交网络中的水军。