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公开(公告)号：CN111523055B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010354818.9
申请日：2020-04-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F16/9536 , G06F40/247 , G06F40/289 , G06F16/9535 , G06F16/332 , G06F17/16
Abstract: 本发明设计了一种基于农产品特征属性评论倾向的协同推荐算法及系统，解决目前电商平台中农产品推荐不够精准的问题；本发明改进传统协同过滤推荐算法只考虑用户评分的单一性，提出将用户评分结合评论情感倾向程度加权，用户评论中对农产品特征属性倾向进行量化，作为计算用户相似度的重要参数的改进方法，结合用户评分构建出用户点评模型矩阵；在计算用户相似度时使用矩阵代替传统推荐算法中用户评分进行计算，综合考虑用户评分和评论信息进行邻居集查找，最终确定推荐农产品集；本方法与传统协同过滤推荐算法相比，除了考虑评分之外，将不同用户评论信息中的潜在联系作为参数进行邻居集查找，有效地提高了电商平台中农产品推荐的精准度。
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公开(公告)号：CN114414737B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210048149.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及气体检测技术领域，且公开了呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，包括电源、主控制机、温控系统、进气系统、检测箱、集气罩和两组气体检测传感器组件，所述集气罩内连接有检测机构，所述检测箱内固定连接有横板，所述横板的侧壁连接有承载机构，所述承载机构与集气罩连接，所述集气罩的一侧固定连接有外壳。该机呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，可以改变收集气体设备的容积，使挥发性气体的体积变小密度增大，有利于检测设备准确检测出气体中各组分的浓度，并且检测后的挥发性气体可回流至原位，无需抽出检测挥发性气体成分，不影响检测果实在呼吸跃变过程中产生的气体总量。
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公开(公告)号：CN114414737A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210048149.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明涉及气体检测技术领域，且公开了呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，包括电源、主控制机、温控系统、进气系统、检测箱、集气罩和两组气体检测传感器组件，所述集气罩内连接有检测机构，所述检测箱内固定连接有横板，所述横板的侧壁连接有承载机构，所述承载机构与集气罩连接，所述集气罩的一侧固定连接有外壳。该机呼吸跃变型作物本体挥发性气体检测系统，可以改变收集气体设备的容积，使挥发性气体的体积变小密度增大，有利于检测设备准确检测出气体中各组分的浓度，并且检测后的挥发性气体可回流至原位，无需抽出检测挥发性气体成分，不影响检测果实在呼吸跃变过程中产生的气体总量。
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公开(公告)号：CN111369318A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010131570.X
申请日：2020-02-28
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06Q30/06 , G06Q30/02 , G06F16/36 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种基于商品知识图谱特征学习的推荐方法及系统，构建关联商品知识图谱，用于解决商品推荐的重复率高和准确率低的问题。本发明提供的方法包括电商平台商品信息的智能获取；商品信息清洗，商品实体和关系智能提取，商品知识图谱构建；利用商品分类结合商品搭配模型对商品知识图谱中的实体进行融合，构建关联商品知识图谱；根据用户的历史购买记录确定待匹配商品实体，连接关联商品知识图谱，进行商品特征学习，降维得到商品实体和关系向量；计算知识图谱匹配到的商品间相关度，对相关度进行排序之后进行商品推荐。本发明通过关联商品知识图谱构建、更新，以及特征学习方法，构建商品推荐系统，实现商品推荐命中率准确率的大幅度提升。
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公开(公告)号：CN104297452B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201410594915.X
申请日：2014-10-30
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了基于无线传感器网络的土壤墒情数据预处理方法，包括以下步骤：（1）以无线传感器网络中的m个土壤墒情监测单元作为源节点进行土壤墒情数据采集，同时任选一源节点作为汇聚节点；（2）m个源节点通过无线网络将土壤墒情数据以单播方式分发数据包至汇聚节点；（3）汇聚节点将接收到的m组土壤墒情数据利用正态分布计算各土壤墒情因子的期望值μ和标准差σ；若标准差σ可信阈值d，则将期望值μ作为该土壤墒情因子在该监测点区域范围所测得的数据均值上传至服务器；（4）汇聚节点将标准差σ不符合标准的土壤墒情监测单元的序号通过无线通信网络上传至服务器。本发明能够有效减小土壤墒情测量结果误差，并使土壤墒情数据量更小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105282436A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201510556182.5
