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公开(公告)号：CN108845796A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810561802.8
申请日：2018-06-04
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明涉及一种基于ReactNative实现的学情分析方法，本方法利用React Native框架能够真正实现跨平台，在使用时，首先，React Native数据获取组件调用后台数据库的API获取原始数据，并将原始数据传递至数据分析组件；然后，数据分析组件对获取到的数据进行数据分类与加工后，将得到的渲染数据传递至图表渲染组件；最后，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载渲染，实现学情分析功能。通过本发明，兼容Android、iOS、WindowsPhone等多种不同平台，特性良好，使用其提供的数据获取组件 通过key访问API获取原始数据，数据分析组件 和图表渲染组件 生成学生的详细报告，在项目实践中开发学习成本低、开发周期短、跨平台、易于维护等优点。
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公开(公告)号：CN108845796B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201810561802.8
申请日：2018-06-04
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F8/30
Abstract: 本发明涉及一种基于ReactNative实现的学情分析方法，本方法利用React Native框架能够真正实现跨平台，在使用时，首先，React Native数据获取组件调用后台数据库的API获取原始数据，并将原始数据传递至数据分析组件；然后，数据分析组件对获取到的数据进行数据分类与加工后，将得到的渲染数据传递至图表渲染组件；最后，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载渲染，实现学情分析功能。通过本发明，兼容Android、iOS、WindowsPhone等多种不同平台，特性良好，使用其提供的数据获取组件 通过key访问API获取原始数据，数据分析组件 和图表渲染组件 生成学生的详细报告，在项目实践中开发学习成本低、开发周期短、跨平台、易于维护等优点。
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公开(公告)号：CN108875686A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810705755.X
申请日：2018-07-02
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提出一种基于非负稀疏的鉴别性低秩表示分类方法：首先在训练样本中寻找一个稀疏，低秩和非负矩阵。然后在此基础上加上一个结构不一致的约束条件，促使不同类的样本尽可能独立，从而增加额外的识别能力。最后对测试样本做稀疏表示分类算法（Spare Representation Classification,SRC）、协同表示分类算法（Collaborative Representation Classification,CRC）等；从而将测试样本分类。本发明提供一种将训练样本进行非负，稀疏，鉴别性低秩处理的一种基于非负稀疏的鉴别性低秩表示分类方法。
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公开(公告)号：CN108229259A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201611196694.6
申请日：2016-12-22
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提出一种基于协同表示分类的迭代优化方法。将某个训练样本从训练集中剔除，用剩余训练样本线性表示该样本，计算表示系数；根据表示系数，计算类内散布矩阵和类间散布矩阵，从而得到投影轴；利用投影轴将原始训练样本做投影，并重复迭代直至获得最优投影轴；将原始训练样本和原始测试样本向最优投影轴做投影，利用最近邻分类器分类识别。本发明方法使投影轴不断循环迭代，得到最优投影轴。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114596235A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210293747.5
申请日：2022-03-23
Applicant: 扬州大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种激光线扫轮胎侧面偏心成像矫正处理方法，包括以下步骤：S1使用激光扫描仪获取轮胎信息，得到csv文件，文件中各点为深度值；S2对csv文件进行去噪预处理及深度一致预处理，将csv文件转为real数据的图像；S3创建轮胎边缘锯齿模板；S4通过轮胎锯齿模板定位拟合平滑曲线，并对图像进行偏心矫正处理；S5轮胎图像增强处理；S6创建轮胎图像的胎毛模板；S7通过模板匹配法，定位图像中的胎毛并进行去毛刺操作；S8采用行背景一致的处理方法，分段处理文字区域，本发明能有效提升轮胎侧面激光线扫图像的对比度，解决了轮胎旋转时偏心导致成像图片弯曲的问题，为轮胎表面的字符识别提供高质量的预处理结果本。
