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公开(公告)号：CN114067114B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111341940.3
申请日：2021-11-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于藻类细胞形态的面积核分割计数方法，涉及图像处理与图像分割技术领域，包括对连通区域进行特征的提取和聚类，将单细胞区域分为一类，根据单细胞区域的面积设计权重面积核，使用权重面积核与藻类细胞匹配，从而将粘连细胞区域分割，过滤噪声区域，达到计数的目的。本发明根据藻类连通区域的形态特征，使用高斯混合模型进行聚类，构造了一种类似藻类形态的权重面积核，该面积核能够很好的将噪点过滤，且在不完整藻类细胞以及粘连细胞的分割方面达到很高的精度，同时采用精准定位的方式，提高了分割处理速度。
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公开(公告)号：CN116362295A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310356310.6
申请日：2023-04-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开一种预测水体叶绿素浓度的深层自编码时间卷积网络方法，属于水质数据分析技术领域，包括数据预处理模块、特征提取单元、剩余连接和全连接输出层；数据预处理模块接收原始数据，依次进行异常值判断并用空值标记，缺失值填补和特征选择，传送给特征提取单元，特征提取单元接收预处理过的数据，首先通过自动编码器编码提取空间特征，其次通过因果扩张卷积提取时间特征，得到细尺度的时空特征然后传送给中间特征提取单元，中间特征提取单元接收细尺度时空特征，中间特征提取单元的扩张因子变大，细尺度时空特征变为粗尺度时空特征，经过所有中间特征提取单元，综合时空特征传送到全连接输出层，全连接输出层接收综合时空特征输出预测结果。
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公开(公告)号：CN114047214A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111372875.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N23/223 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种改进的DBN‑MORF土壤重金属含量预测方法，涉及土壤分析技术领域，通过对Pb、As重叠峰的X射线荧光光谱数据进行特征提取，并根据提取出的重叠峰的特征，对Pb、As元素的含量进行同时预测，从而实现基于重叠峰的土壤重金属含量预测。本发明提出基于DBN‑MORF的预测模型，并用SSA对DBN参数进行优化，实现基于重叠峰光谱数据的重金属含量预测，避免了数据信息的浪费，降低主观因素的影响，优化预测效果，简化操作过程。
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公开(公告)号：CN105842785A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610340016.6
申请日：2016-05-20
Applicant: 燕山大学
IPC: G02B6/122
CPC classification number: G02B6/1225
Abstract: 本发明公开一种基于啁啾多孔硅光子晶体的多通道滤波器，其结构主要由光学基底材料和光子晶体多层膜构成，其中光子晶体多层膜由两种不同多孔率的多孔硅A、B通过其中一种多孔硅层的物理厚度变化而形成啁啾结构基础单元并重复N个周期来构成，其结构为[A/B1/A/B2/…/A/Bi]N。对于不同多孔率的A和B，在每个周期中，A层物理厚度a不变，B层物理厚度b1,b2,…bi成等差数列排列。采用电化学阳极腐蚀法制备多孔硅光子晶体，通过控制电化学阳极腐蚀的电流密度和腐蚀时间来实现啁啾结构。本发明与二维、三维光子晶体和传统滤波器相比，制备工艺简单，损耗低，可提供多个高透射率的滤波通道，在光通信系统和光子器件及系统中可发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN116432832A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310274275.3
申请日：2023-03-21
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了基于XGBoost‑LSTM预测模型的水质预测方法，属于数据分析和预测领域，包括获取数据，对数据进行归一化和异常值处理；将处理后的数据进行主成分和相关性分析，根据分析结果对整体数据降维；将降维后的数据输入XGB进行特征处理并提取，选择合适的变量；将输入的变量特征对XGB进行训练，确定XGB的各项参数；将XGB特征处理和提取后得到的数据分别输入XGB和LSTM进行数据预测；使用误差倒数法融合XGB和LSTM，得到XGBoost‑LSTM预测模型；将XGB特征处理提取得到的数据输入到预测模型得到预测结果。本发明降低了LSTM的误差且提高了运算速度，提高了水质预测的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114067114A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111341940.3
