公开(公告)号：CN114997491A

公开(公告)日：2022-09-02

申请号：CN202210598633.1

申请日：2022-05-30

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 陈龙 ,  王海晖 ,  周耀胜 ,  黄茜 ,  陈言璞 ,  唐铮 ,  蒋海洋 ,  马澎家 ,  杨望宇 ,  蔡俊 ,  黄鑫

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种汽油辛烷值损失优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取汽油精制数据样本集，所述汽油精制数据样本集包括操作变量样本集以及生产因素样本集；基于随机森林算法，从所述操作变量样本集筛选出满足预设要求的目标操作变量样本集；建立汽油辛烷值损失预测模型，根据所述目标操作变量样本集以及所述生产因素样本集，对所述汽油辛烷值损失预测模型进行训练，得到训练完备的目标汽油辛烷值损失预测模型；设置约束条件，基于所述训练完备的目标汽油辛烷值损失预测模型，确定满足所述约束条件的目标操作变量的优化条件。本发明涉及一种汽油辛烷值损失优化方法、装置、设备及存储介质，从样本集筛选操作变量，提高优化效率。

公开(公告)号：CN114588471A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210311325.6

申请日：2022-03-28

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 陈言璞 ,  陈龙 ,  黄茜 ,  钟学洋 ,  王海晖

IPC: A61M21/02 ,  A61B5/00 ,  A61B5/024 ,  A61B5/02 ,  A61F5/56

Abstract: 本发明涉及一种智能睡眠辅助系统、睡眠状态分类方法及存储介质，其系统包括：通信连接的睡眠辅助设备、云服务器及移动终端；所述睡眠辅助设备用于采集睡眠数据，并基于所述睡眠数据控制与所述睡眠数据相对应的设备的调整；所述云服务器用于监听所述睡眠数据，并将所述睡眠数据输入已训练的支持向量机模型内得到睡眠分类结果；所述移动终端用于接收并显示所述睡眠分类结果。本发明既可以监测睡眠质量，又能给予睡眠干预，提高了用户的睡眠质量。

公开(公告)号：CN114527692A

公开(公告)日：2022-05-24

申请号：CN202210085784.7

申请日：2022-01-25

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 陈龙 ,  王海晖 ,  黄茜 ,  陈言璞 ,  钟学洋

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明涉及一种智慧农场控制系统，包括：感知层、网络传输层、应用层，其中：所述感知层，用于获取农场中的不同的传感数据；所述网络传输层，用于将所述感知层的传感数据传输至所述应用层；所述应用层，用于根据对所述传感数据的数据处理结果，控制元件设备对农场的环境因素进行调节。本发明基于精准的农业传感器进行实时监测，利用云计算、可视化等方式进行多层次记录和展示，辅助分析，并能通过指令与各种控制设备进行联动完成农业生产、管理，减少人力物力使用，优化水、电等资源使用。

公开(公告)号：CN114926333B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202210426073.1

申请日：2022-04-22

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 陈龙 ,  蒋海洋 ,  王海晖 ,  周耀胜 ,  黄茜 ,  陈言璞

IPC: G06T3/4053 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种图像超分辨率重建方法及装置，其方法包括：获取低分辨率图像；将所述低分辨率图像输入至训练完备的图像超分辨率重建模型中，获得高分辨率图像；其中，所述图像超分辨率重建模型包括图像超分辨率深层展开网络子模型和连接在所述图像超分辨率深层展开网络子模型之后的通道注意力子模型。本发明通过使用端到端的图像超分辨率深层展开网络子模型获得高分辨率图像，可实现兼顾检测重建精度和灵活性的技术效果；并且通过设置通道注意力子模型，可强调有效信息，抑制无效信息，缩短图像超分辨率重建模型运行时间，提高重建效率。

公开(公告)号：CN114926333A

公开(公告)日：2022-08-19

申请号：CN202210426073.1

申请日：2022-04-22

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 陈龙 ,  蒋海洋 ,  王海晖 ,  周耀胜 ,  黄茜 ,  陈言璞

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了一种图像超分辨率重建方法及装置，其方法包括：获取低分辨率图像；将所述低分辨率图像输入至训练完备的图像超分辨率重建模型中，获得高分辨率图像；其中，所述图像超分辨率重建模型包括图像超分辨率深层展开网络子模型和连接在所述图像超分辨率深层展开网络子模型之后的通道注意力子模型。本发明通过使用端到端的图像超分辨率深层展开网络子模型获得高分辨率图像，可实现兼顾检测重建精度和灵活性的技术效果；并且通过设置通道注意力子模型，可强调有效信息，抑制无效信息，缩短图像超分辨率重建模型运行时间，提高重建效率。

公开(公告)号：CN114613512A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210199573.6

申请日：2022-03-01

Applicant: 武汉工程大学

Inventor： 陈龙 ,  王海晖 ,  黄茜 ,  陈言璞 ,  钟学洋

IPC: G16H50/70 ,  G16H70/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明涉及一种抗乳腺癌候选药物筛选方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：根据预设方法对抗乳腺癌候选药物用药数据进行处理，得到抗乳腺癌候选药物用药特征数据；建立初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型；根据所述抗乳腺癌候选药物用药特征数据，对所述初始抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型行训练、验证和测试，得到目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型；将待筛选抗乳腺癌候选药物数据输入至所述目标抗乳腺癌候选药物筛选神经网络模型，对所述待筛选抗乳腺癌候选药物进行筛选。本发明通过粒子群算法优化神经网络模型，实现对药物的筛选，降低了个体差异的影响，并且能够对多种药物进行筛选。