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公开(公告)号：CN116705142B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202310489300.X
申请日：2023-05-04
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于二进制量子粒子群优化算法与通量平衡分析混合算法的代谢产物优化方法。本发明方法结合了通量平衡分析FBA和改进二进制量子行为粒子群优化EBQPSO算法的优势，以确定所需代谢产物的最佳敲除策略。EBQPSO算法引入邻域概念，增加粒子群的多样性，促进全局最优解的识别。我们在大肠杆菌iAF1260和iJR904两个基因组尺度的代谢模型上测试了我们的算法，结果显示EBQPSO的性能与其他算法相比具有竞争力。此外，我们算法中使用的编码方法在GSMMs的优化问题中很少被使用，这对于该领域的研究是一个重要贡献。我们提出的算法有潜力显著改善微生物细胞工厂的优化，并满足不同行业对微生物制造产品日益增长的需求。
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公开(公告)号：CN118013647B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410335062.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于迁移学习的船体外形设计代理辅助优化方法，属于船型设计领域。首先，利用两种不同类型的船体形状参数表示的样本，通过实施两阶段TrAdaBoost.R2迁移学习算法构建代理模型。这两种参数表示分别基于船舶尺度系数(用作源域)和几何参数(用作目标域)。其次，我们提出了一种代理模型更新策略，定期将当前最佳估计适应度值和最大不确定性的两个CFD模拟位置分别添加到目标域，以重构替代模型。最后，采用了结合粒子迁移方案的改进量子粒子群优化(QPSO)算法作为优化器，以使其更好地适应替代模型的重构。
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公开(公告)号：CN111767882B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202010639950.4
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V40/20
Abstract: 本发明涉及一种基于改进YOLO模型的多模态行人检测方法，属于深度学习目标检测领域。该基于改进YOLO模型的多模态行人检测算法，使用KAIST数据集中一一对应的可见光图片和红外光图片样本进行训练，得到训练好的模型，通过训练好的模型检测可见光‑红外光图片对中是否包含行人目标，该基于YOLO网络的多模态行人检测算法使用并行Darknet53作为特征提取网络，分别提取可见光模态和红外光模态的多尺度特征图，而且使用了加权特征融合层和CBAM注意力机制，使可见光特征和红外光特征图片更好的融合，再将多尺度注意力加权融合特征图依次级联并送入YOLO层中进行行人检测。
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公开(公告)号：CN110413729B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910554079.5
申请日：2019-06-25
Applicant: 江南大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332
Abstract: 基于尾句‑上下文双重注意力模型的多轮对话生成方法，属于人机对话领域。一个合适的回复应该是符合最后一个句子的语义且能够利用到整个上下文的信息。当前多轮对话生成主要基于层次的编码器‑解码器结构。本发明提出了一个尾句‑上下文双重注意力模型。每句话都通过编码器获取句子的语义表示。对最后一句话中每个词做注意力，同时对每句话的语义表示做注意力。二者拼接作为解码阶段的上下文向量。此外，本发明还引入了多头自注意力机制使得在获取每句话的语义表示时能更关注于关键的词。实验证明本发明方法的模型在自动评价和人工评价两个方面都超出了基准模型。
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公开(公告)号：CN112765355A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110106877.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 基于改进的量子行为粒子群优化算法的文本对抗攻击方法，属于自然语言处理文本对抗攻击领域。本发明对抗攻击能够极大地弱化深度神经网络在自然语言处理任务中的判别能力，研究对抗攻击方法是提升深度神经网络的鲁棒性的重要方法。现有的词级别文本对抗方法在搜索对抗样本时不够有效，搜索到的往往不是最理想的样本。针对这一缺陷，提出了基于改进的量子行为粒子群优化算法的文本对抗方法。通过对量子行为粒子群优化算法进行离散化的适应性改动，结果表明，本方法在多个数据集上取得了更高的攻击成功率，同时保持了更低的改动率，人工评测则表明所提出方法生成的对抗样本相比于其他对抗样本能够更多地保留语法和语义的正确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110580712A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910797988.1
申请日：2019-08-27
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供一种使用运动信息与时序信息的改进CFNet视频目标追踪方法，属于目标追踪、深度学习领域。为了使模型有更强的鲁棒性，首先，要能够更好的提取视频帧中的图像特征，在CFNet模型的基础上，引入了SE-ResNext-50作为本模型的特征提取网络，其次，通过前后帧的信息，计算物体的位移、速度、加速度特征，作为跟踪目标的运动信息特征输入模型中。同时，模型还使用二维ConvLSTM循环神经网络，提取视频帧内的时序信息，两种信息的加入使得模型具有了较强的鲁棒性，在遇到遮挡，形变，目标快速运动等问题时较之前模型有较好的表现。
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公开(公告)号：CN108618789A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810463181.X
申请日：2018-05-15
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于opencv技术的疲劳驾驶预警系统，包括红外传感器和摄像仪，所述红外传感器和摄像仪均通过通信模块与处理器连接；红外传感器对驾驶人头部的某个点进行跟踪并采集驾驶人的生理信号进行判断，从而预警提醒；摄像仪对驾驶人的面部进行实时跟踪并采取分帧的方式将所采集的图像作为输入数据传送给处理器，处理器对采集的图像进行判别，判定此时驾驶员是否处于疲劳状态，从而预警提醒；当红外传感器检测超过所规定的低头距离阈值且摄像仪检测超出上下眼皮距离阈值时，进行报警警示。本发明大大提高驾驶员疲劳驾驶提醒的准确性。
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公开(公告)号：CN105287126A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510362380.8
申请日：2015-06-26
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种具有导尿功能的寝具，包括具有导尿、除异味功能的睡垫和带有尿液收集装置的床架。睡垫由芯和包覆层组成，芯层是利用双针床拉舍尔经编机形成的三维立体经编间隔织物，由直径为0.15mm至0.25mm的涤纶单丝采用交叉的方式编织而成。在经编间隔层中加入活性炭夹层，活性炭夹层可用清水清洗，晒干后可反复使用。包覆层采用薄型间隔织物并且与人接触的面层采用167～333dtex涤纶复丝编织，保证了接触面的平整度和柔软性。特制床架在床底安装尿液收集装置，通过床垫渗透的尿液漏进此装置，再由导尿管排出。它可应用于医疗领域解决小便失禁患者的困扰或婴儿的小便问题。
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公开(公告)号：CN119025857A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411098350.6
申请日：2024-08-12
Applicant: 匀熵智能科技(无锡)有限公司 , 江南大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，公开一种船舶数据采样方法，包括获取预测船舶稳性的船舶数据父样本，船舶数据父样本包括若干父样本特征分量，对各父样本特征分量进行独立的数据扩增，获得船舶数据父样本的子样本并更新船舶数据父样本，重复执行预设迭代次数后，获得最终样本。本发明通过对船舶数据父样本的每一父样本特征分量进行独立更新，相比于样本整体更新，不仅能够增加样本多样性，还能有效应对船舶数据不同分量的采样范围存在较大差异导致的采样精度下降的问题，获得的最终样本有效扩增了可靠的船舶数据量用于船舶稳性预测，进而提高船舶稳性预测的精度。
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公开(公告)号：CN111814884B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202010664220.X
申请日：2020-07-10
Applicant: 江南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于可变形卷积的目标检测网络模型的升级方法，属于神经网络图像处理领域。该方法可以将原本的网络模型参数继承给带有可变形卷积结构的网络模型，提升网络的特征提取能力，并经过少量的训练，得到比之前模型更好的结果。此方法在多个目标检测模型和多个目标检测数据集上得到了有效性证明。
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