公开(公告)号：CN110064372A

公开(公告)日：2019-07-30

申请号：CN201910378085.X

申请日：2019-05-08

Applicant: 华南理工大学 ,  华南协同创新研究院

Inventor： 程建华 ,  张莹莹 ,  余林玲 ,  张继勇 ,  周心慧

IPC: B01J20/22 ,  B01J20/28 ,  B01J20/30 ,  C02F1/28 ,  C02F101/38 ,  C02F101/34

Abstract: 本发明属于材料科学与工程领域，公开了一种金属有机骨架磁性复合材料及其制备方法和应用，包括以下步骤：(1)将Fe3O4颗粒羧基官能化，然后将羧基官能化后的Fe3O4颗粒进行洗涤和活化；(2)将羧基官能化后的Fe3O4颗粒加入反应溶剂中并超声分散均匀，得到混合液A；将有机配体加入到反应溶剂中，搅拌使其完全溶解，然后加入混合液A，搅拌混合均匀，再加入可溶性铝盐和辅助剂，搅拌混合均匀后形成混合液B，然后升温反应，反应结束后得到金属有机骨架磁性复合材料初产物；(3)将初产物洗涤，然后加热活化得到复合材料。该复合材料相比于单独的MOF材料和Fe3O4颗粒，吸附容量更高，吸附时间大大缩短。

公开(公告)号：CN114626454B

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202210240956.3

申请日：2022-03-10

Applicant: 华南理工大学 ,  中山市华南理工大学现代产业技术研究院

Inventor： 徐向民 ,  张莹莹 ,  郭锴凌

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种融合自监督学习和注意力机制的视觉情感识别方法。所述方法包括以下步骤：构建情感识别模型，包括主干特征提取网络、情感识别分类器和旋转自监督分类器；构建自监督学习任务；构建情感分类任务；分别构建优化自监督学习任务和情感分类任务的第一损失函数和第二损失函数，构建总损失函数；通过总损失函数对自监督学习任务和情感分类任务进行优化，得到优化后的主干特征提取网络和情感计算分类器；获取待识别图像，输入优化的主干特征提取网络和情感计算分类器，完成视觉情感识别。本发明充分考虑了图像的全局和局部特征，通过注意力机制增强了特征表示，同时通过自监督辅助任务丰富了特征语义信息，从而提升了视觉情感分类的效果。

公开(公告)号：CN114626454A

公开(公告)日：2022-06-14

申请号：CN202210240956.3

申请日：2022-03-10

Applicant: 华南理工大学 ,  中山市华南理工大学现代产业技术研究院

Inventor： 徐向民 ,  张莹莹 ,  郭锴凌

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种融合自监督学习和注意力机制的视觉情感识别方法。所述方法包括以下步骤：构建情感识别模型，包括主干特征提取网络、情感识别分类器和旋转自监督分类器；构建自监督学习任务；构建情感分类任务；分别构建优化自监督学习任务和情感分类任务的第一损失函数和第二损失函数，构建总损失函数；通过总损失函数对自监督学习任务和情感分类任务进行优化，得到优化后的主干特征提取网络和情感计算分类器；获取待识别图像，输入优化的主干特征提取网络和情感计算分类器，完成视觉情感识别。本发明充分考虑了图像的全局和局部特征，通过注意力机制增强了特征表示，同时通过自监督辅助任务丰富了特征语义信息，从而提升了视觉情感分类的效果。