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公开(公告)号：CN116188792B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310157013.9
申请日：2023-02-23
申请人： 四川大学
摘要： 本发明属于图像定量分析技术领域，公开了一种针对全血细胞散点图的定量分析方法及系统。首先对全血细胞散点图进行全局信息提取和局部信息提取，得到包含全血细胞散点图中所有散点细胞群落的位置分布信息的粗尺度图像，以及包含全血细胞散点图中单个散点细胞群落的内部特征信息的细尺度图像；然后采用卷积神经网络和胶囊网络对粗尺度图像进行特征提取，得到第一特征信息；采用卷积神经网络和残差网络对细尺度图像进行特征提取，得到第二特征信息；最后通过多层感知机从第一特征信息和所述第二特征信息中提取出高维定量特征信息，为下游APL筛查提供可靠的数据支撑，克服了现有的全自动血细胞分析仪仅针对细胞进行粗分类及计数的缺陷。
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公开(公告)号：CN116655421A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310940257.4
申请日：2023-07-28
申请人： 四川大学
摘要： 本发明公开了利用铬革屑无害化处理水解产物制备短肽螯合肥的方法，属于肥料混合物技术领域，该方法包括步骤：（1）对铬革屑进行预处理；（2）将预处理后的铬革屑加入亚临界水压力反应釜，按15‑40：1的液比加水并反应15‑120min；（3）反应结束等待自然冷却至室温，对反应浆料进行固液分离得铬泥和水解液，分别烘干得到铬渣和水解产物；（4）取水解产物溶于水得到水解溶液，调节水解溶液的pH值为5‑9，将水解产物与乙酸锌或氯化亚铁的质量比3‑7：1进行螯合，得到短肽螯合肥。本申请采用亚临界水对铬革屑进行水解，实现了无害化处理；本申请所得短肽螯合肥对植物施用后，可不断促进植物生长，肥效持久。
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公开(公告)号：CN111525587B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010252929.9
申请日：2020-04-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 四川大学
发明人： 范士雄 , 刘幸蔚 , 卫泽晨 , 李立新 , 王伟 , 韩巍 , 王玮 , 张鹏 , 王耿 , 张宪康 , 刘彦 , 沈晓东 , 於益军 , 陈仕彬 , 何欣 , 张锋 , 王衡 , 宋朋飞
摘要： 本发明提供一种基于无功负荷态势的电网无功电压控制方法及系统：获取无功分区后的负荷预测数据；将负荷预测数据和预先采集的电网状态数据输入到预先构建的Q‑Learning模型进行深度强化学习得到对应的样本数据；将样本数据和采集的电网状态数据输入预先构建的深度卷积神经网络模型得到预测数据对应的电网运行特征值控制电网无功电压；Q‑Learning模型将电网状态数据中上一时刻的数据通过双重Q‑Learning计算Q值得到当前时刻电网状态数据并将当前时刻电网状态数据作为样本数据；深度卷积神经网络模型将样本数据通过卷积运算并进行降维处理得到电网运行特征值；电网状态数据包括电网的结构数据和电网运行设备的数据；采用深度卷积神经网络模型提取电网运行特征提升了算法效率。
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公开(公告)号：CN110458852A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910745704.4
申请日：2019-08-13
申请人： 四川大学 , 复旦大学附属中山医院
摘要： 本发明公开了一种基于胶囊网络的肺组织分割方法，该方法通过将待分割的胸部CT图像输入至分割网络的卷积层，得到第一特征图；再将第一特征图输入至与分割网络的胶囊层，得到第二特征图；最后，根据第二特征图的每个像素点对应多维向量的模值，对第二特征图进行二值化处理，得到肺组织分割图像。因此，本发明通过分割网络的卷积层提取胸部CT图像的底层特征，再通过分割网络的胶囊层对底层特征进行矢量化操作，能够在训练学习过程中学习到更高维度且具有层次结构的特征，从而在分割胸部CT图像中肺组织时，能够更加准确地描述出目标间的区别，实现胸部CT图像的精准肺组织分割。
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公开(公告)号：CN110414317A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910505860.3
申请日：2019-06-12
申请人： 四川大学
摘要： 本发明公开了一种基于胶囊网络的全自动白细胞分类计数方法，包括步骤S1-S7，本方案提出基于胶囊网络技术的全自动白细胞分类计数方法，针对外周血涂片的显微镜图像进行精准的白细胞分类计数，通过步骤S1-S3对白细胞的准确定位分割，即从图像中将白细胞同红细胞、血小板等其他细胞区分开；步骤S4-S7对白细胞进行分类，通过胶囊网络模型学习出辨识力强的图像特征，并基于其进行白细胞亚型的分类；最后运用于对白细胞进行计数。本发明所提出的白细胞分类计数方法中的分类模型能够捕获细胞之间更微小的差异，获得较高的准确性。