申请日：2021-11-12
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于藻类细胞形态的面积核分割计数方法，涉及图像处理与图像分割技术领域，包括对连通区域进行特征的提取和聚类，将单细胞区域分为一类，根据单细胞区域的面积设计权重面积核，使用权重面积核与藻类细胞匹配，从而将粘连细胞区域分割，过滤噪声区域，达到计数的目的。本发明根据藻类连通区域的形态特征，使用高斯混合模型进行聚类，构造了一种类似藻类形态的权重面积核，该面积核能够很好的将噪点过滤，且在不完整藻类细胞以及粘连细胞的分割方面达到很高的精度，同时采用精准定位的方式，提高了分割处理速度。
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公开(公告)号：CN106226268A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610527961.7
申请日：2016-07-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N21/41
CPC classification number: G01N21/41
Abstract: 本发明公开一种基于倏逝波谐振的多孔硅-硅-多孔硅气体传感器，包括由多孔硅-硅-多孔硅组成的结构，以及在该结构两端进行耦合的硅棱镜，所述多孔硅-硅-多孔硅组成的结构通过脉冲电化学腐蚀方法制备，其中硅的折射率nSi＝3.5，光源以一定入射角度θ从硅棱镜工作表面入射，在硅棱镜与多孔硅层界面处发生全反射并产生倏逝波，若倏逝波的穿透深度大于多孔硅层厚度，则倏逝波在中间硅层内发生全反射形成谐振腔并产生谐振峰，当气体进入多孔硅中，使其折射率改变，从而产生谐振峰漂移来测量气体浓度。该传感器具有结构简单、高Q值和高灵敏特性，可对低浓度气体进行精确、快速的测量，在低浓度气体的检测应用中具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN114399642B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111641007.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 燕山大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络荧光光谱特征提取方法，涉及荧光光谱的特征提取技术，本发明首先在卷积神经网络的输入层做原始数据的预处理，通过特征区域积分找到重要光谱区域，减少网络训练的时间和复杂度；其次卷积神经网络采用DeepSpectra模型，在增加网络深度的同时减少每个特征图的长度，在每个卷积层输入前加入稀疏约束，提高特征提取的有效性，同时每个卷积层的卷积核采用大中小三个尺度进行特征提取，将融合后信息作为特征图来增强每层的提取效果。本发明可以更好的找到原始数据中的特征信息，减少了网络训练的时间和复杂度，提高特征提取的有效性，使得重要的特征信息被不断加强，而不重要的信息被逐渐削弱。
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公开(公告)号：CN114047214B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111372875.0
申请日：2021-11-19
Applicant: 燕山大学
IPC: G01N23/223 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F18/2135
Abstract: 本发明公开了一种改进的DBN‑MORF土壤重金属含量预测方法，涉及土壤分析技术领域，通过对Pb、As重叠峰的X射线荧光光谱数据进行特征提取，并根据提取出的重叠峰的特征，对Pb、As元素的含量进行同时预测，从而实现基于重叠峰的土壤重金属含量预测。本发明提出基于DBN‑MORF的预测模型，并用SSA对DBN参数进行优化，实现基于重叠峰光谱数据的重金属含量预测，避免了数据信息的浪费，降低主观因素的影响，优化预测效果，简化操作过程。
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公开(公告)号：CN114399642A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111641007.8
申请日：2021-12-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种卷积神经网络荧光光谱特征提取方法，涉及荧光光谱的特征提取技术，本发明首先在卷积神经网络的输入层做原始数据的预处理，通过特征区域积分找到重要光谱区域，减少网络训练的时间和复杂度；其次卷积神经网络采用DeepSpectra模型，在增加网络深度的同时减少每个特征图的长度，在每个卷积层输入前加入稀疏约束，提高特征提取的有效性，同时每个卷积层的卷积核采用大中小三个尺度进行特征提取，将融合后信息作为特征图来增强每层的提取效果。本发明可以更好的找到原始数据中的特征信息，减少了网络训练的时间和复杂度，提高特征提取的有效性，使得重要的特征信息被不断加强，而不重要的信息被逐渐削弱。
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