申请日：2015-09-02
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于嵌入式的农业物联网图像采集装置，包括型号为S3C2440的嵌入式微处理器，嵌入式微处理器中设置有Linux操作系统，嵌入式微处理器上接入有3G模块、摄像头接口、时钟电路、LCD接口、JTAG接口、串口电路、电源及复位电路、SDRAM、NOR-FLASH、NAND-FLASH。本发明可根据用户在节点应用程序的设置或远端用户的命令，实现节点图像周期或随机的实时采集和3G无线传输，完成对作物生长情况的图像信息的实时分析采集，为增产增收提供基础。
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公开(公告)号：CN119360123A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411650652.X
申请日：2024-11-19
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/70 , G06V10/82 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于测试时间自适应的图像分类方法，涉及计算机视觉技术领域，具体包括：步骤1：对测试图像数据集合进行破坏性转换；步骤2：通过预训练的分类器f得到伪标签概率分布，构建伪标签概率差异损失；步骤3：计算伪标签概率差异分数，根据伪标签概率差异分数筛选测试图像集合，步骤4：将筛选后的图像输入能量模型，从而得到能量分数和概率密度；步骤5：构建能量优化目标；步骤6：通过伪标签概率差异损失和能量优化目标构建联合优化目标，用于训练测试时间自适应模型，以实现图像分类。本发明将伪标签概率差异引入能量模型，分别从能量和形状信息两个角度对测试数据进行感知，提高了模型在测试图像集合上的分类准确度。
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公开(公告)号：CN117953374A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410098762.3
申请日：2024-01-24
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T7/277
Abstract: 本发明公开了一种灌木型农作物生长质量智能监测方法及系统，属于农作物生长监测技术领域。本发明包括如下步骤：S1、构建茶叶图像数据集；S2、设计算法及灌木型农作物目标检测；S3、构建灌木型农作物叶芽跟踪数据集：基于S1中所采集的茶树视频资料，对视频帧内每一叶芽目标进行逐帧标注，构建灌木型农作物叶芽跟踪数据集；S4、设计灌木型农作物叶芽跟踪方法；S5、设计灌木型农作物叶芽计数方法。本发明还进一步提出了与方法相匹配的智能监测系统。本发明应用了深度学习对灌木型农作物的生长状况进行监控，解决了大多依赖于农业从业者的经验判断，避免了人工检测劳动强度大，结果易受个人主观判断的影响，确保了评估的准确性和时效性。
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公开(公告)号：CN116778391A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310828903.8
申请日：2023-07-07
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种多模态作物病害表型协同分析模型、装置及模型构建系统，方法包括：构建基于改进CNN和LSTM的作物病害表型文本生成模型，通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练；基于改进CNN和LSTM的作物病害表型文本生成模型通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练；构建基于查询文本引导和多阶段推理的视觉语言定位模型(MQVL)通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练；构建基于CNN‑Transformer双流多模态少样本识别模型(CTMF)通过组建的多模态训练数据集，对其进行训练。
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公开(公告)号：CN114289348B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202111657039.7
申请日：2021-12-31
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种农产品质量安全监测与控制系统，属于农产品安全技术领域。一种农产品质量安全监测与控制系统，包括传送带，所述传送带的外侧先后设置有三个关卡，分别为第一关卡、第二关卡以及第三关卡；所述第一关卡和第二关卡的顶部均设置有分类相机，所述分类相机与分类计算机连接；所述第三关卡位于传送带的末端，所述第三关卡连接分果装置以及切片检测装置。本发明有效的解决了传统的产品质量安全检测与控制系统耗费人力且工作效率底的问题。
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