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公开(公告)号：CN113253280B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110438708.5
申请日：2021-04-23
Applicant: 青岛农业大学
Inventor： 宋彩霞
Abstract: 本发明涉及一种联合双曲调频（HFM）与线性调频（LFM）的测距测速方法，主要包括以下步骤：1）目标向着声纳方向运动；2）首先发射一个HFM信号，然后发射一个LFM信号，HFM与LFM各自发射的起止频率没有大小关系约束，且两种信号的频带脉宽独立设置；3）分别找出两个信号的匹配滤波极大值出现的时间；4）利用HFM信号与LFM信号的时延关系，计算目标与声纳系统之间的距离和目标速度。本方法利用HFM+LFM组合信号测速、测距，消除了单个HFM信号与单个LFM信号测距时存在的测距误差，提高了测速、测距精度，HFM和LFM的参数可独立设置，具备更灵活的信号组合模式，降低了运算成本，可支持工程应用。
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公开(公告)号：CN110392358B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201810342600.4
申请日：2018-04-17
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明公布了车载自组织网络中一种RSU（Road Side Unit）协调的MAC（Medium Access Control）协议，包括：每辆车都配备两个收发器，收发器I总是在控制信道上，收发器II可以在多个服务信道上面切换；在RSU的协助下，节点可以实现在控制信道上无竞争的传输安全消息；在控制信道上，在安全消息传输之后，节点采用竞争的方式进行服务信道的协调与预约，以实现在服务信道上面无竞争的传输服务包；该协议支持在整个同步间隔内传输服务包，从而提高了服务信道的饱和吞吐量和利用率，减少了传输延迟。
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公开(公告)号：CN112949796A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110304762.0
申请日：2021-03-23
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的混合式病虫害识别装置及方法，包含客户端和服务端，具有离线模式和在线模式两种模式，离线模式下，客户端设备将拍摄到的病虫害图片利用本地轻量级深度学习模型MobileNet进行识别并给出识别结果；在线模式下，客户端通过无线网络上传图片到远方服务端的计算机，使用经典深度学习模型DenseNet执行识别任务，并将识别结果发送回客户端；两种模式可以根据网络是否连接自动选择或者用户根据偏好自己选择，服务端的识别模型更加准确，客户端的识别模型更加快速。本发明使用离线与在线两种工作模式，减少了对网络的依赖，解决山区以及偏远地区网络信号差而不能进行病虫害识别问题，同时具有快速与准确特点，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN111837486A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010560896.4
申请日：2020-06-18
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明涉及盐碱地改良水肥系统及方法，其包括盐碱地构建模型和/或对盐碱地进行改良作业的盐碱施工装置（52）；盐碱地构建模型包括待改良的盐碱土壤层（1）；底部透水装置（2），为渠道结构，其位于盐碱土壤层（1）下方，当盐碱土壤层（1）中存积有过饱和水分后，利用水分的重力，水分携带盐碱土壤层（1）中的盐碱成分下沉汇入到底部透水装置（2）中，实现对盐碱土壤层（1）的盐碱成分改良；本发明设计合理、结构紧凑且使用方便。
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公开(公告)号：CN110691349A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810722466.0
申请日：2018-07-04
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网中面向安全应用的联合功率和竞争窗口的自适应控制（joint Power and Contention window size Adaptive Control,PCAC）算法。根据对本地车辆密度估计来动态调整传输功率，以解决传输范围与干扰之间的冲突；零竞争窗口、minislot方法结合基于接收端的隐式确认机制用来确保紧急消息的抢占式优先级与可靠传输；节点根据从邻居节点收到的数据包来估计冲突率，基于估计的冲突率，采用粗调结合细调方法调节基本安全消息的竞争窗口大小来提高系统的吞吐量。PCAC算法采用分布式方式，没有额外的通信花费，通过大量的仿真实验，证明了PCAC能明显提高安全服务的数据包投递率、吞吐量，降低传输延迟。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110399982A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201810345695.5
申请日：2018-04-18
