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公开(公告)号：CN112949783A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110471512.6
申请日：2021-04-29
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net神经网络的道路裂缝检测方法，包括：1)采集道路裂缝图像，构建道路裂缝数据集，并进行预处理操作，形成训练集和测试集；2)构建改进U‑Net神经网络模型；3)基于所述训练集，对所述改进U‑Net神经网络模型进行训练；4)基于所述测试集，对训练完成的改进U‑Net神经网络模型进行测试，输出检测结果，并对模型进行评估，得出模型性能。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络引入带扩张率的空洞卷积，可以减少卷积层的层数，减少模型的参数，同时节省了计算资源，降低了计算成本。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络在每个卷积层后，加入BN层，加速模型的训练，防止梯度爆炸。
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公开(公告)号：CN110989942A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911394186.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明具体涉及一种数据存储扩展接口系统及其控制方法，属于数据存储技术领域。包括主控制单元、译码器、与门电路、延时触发器、N个I/O扩展芯片、数据存储器；主控制单元的低位数据线与第N个I/O扩展芯片的数据输入端相连；第N个I/O扩展芯片的数据输出端与数据存储器的数据线连接；主控制单元的高位数据线分别与第1个I/O扩展芯片至第N-1个I/O扩展芯片的数据输入端相连；第1个I/O扩展芯片至第N-1个I/O扩展芯片的数据输出端分别与数据存储器的地址线连接；主控制单元的地址线与译码器的输入端连接。本发明突破了主控制单元的地址线限制，数据存储传统扩展构建的容量限制，满足了超大容量的实时存取需求。
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公开(公告)号：CN110470481A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910746595.8
申请日：2019-08-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法，包括(1)采集发动机故障数据，列出发动机故障原因；(2)确定BP神经网络模型的最佳隐含层节点数，建立BP神经网络模型；(3)根据已有的故障数据训练BP神经网络模型；(4)利用训练得到的BP神经网络模型，对采集的发动机数据进行分析，确定数据所对应的故障原因。以往发动机故障诊断存在机理复杂、检测精度低、成本高、不能显示故障原因等缺陷，本发明主要应用在发动机的故障诊断诊断方面，比以往的方法更具优势性，节省了成本，提升建模效率，可以快速锁定最优的隐含层节点数。
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公开(公告)号：CN119338616A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411414401.1
申请日：2024-10-11
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q50/00 , G06N3/098 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于个性化联邦学习的社交网络舆情分析方法及系统，属于舆情分析技术领域。本发明在参与者端和服务器端分别采取动态层级聚合与超网络更新机制，将参与者端与服务器端相结合，共同处理非独立同分布数据造成的数据偏差问题，降低对模型聚合造成的负面影响，得到适应各个用户习惯的社会网络舆情分析模型用于社交网络舆情分析。
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公开(公告)号：CN112949783B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202110471512.6
申请日：2021-04-29
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于改进U‑Net神经网络的道路裂缝检测方法，包括：1)采集道路裂缝图像，构建道路裂缝数据集，并进行预处理操作，形成训练集和测试集；2)构建改进U‑Net神经网络模型；3)基于所述训练集，对所述改进U‑Net神经网络模型进行训练；4)基于所述测试集，对训练完成的改进U‑Net神经网络模型进行测试，输出检测结果，并对模型进行评估，得出模型性能。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络引入带扩张率的空洞卷积，可以减少卷积层的层数，减少模型的参数，同时节省了计算资源，降低了计算成本。本发明方法构建的改进U‑Net神经网络在每个卷积层后，加入BN层，加速模型的训练，防止梯度爆炸。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110989942B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN201911394186.