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公开(公告)号：CN120014295A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510092587.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06V10/58 , G01N21/25 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/126 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于叶绿素含量反演技术领域，公开了基于特征提取和机器学习模型的冠层叶绿素含量反演方法，包括以下步骤：采用无人机搭载多光谱相机以及地面实测相结合的方式，对马铃薯冠层叶绿素含量数据进行采集与处理并植构建被指数；使用皮尔逊相关性分析和竞争性自适应重加权采样算法进行特征选择；基于机器学习构建叶绿素含量反演模型；基于灰狼优化算法和麻雀优化算法进行叶绿素含量反演模型优化，并进行精度评估。本发明采用上述基于特征提取和机器学习模型的冠层叶绿素含量反演方法，对马铃薯单生育期和全生育期进行对比研究，确定适合单个生育期和全生育期的最佳反演模型，保证了研究的准确性和适用性。
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公开(公告)号：CN119969974A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510480720.0
申请日：2025-04-17
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: A61B5/00 , G06V40/10 , G06V10/141 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06K7/10 , G06F16/901
Abstract: 本发明涉及智慧养殖及智能设备领域，公开了一种牛飞节脱毛检测装置，包括设备主体、用于采集牛飞节部位图像的图像采集单元、用于测绘牛蹄压力的阵列式压力传感单元、用于提供光源的分时激发光源、用于同步图像采集单元和分时激发光源的同步控制单元、用于进行数据分析和推理的分析推理单元、以及用于调节图像采集单元高度的垂直调节单元。本发明还公开了一种牛飞节脱毛检测方法，该方法使用上述检测装置进行数据采集，能实现对牛的飞节脱毛进行量化检测，得出量化结果，本检测装置和测量方法的检测结果准确，检测效率高，实用性强。
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公开(公告)号：CN119397924A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202510000218.5
申请日：2025-01-02
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明为一种水域叶绿素a浓度遥感反演方法、系统、介质及设备，涉及环境监测技术领域，以乌梁素海为研究区域，基于Sentinel‑2遥感卫星图像和乌梁素海实测Chl‑a浓度数据，提出了一种用于特征选择的改进遗传算法，结合蜣螂优化算法DBO优化XGBoost模型，来反演乌梁素海Chl‑a浓度。通过改进遗传算法筛选Chl‑a浓度的遥感特征波段，并将其输入DBO‑XGBoost模型，建立了DBO‑XGBoost乌梁素海Chl‑a浓度反演模型。结果显示，在相同反演模型下，有效地减少了波段间的冗余信息，降低了模型复杂度，同时提升了模型预测性能。‑DBO‑XGBoost模型的决定系数R2为0.9379。均方根误差（RMSE）为2.2566μg/L，平均绝对误差MAE为1.9019μg/L，为乌梁素海Chl‑a浓度的监测提供了有力的支持。
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公开(公告)号：CN113794638A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110977470.3
申请日：2021-08-24
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了基于差分进化算法的SDN数据中心网络大象流调度方法，包括以下步骤：建立数据中心网络大象流调度模型；收集数据中心网络链路状态信息；对新到达数据中心网络的数据流，利用ECMP算法进行流量调度；若大象流途径的某条链路的最大链路利用率大于阈值，执行步骤S5～S7，否则转步骤S2；选取与大象流同源目同节点的k条最短可用路径，作为重路由大象流的备选路径；利用基于差分进化算法的流量调度方法，从k条备选路径中计算出全局最优路径；将计算出的新路径转换成流表项下发给各网络节点，重路由大象流。本发明中的方法可以对拥塞链路上的大象流计算全局最优路径后重路由，实现流量的全局动态调度，降低网络最大链路利用率，提高网络对分带宽。
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公开(公告)号：CN107770093A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710908641.0
申请日：2017-09-29
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: H04L12/861 , H04L12/933
Abstract: 本发明公开了一种前置的连续反馈型两级交换结构的工作方法，两级交换结构包括两级crossbar和两级缓存，第一级crossbar之前设置输入缓存VOQ1，第一级crossbar和第二级crossbar之间设置中间缓存VOQ2；输入缓存VOQ1和中间缓存VOQ2均采用VOQ缓冲模式；本发明能够在有效扩展调度算法可执行时间的同时提供较优的时延性能，无需更改现有基于crossbar的数据传输控制机制，也无需付出额外的硬件开销且与现有交换设备的控制机制兼容，可用较低的成本将本发明方法用于现有的交换设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119908709A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510416718.7