Applicant: 青岛农业大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种融入情绪因素的贝叶斯网络学习风格初始化及修正算法，包括简单问题初始化模块、基本信息初始化模块、学习情绪因素模块、学习行为概率模块、条件概率表初始化及修正模块和贝叶斯网络修正模块；所述简单问题初始化模块使用简单问题初始化学习风格；所述基本信息初始化模块通过基本信息初始化学习风格；所述学习情绪因素模块让学习者选择情绪因素的权值确定当前情绪；所述学习行为概率模块是计算学习行为概率的过程；所述条件概率表初始化及修正模块完成初始化和修正条件概率表；所述贝叶斯网络修正模块进行修正学习风格。通过上述方式，本发明能快速准确地完成学习风格的初始化和修正，为自适应学习系统推荐学习路径做基础。
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公开(公告)号：CN113159609A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110491805.0
申请日：2021-05-07
Applicant: 青岛农业大学
Inventor： 宋彩霞 , 徐鹏民 , 唐源鸿 , 亓志国 , 刘永奇 , 陈勃宇 , 王云飞 , 付华侨 , 孙福豪 , 石家一 , 李童玮 , 丁洵 , 孙庆帅 , 刘阳 , 王子杰 , 刘传奇
Abstract: 本发明公开了一种基于熵值法的科技特派员绩效评定方法，包括以下步骤：一、从科技特派员出诊情况、问诊日志的完成情况、对科技进步的贡献、服务类型及人数、效果反馈等八个方面，26项指标构建科技特派员绩效评定指标体系；二、调查多位科技特派员的实际情况，统计步骤一中评定指标所需数据；三、根据步骤二所得数据，计算评定指标体系中各指标值；四、基于极值法对各指标进行无量纲化处理，并应用熵值法确定各指标权重；五、进行综合得分计算，确定评定等级。该方法层次清晰，评价指标全面，对科技特派员的绩效实现了全面量化分析，同时该方法充分反映客观决策，实现评价指标的科学赋权，避免了人为因素带来的偏差，提高了绩效评定的准确性。
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公开(公告)号：CN110691349B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201810722466.0
申请日：2018-07-04
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明涉及一种车联网中面向安全应用的联合功率和竞争窗口的自适应控制（joint Power and Contention window size Adaptive Control,PCAC）算法。根据对本地车辆密度估计来动态调整传输功率，以解决传输范围与干扰之间的冲突；零竞争窗口、minislot方法结合基于接收端的隐式确认机制用来确保紧急消息的抢占式优先级与可靠传输；节点根据从邻居节点收到的数据包来估计冲突率，基于估计的冲突率，采用粗调结合细调方法调节基本安全消息的竞争窗口大小来提高系统的吞吐量。PCAC算法采用分布式方式，没有额外的通信花费，通过大量的仿真实验，证明了PCAC能明显提高安全服务的数据包投递率、吞吐量，降低传输延迟。
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公开(公告)号：CN110856141A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201910792945.4
申请日：2019-08-27
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明涉及一种可靠有效的车载自组织网络多信道MAC（CRE-MAC）协议，属于车载自组织网络技术领域。其包括：路侧单元协调车辆预约用于安全消息传输的时隙，并安排安全消息广播的次序，实现了在控制信道上安全消息的无竞争传输；安全消息无竞争的传输（广播）降低了冲突概率，减少了广播所需要的时间，实现了安全消息的有界传输，也为服务信道预约留出了更多的时间；转发机制的引入确保了协调消息的可靠投递；提出的CRE-MAC协议在整个同步周期中都能利用服务信道资源进行非安全消息的传输，并有效解决了多信道隐藏终端问题和缺失接收端问题，提高了服务信道的饱和吞吐量与信道利用率。相比于传统的IEEE 1609.4协议，CRE-MAC协议能在很大程度上保证安全信息的可靠和及时的传输，提高网络吞吐量，减少非安全信息的传输延迟。
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公开(公告)号：CN110677819A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201810705303.1
申请日：2018-07-02
Applicant: 青岛农业大学
Abstract: 本发明公开了一种协同车辆安全系统（Cooperative Vehicle Safety System,CVSSs）中基本安全消息（Basic Safety Message,BSM）的自适应反馈控制方法，该方法包括：运用交通状况感知模型，实时捕获信道竞争情况，隐藏终端的影响和信道误码率，并计算出消息传播率（Information Dissemination Rate,IDR）为预测模型提供依据；运用预测模型，给出理想化的网络性能，理想的网络状态被视为获取最大的IDR，理想的IDR作为基准来指导BSM速率自适应反馈控制；运用反馈速率控制模型，使理想的IDR与实际IDR之间的误差收敛到零。与现有技术相比，本发明充分考虑对IDR产生不利影响的因素，可以在不同车联网环境和网络环境下提高实时车辆追踪精度，并且提高不同干扰影响下的CVSSs的鲁棒性。
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