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公开(公告)号：CN108229512B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201611196713.5
申请日：2016-12-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于非负表示系数的两阶段识别方法。包括：用所有训练样本线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量；将系数向量中元素降序排列，抽取出较大的系数及其对应的训练样本；将上一步所得的训练样本分类，计算每类样本的重构图像；用所有重构图像线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量，根据残差对测试样本分类。本发明根据一定的筛选条件择优选取训练样本并用其线性表示测试样本，从而提高识别率。
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公开(公告)号：CN108229513A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201611196714.X
申请日：2016-12-22
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明提出一种基于迁移学习的稀疏表示分类方法。包括计算训练样本与测试样本互相迁移的表示系数；由表示系数得到样本的重构图像；将重构后的训练样本和处理后的测试样本做稀疏表示分类或者协同表达分类等，从而将样本分类。本发明将训练样本和测试样本互相迁移学习，可以从现有的数据中迁移知识，用来帮助将来的学习，从而消除样本间噪声，增强样本间的适应性。
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公开(公告)号：CN108229512A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201611196713.5
申请日：2016-12-22
Applicant: 扬州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于非负表示系数的两阶段识别方法。包括：用所有训练样本线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量；将系数向量中元素降序排列，抽取出较大的系数及其对应的训练样本；将上一步所得的训练样本分类，计算每类样本的重构图像；用所有重构图像线性表示测试样本且约束表示系数非负，计算系数向量，根据残差对测试样本分类。本发明根据一定的筛选条件择优选取训练样本并用其线性表示测试样本，从而提高识别率。
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公开(公告)号：CN305312070S
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201830286088.7
申请日：2018-06-08
Applicant: 扬州大学
Abstract: 1．本外观设计产品的名称：带图形用户界面的手机。
2．本外观设计产品的用途：本外观设计产品用于手机APP实现和用户在学情报告、学工通知、移动办公、智慧课表、信息查询的交互。
3．本外观设计产品的设计要点：本外观的图形界面的界面内容。
4．最能表明本外观设计设计要点的图片或照片：主视图。
5．省略视图：后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图无设计要点，省略后视图、左视图、右视图、俯视图、仰视图。
6．变化状态图1是打开程序直接进入的界面；变化状态图1显示的是注销账户后登录或首次登录的界面，上部分是用户的头像，下部分是登录框；用户输入正确的学工号和密码后，再点击登陆按钮即可进入APP的主界面；如果用户忘记密码，点击忘记密码按钮即可进入重置密码界面。
主视图是通过在变化状态图1中输入学工号、密码点击登录按钮后进入的APP的主界面；主视图显示的是APP的主界面，本外观页面分成六个部分，顶端为一组轮播图，用来展示校内外最新的活动咨询；中间是更多、搜索及设置栏，由一个输入框和“+”号按钮组成；主体部分是功能选项，包括我的课程、全部课程、选择课程、实践平台、笔记收藏、网上公开课栏目；下方是扬州大学的标识，点击即可进入扬州大学电子地图导航，访问各院系部门的主页；底栏最左侧为“学习”按钮，点击按钮即可进入学生端学习界面，该界面默认为主界面；底栏第二个为“互动社交”按钮，点击按钮即可进行在线收发推送信息和通知操作；底栏第三个为“查询”按钮，点击按钮即可展现用户的个人信息查看和设置界面，底栏最右侧为“职业规划”，点击按钮即可进入校企合作、实践训练和公开课界面。
变化状态图2是通过点击主视图中的笔记收藏进入；变化状态图2显示的是笔记收藏界面，上部是一个搜索条，右侧是搜索提问按钮，下方有三个标签栏：动态、热门、精品，中间主体部分是用户分享的笔记列表；底部是导航按钮栏，同主界面的底栏一致。
变化状态图3是通过点击主视图中的我的课程进入；变化状态图3显示的是我的成绩界面，上部是分析评价栏，用户可以查看当前专业排名，并可单击右侧箭头查看详细信息，中间主体部分是课程成绩窗口，包括总学分和学年课程名、绩点成绩单信息，底部是菜单按钮栏，分别对应“编辑选择学年”、“查看方案成绩”、“查看学情分析”三个按钮。
变化状态图4是通过点击变化状态图3中底部菜单按钮“查看学情分析”进入；变化状态图4显示的是查看学情分析的界面，上方显示当前用户所在班级的一个课程的平均分和相应的上线人数，并绘制出图表，下方是对比分析，能够比较相同专业不同班级学生相应课程的成绩分布。
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