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公开(公告)号：CN111968700A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010644955.6
申请日：2020-07-07
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BERT的水稻表型组学知识图谱关系提取方法及系统，包括如下步骤：首先，使用植物本体论对于水稻表型组学数据进行关系分类，获得关系数据集；其次，将关系数据集转化为词向量、位置向量以及句子向量表示，输入BERT模型进行训练与测试，生成关系抽取模型；最后，将需要抽取的水稻表型组学文本与实体输入关系抽取模型，返回相应的关系，本发明构建了水稻表型组学专用数据集，使用多种向量表示作为输入，能够更好对句子内部以及句间关系特征进行提取，提升水稻表型组学知识图谱关系提取的效率和性能。
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公开(公告)号：CN106371318B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610965089.4
申请日：2016-10-31
Applicant: 南京农业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于合作博弈的设施环境多目标优化控制方法，它包括以下步骤：S1、建立设施环境的三个控制目标：环境参数‑温湿度控制目标、能耗控制目标以及控制设备物理极限性，即设备损耗控制目标；S2、建立合作博弈模型，采用基于合作博弈模型的多目标模型预测控制方法对前述设施环境的三个控制目标的进行处理，得到每个控制目标的优化函数；S3、求解所得的目标的优化函数，获取各目标函数的最优控制量。本发明借鉴博弈论思想，将各个控制目标看作各个博弈方，通过建立合作竞争模型，使得每个博弈方在考虑个人利益的同时也兼顾他人利益，从而解决多目标冲突问题。
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公开(公告)号：CN107832790A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711067416.5
申请日：2017-11-03
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于局部低秩表示的半监督高光谱图像分类方法，利用局部低秩系数来刻画空谱信息，最终借助获得的空谱信息得到一种增强的高光谱图像半监督分类方法。本方法首先通过局部低秩表示对空谱信息进行刻画，然后对无标记的样本进行标签初始化，最后基于已获得的空谱信息对高光谱图像进行半监督分类。本发明的方法能够适用于标签样本数量不足的高光谱图像分类的情况中，同时实现提高分类准确率，边界模糊性明显降低。
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公开(公告)号：CN106778909A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710022745.1
申请日：2017-01-12
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6223
Abstract: 本发明公开了一种空间密度相似性度量K‑means聚类方法，其特征在于该方法采用将空间密度的相似性距离和新的K‑means方法类中心的迭代模型相结合的方法，来改进单一的欧氏距离测量方法和K‑means的迭代规则。本发明的聚类方法不仅可以合理地衡量样本间的距离，同时可以选择出更加可靠稳定的初始聚类中心。同时本发明中新的K‑means方法类中心的迭代模型，使数据集中心点的选择更加准确，尤其是对于非簇型数据集，其中心点的选择完全可以避免在数据集以外的点，使得聚类效果显著提高。
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公开(公告)号：CN105703433A
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201610142331.8
申请日：2016-03-14
Applicant: 南京农业大学
IPC: H02J7/00
CPC classification number: H02J7/0045
Abstract: 一种多旋翼飞行器接触式无线充电系统，它包括：充电基站：该充电基站与充电器连接，对多旋翼飞行器进行接触式无线充电；异形受电装置：该异形受电装置安装在多旋翼飞行器起落架的底部，能够与充电基站相接触，为多旋翼飞行器进行接触式受电。在多旋翼飞行器能量感知自身电池电量不足时，自主飞回落入充电底座，通过受电装置与充电底座进行接触连接，接通充电回路，实现自主充电。本发明采用接触式无线充电方案，充分借用现有充电技术，利用充电底座与安装在多旋翼飞行器上受电端接触连接，实现接触式无线充电，解决了多旋翼自主飞行器作业中的续航问题，保证了自主飞行作业能够持续进行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103228021A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310000985.3
申请日：2013-01-05
Applicant: 南京农业大学
CPC classification number: Y02D70/32
Abstract: 一种基于无线传感器执行器网络的设施作物生长环境参数监测和控制方法，其特征是包括三个阶段：分簇形成阶段、簇内更新阶段、簇头重新选举阶段。该方法将WSAN技术应用于设施作物，并提出一种适合WSAN网络的协作路由协议——基于动态分簇的角度转发路由协议，同时提出一种基于密封第一价拍卖的实时任务分配算法RTAA-SFPA。本发明可以实现设施作物应用的自动化、网络化和智能化；可以实现设施作物管理的实时性、可靠性和低能耗。
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公开(公告)号：CN119722771A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510221287.9
申请日：2025-02-27
Applicant: 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了基于深度图像与SIFT算子的道路表面点云数据获取方法、系统、设备及存储介质，涉及点云处理技术领域，包括获取RGB图像与深度图像；将深度图像转换为点云；进行RGB图像拼接以及点云拼接。本发明提供的基于深度图像与SIFT算子的道路表面点云数据获取方法与现有方法相比，本方法成本较低，获取数据更为便捷。所需数据量小，对于计算和存储性能要求都较低。对环境适应效果好，更容易应对雨雪等天气干扰情况。自动化程度高，需要人工干预少，技术门槛较低。获取数据快速，应用场景广泛。本方法能够解决当前技术获取数据设备成本高，获取数据量较大，对数据存储和计算要求较高的问题，能大幅降低计算需求与成本。
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公开(公告)号：CN119478703A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510013320.9
申请日：2025-01-06
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/10 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了水稻光谱胁迫指数构建方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及水稻胁迫分类技术领域，包括：定期拍摄不同组别水稻叶片得到原始高光谱图像进行黑白矫正；对不同胁迫下的水稻叶片提取感兴趣区域，计算平均光谱数据并进行SG平滑滤波器处理；使用生成对抗网络提取贡献度最高的50个特征波段；将特征波段对应的平均光谱数据作为模型输入数据输入随机森林分类模型，得到模型分类结果；同时筛选前5的特征波段及对应权重构建光谱指数，得到胁迫指数划分胁迫类别，输出水稻的胁迫原因。本发明更高效地捕捉数据中的非线性关系，提高分类模型性能，计算效率高、适应性强，大幅度减少高光谱数据的维度，有效降低了模型计算复杂度。
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公开(公告)号：CN118465202B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202410910017.4
申请日：2024-07-09
Applicant: 南京星罗智能科技有限公司 , 南京农业大学
IPC: G01N33/08 , G01N21/31 , G01N21/01 , G06V20/60 , G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/771 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了本发明设计了一种电子装置及对鸡蛋性别的无损识别方法。其中电子装置包括，存储计算机可读指令的存储器和处理器。处理器在执行计算机可读指令时被配置成：能够处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像。本发明能够直接处理受精鸡蛋特定波段的光谱图像，其通过该装置进行鸡蛋公母的识别效率更高，耗时极大缩短。
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公开(公告)号：CN119132419A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411595666.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 南京农业大学 , 南京星罗智能科技有限公司
IPC: G16B40/00 , G16B20/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种蛋白质互作预测方法、系统、计算机设备和存储介质，涉及生物技术领域，包括：输入层接收蛋白质特征编码，并重塑为二维向量；隐藏层通过卷积、池化、残差块和全连接层进行特征提取，通过ReLU函数引入非线性变换；输出层通过Sigmoid函数输出互作概率，并通过二元交叉熵损失函数进行优化；通过随机梯度下降优化器训练蛋白质互作预测模型。本发明提供的蛋白质互作预测方法使用UniPPI模型与传统特征提取不同组合方式，与传统机器学习模型以及深度学习模型对比，UniPPI模型具有更高的准确率、精度为以及F1得分。
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