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明具体涉及一种数据存储扩展接口系统及其控制方法，属于数据存储技术领域。包括主控制单元、译码器、与门电路、延时触发器、N个I/O扩展芯片、数据存储器；主控制单元的低位数据线与第N个I/O扩展芯片的数据输入端相连；第N个I/O扩展芯片的数据输出端与数据存储器的数据线连接；主控制单元的高位数据线分别与第1个I/O扩展芯片至第N‑1个I/O扩展芯片的数据输入端相连；第1个I/O扩展芯片至第N‑1个I/O扩展芯片的数据输出端分别与数据存储器的地址线连接；主控制单元的地址线与译码器的输入端连接。本发明突破了主控制单元的地址线限制，数据存储传统扩展构建的容量限制，满足了超大容量的实时存取需求。
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公开(公告)号：CN116758513A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310688153.9
申请日：2023-06-12
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的个性化交通标志判别方法，包括：服务器初始化模型参数，并将模型发送给客户端；客户端接收来自服务器端初始化模型参数；对数据数据预处理；在客户端训练模型；服务器聚合来自客户端的模型参数；客户端接收来自服务器的聚合后模型参数，并将聚合后的模型加载进本地模型中；继续训练模型，直到达到各自的迭代次数输出模型。本发明基于AIDE和DANE的分布式方法的修正项，个性化联邦学习和动态校准项的混合模型用于智慧车联网的交通标志判别的方法。该模型可以考虑每个用户的算力与其数据分布情况，在保证数据隐私安全的情况下以很小的性能进行交通标志判别。
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公开(公告)号：CN110470481B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910746595.8
申请日：2019-08-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络的发动机故障诊断方法，包括(1)采集发动机故障数据，列出发动机故障原因；(2)确定BP神经网络模型的最佳隐含层节点数，建立BP神经网络模型；(3)根据已有的故障数据训练BP神经网络模型；(4)利用训练得到的BP神经网络模型，对采集的发动机数据进行分析，确定数据所对应的故障原因。以往发动机故障诊断存在机理复杂、检测精度低、成本高、不能显示故障原因等缺陷，本发明主要应用在发动机的故障诊断诊断方面，比以往的方法更具优势性，节省了成本，提升建模效率，可以快速锁定最优的隐含层节点数。
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公开(公告)号：CN212207721U
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202021078163.9
申请日：2020-06-12
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G01W1/02 , G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了基于ARM的农业气象监测系统，属于农业气象监测技术领域。本系统包括ARM微处理器模块、温湿度检测模块、光照检测模块、风速风向检测模块、雨雪检测模块、PM2.5检测模块、显示模块；ARM微处理器模块用于处理其他检测模块发来的环境气象信息并将处理后的环境气象信息通过串口通信发送至显示模块；环境气象信息包括温湿度信息、光照信息、风速风向信息、雨雪信息、PM2.5信息。本实用新型具有在相对小环境下的对环境气象因素的实时监控，可以实时的对小环境内的气候变化能够精准的预报和监控，监控及预报成本低、效率高，以便对当前的气象数据分析来得到适合监测环境内的农作物生长的对策或者规避降低气象风险给农业生产造成的没必要的损失。
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公开(公告)号：CN211349331U
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201922432841.0
申请日：2019-12-30
Applicant: 南京信息工程大学滨江学院
IPC: G06F3/06
Abstract: 本实用新型具体涉及一种数据存储扩展接口系统，属于数据存储技术领域。包括主控制单元、译码器、与门电路、延时触发器、N个I/O扩展芯片、数据存储器；主控制单元的低位数据线与第N个I/O扩展芯片的数据输入端相连；第N个I/O扩展芯片的数据输出端与数据存储器的数据线连接；主控制单元的高位数据线分别与第1个I/O扩展芯片至第N-1个I/O扩展芯片的数据输入端相连；第1个I/O扩展芯片至第N-1个I/O扩展芯片的数据输出端分别与数据存储器的地址线连接；主控制单元的地址线与译码器的输入端连接。本实用新型突破了主控制单元的地址线限制，数据存储传统扩展构建的容量限制，满足了超大容量的实时存取需求。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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