申请日：2025-04-03
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: A61B5/107 , A61B5/00 , G06V40/10 , G06V10/141
Abstract: 本发明公开了一种非接触式牛瘤胃充盈度检测装置及检测方法，所述装置包括，单向通道、一号光源模块、二号光源模块、图像采集模块、同步触发单元和分析计算模块；单向通道控制牛前进，分析计算模块识别牛瘤胃区域图片，判断牛瘤胃区域是否位于成像图像水平居中位置，若在居中位置则发送控制信号到同步触发单元，接收分别投射牛瘤胃区域的第一图片和第二图片以及自然光图片，基于第一图片和第二图片以及自然光图片计算充盈度指数。一号光源模块和二号光源模块分别投射牛瘤胃区域，图像采集模块，采集牛瘤胃区域图片以及曝光后的图片；同步触发单元执行投射和采集指令。本发明可以实现充盈度指数的快速、自动和准确的检测。
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公开(公告)号：CN119416213A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411360141.4
申请日：2024-09-27
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06F21/56 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N3/006
Abstract: 本发明为了有效提高对Android恶意软件检测的准确率，提出了一种基于改进型斑马优化算法(Improved Zebra Optimization Algorithm,IZOA)与轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine，LightGBM)模型相结合的Android恶意软件动态检测方法。本发明提出的IZOA‑LightGBM方法引入了精英反向学习和萤火虫扰动策略，其通过IZOA增强了传统斑马优化算法的收敛速度和搜索能力；并利用IZOA对LightGBM模型的超参数进行优化，实现Android恶意软件多分类动态检测。实验结果表明，本发明提出的IZOA‑LightGBM方法在CICMalDroid‑2020数据集和CCCS‑CIC‑AndMal‑2020数据集上的总体准确率分别为99.75％和98.86％，优于其他比较模型。
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公开(公告)号：CN110991204B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201911288628.5
申请日：2019-12-12
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明公开了一种移动RFID系统标签到达率的预测方法，首先使用建模数据和灰色模型GM（1，1）建立标签动态到达模型，然后利用加权方法对灰色模型微分方程初始值加权进行改进，最后利用滑动窗口机制进行标签到达率的预测，最终得到一个基于滑动窗口机制的加权灰色模型预测算法，从而对移动RFID系统标签到达率进行预测。本发明中的移动RFID系统标签到达率预测方法能够降低系统的预测误差率；通过滑动窗口机制，保证系统建模长度稳定在4，并且达到在线更新建模数据的要求，具有低预测误差率、低计算复杂度以及较高的系统稳定性。
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公开(公告)号：CN112181598B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202011086788.4
申请日：2020-10-12
Applicant: 内蒙古农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进遗传算法的云计算任务调度方法，针对云环境下的任务调度问题，采用实数直接编码方式进行编码，利用竞争交叉的方法初始化种群；将云任务总完成时间作为适应度函数计算种群中每个个体的适应度值；判断是否满足终止条件，如果满足终止条件，则此时种群中适应度值最小的染色体个体的编码即为最终的云任务调度方案，反之，利用三段式选择法对种群中的优秀个体进行选择，对经过选择操作后的种群进行吞噬操作，对经过吞噬操作后的种群进行变异操作，直至最终种群中个体的适应度值满足终止条件。本发明中的云计算任务调度方法明显改善了云任务的总体完成时间，在云计算任务调度方面具有有效性。
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公开(公告)号：CN110765595B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201910959834.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 内蒙古农业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/18 , G06F9/50 , H04L41/12 , H04L45/12 , H04L45/655 , H04L45/122 , H04L45/02
Abstract: 基于多层虚拟拓扑节能的SDN数据中心网络流量调度方法。本发明提供了一种节能的多层虚拟子拓扑的流量调度方法，首先建立节能流量调度问题的优化数学模型，使得在能够承载所有网络数据流的前提下，网络能耗最小，然后通过节能的多层虚拟拓扑流量调度算法来求解该数学优化模型，得到数据流的节能调度方案，通过休眠高一层的虚拟拓扑和交换机端口到达节能的目的。此外，该方法能够根据当前链路利用率，动态调整高一层虚拟子拓扑的工作状态，并且能够在开启的子拓扑中找到跳数最少、最大链路利用率最小的路径来路由数据流，从而解决“富连接”数据中心网络在低负载时能源利用率较低的问题。
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