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公开(公告)号：CN118335201B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410748840.X
申请日：2024-06-12
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G16B40/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种预测方法，具体是基于可变形卷积神经网络和趋同相似性原理的预测方法，通过收集蛋白质序列、蛋白质结构数据和蛋白质相互作用信息；使用可变形卷积神经网络DCN模型对蛋白质序列进行特征提取；计算蛋白质的趋同相似性，将获得的序列相似性矩阵、结构相似性矩阵、功能相似性矩阵三个矩阵，将所有矩阵的加权平均作为融合后最终的相似性矩阵；选择图神经网络GNN处理图结构数据，使用部分已知的蛋白质相互作用信息来训练预测模型，选择随机梯度下降优化算法优化模型参数；利用优化后的预测模型对蛋白质的相互作用进行预测。本发明融合可变形卷积技术和趋同相似性技术，显著提升了蛋白质相互作用网络的数据质量和深度解析。
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公开(公告)号：CN118314352A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410736895.9
申请日：2024-06-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感图像处理技术领域，具体是一种基于补丁级分类标签的农作物遥感图像分割方法，该方法使用patch级标注图像数据分别训练教师网络和学生网络，在教师网络的输出中，筛选出可靠的预测结果作为学生网络的伪标签，不可靠结果作为学生网络的负样本；利用学生网络的分类结果生成图像分割模型的像素级伪掩码，将学生网络不同编码阶段的特征图作为分割模型的伪标签；最后使用经过充分训练的学生模型作为主干网络，对测试集图像进行分割。本发明增强了对噪声和局部变化的鲁棒性，提高了模型泛化能力，有效减少图像标注质和量上的需求；通过多层伪监督缩小patch级标签和像素级标签之间的信息差距。
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公开(公告)号：CN117933800A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410098864.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06V20/68 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种农产品质量安全监管评价系统，包括农产品信息采集模块、质量安全标准模块、评价模型模块，所述农产品信息采集模块用于获取农产品的数据，农产品的数据包括由若干个农产品名称组成的农产品名称列表，每个农产品名称下关联有若干单样本的外观图片、农药残留量、微生物污染值，所述质量安全标准模块用于设置质量安全标准，质量安全标准包括由若干农产品质检名组成的农产品名称质量标准列表，农产品质检名下对应包含有外观集、农药残留限量、微生物菌落限量；本发明的有益效果是：系统实现了集成式数据管理，能够收集各个地方上传的农产品数据，并根据农产品数据进行质量评估，管理更加高效，并且便于追溯。
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公开(公告)号：CN116894582A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310888980.2
申请日：2023-07-19
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及农产品风险监测，具体涉及一种农产品市场风险监测方法，采集农产品的历史农产品信息和实时农产品信息，并对农产品的供给量和需求量进行预测，得到预测供给量和预测需求量；基于预测供给量和预测需求量进行供需关系分析，结合历史农产品信息、实时农产品信息对农产品的价格进行预测，得到预测价格；基于历史农产品信息分析价格波动规律，根据历史农产品信息和价格波动规律对价格波动分布进行拟合，并确定价格波动预警阈值；根据实时农产品信息、预测价格和价格波动分布计算价格波动幅度，对价格波动幅度与价格波动预警阈值进行比较；本发明提供的技术方案能够克服不能较好地对农产品的供需不平衡风险及价格波动风险进行有效预警的缺陷。
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公开(公告)号：CN110554695A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910746001.3
申请日：2019-08-13
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明属于智能小车控制技术和传感器信息采集技术领域，尤其是一种支持自然语言接口的室内避障环境监测小车，针对监测不及时、使用不方便的问题，现提出以下方案，包括：STM32F103主控模块、电源供电模块、WiFi通信模块、传感器模块、电机驱动模块、避障模块、自然语言接口，其特征在于，所述STM32F103主控模块用于控制整个小车系统运行，所述电源供电模块用于为所述小车各个模块供电，所述WiFi通信模块用于小车与承载自然语言接口的PC/手机端建立通信。本发明中，支持自然语言接口，建立一种人与小车之间便利且友好的交流方式，使小车能够准确获得指令和进行信息处理，可以兼容多种传感设备，对室内环境进行实全方位动态监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105792253B
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201610103875.3
申请日：2016-02-25
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开一种无线传感网介质访问控制优化方法，在网络形成期，传感器节点建立邻居表对邻居节点的调度信息进行记录。在进入竞争时期后，本发明根据邻居表中已有的参与竞争节点个数、邻居表中节点总数和预测上次参加竞争节点个数对参与下次竞争的节点个数进行精确的判断。为了使传感器节点能够适应网络负载的变化，本发明使用动态的竞争窗口策略。该策略根据网络中节点数目的变化自适应地调整本节点的竞争窗口大小，有效减少冲突发生概率和空闲侦听时间，避免由于冲突和长时间的空闲侦听造成的能量消耗，具有网络生存时间长、时延小、数据包时延抖动小的特点，适用于负载变化频繁的大规模无线传感器网络和时延敏感的传感器网络应用。
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公开(公告)号：CN109450783A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811363790.4
申请日：2018-11-16
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及通信领域，尤其涉及一种物联网通用网关。所述网关包括：接口模块、控制器模块、存储模块和供电模块。其中，控制器模块通过接口模块与外界进行信息交流，并向存储模块发送控制指令；存储模块根据控制器模块的控制指令存储数据；供电模块用于为所述网关各模块供电。所述控制器模块中设有数据采集器、数据控制器和数据发布器，分别实现数据采集、数据控制和数据发布功能。所述网关支持单设备运行和多设备协同运行两种模式，满足小规模SCADA系统的应用需求，也可构件大规模高可用的分布式SCADA系统，适用范围广，支持用户通过客户端进行访问，提高监控效率。
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公开(公告)号：CN106211168A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610567721.X
申请日：2016-07-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H04W12/12
CPC classification number: H04W12/12
Abstract: 本发明公开了一种结合基站信息判定位置数据真伪的系统和方法，系统包括采集终端、处理平台，其中采集终端采集基站数据、GPS数据，经过数据处理模块整合后，通过通信模块发送至处理平台；方法使用基站服务小区的经纬度作为绝对参考，计算位置数据是否在小区覆盖范围内，从而进行真伪判定。本发明创新提出一种新的判定方法和系统，能够对大数据时代的位置数据真实性和有效性进行判定。
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公开(公告)号：CN106130780A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610567722.4
申请日：2016-07-18
Applicant: 安徽农业大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/0677 , H04L41/0604
Abstract: 本发明公开了一种基于静态贝叶斯模型的IP网络故障定位方法，一方面通过新增疑似故障过滤模块，消除了网络噪声对探测结果的影响，大大提升故障定位准确度；另一方面通过新增故障预处理模块，计算最优故障集合，大大降低了现有算法的复杂度，从而适用于大规模网络拓扑。
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公开(公告)号：CN119918982A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510420773.3
申请日：2025-04-06
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明适用于水质预测领域，具体提供了基于图卷积及时空交错注意力机制的水质预测方法，该方法中，基于时空交错注意力机制构建包含四层Transformer架构的预测模型；第一层为嵌入Embedding；第二层为位置编码模块；第三层为N个相同带有时空交错注意力机制的Transformer编码器模块，在时空交错注意力机制中，通过将图卷积融入Transformer框架，将时间注意力模块与空间注意力模块进行堆叠，构成Transformer编码器模块；第四层为输出层；对构建好的预测模型进行训练，训练好的模型用于对目标水质进行预测。本发明可同时处理数据的时间和空间维度，捕捉不同时空尺度下的依赖关系，提高模型的表达能力和预测性能。
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