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公开(公告)号：CN105469164A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510938188.9
申请日：2015-12-15
申请人： 四川大学
摘要： 本发明提供一种基于主题模式的电力系统跨业务计算分析系统，包括参数与元件管理模块，用于进行参数与元件的友好管理；主题定义模块，根据业务需求定义不同的主题，实现复杂的电力系统协同计算；主题调度模块，通过调度算法实现主题的各个功能以及多个主题间的优化调度；数据共享模块，实现各个模块之间的数据共享；内存数据库，用于存储结果数据、元件及参数；可视化展示模块，直观地展示结果数据，并对同类数据进行对比分析，对关心的数据进行关联分析和数据钻取。本发明是面向业务主题的，实现跨专业、跨部门业务融合，是多个电力系统单一应用按业务逻辑有机融合在一起的结构，以向导窗口方式自动生成故障信息，大大降低故障数据的编写难度。
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公开(公告)号：CN1303210C
公开(公告)日：2007-03-07
申请号：CN00120641.9
申请日：2000-12-29
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及一种来源于短小芽孢杆菌菌株(Bacillus pumilus)CGMCC NO.0518的蛋白酶。该酶能水解蛋白质和肽；在50℃下，在pH 9.6时的酶活最高；在50℃下，pH 6-11范围内酶活力稳定；最适反应温度50℃；分子量为40，000道尔顿。本发明的蛋白酶可以对猪皮、羊皮、牛皮具有非常好的脱毛效果，且不损伤皮胶原；也可用于制革中的浸水工艺和软化工艺。
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公开(公告)号：CN118427556A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410512585.9
申请日：2024-04-26
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种非平稳高维时序数据的预测方法、装置、设备和介质，本发明的预测方法在非平稳高维时序数据的预测过程中，首先将非平稳高维时序信号划分为多个时间片，以保证在同一个时间片内信号的平稳性，便于计算统计指标；然后通过在线计算不同维度特征在时间片窗口中的统计量变化情况并进行归一化处理，从而产生对应权重，该权重用于度量当前时间点上特征的平稳程度，故根据该权重对非平稳高维时序信号进行加权处理，最后将加权处理后的时序信号输入到预测模型中，能够实现时序信号的高精度预测。
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公开(公告)号：CN115564466A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210975713.4
申请日：2022-08-15
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及校准窗口集成与耦合市场特征的双层日前电价预测方法，属于电力市场技术领域，该预测算法为双层框架：内层框架为基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解ICEEMDAN的择优预测：通过ICEEMDAN算法将原始电价序列分解为各个子序列后，对每个子序列使用本文提出的统计模型套索估计自回归模型LEAR和人工智能模型长期和短期时间序列网络LSTNet预测等。外层算法为基于贝叶斯模型平均的校准窗口集成预测：设置一组不同时间长度的校准窗口作为输入数据集中的训练集，在每个校准窗口数据集上训练内层预测模型，然后在测试集上预测并使用BMA方法对不同的校准窗口的预测赋予相应权重，整合得到最终预测电价。相比现有预测算法，本发明所提预测方面更加准确和稳定。
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公开(公告)号：CN115170802A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210854578.8
申请日：2022-07-15
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及图像中目标检测领域，公开了一种微小实性异生组织的分割方法，包括：S1、通过特征提取网络提取医学影像图片的浅层特征图；S2、获取所述浅层特征图的关键区域，并生成基于所述关键区域的关于待检测目标的先验框；S3、根据生成的所述先验框进行分类并回归，最终得到关于待检测目标的检测框；S4、对得到的检测框的感兴趣区域进行提取；S5、对得到的所述感兴趣区域进行语义分割，以得到待检测目标的轮廓，从而完成对待检测目标的分割，本发明还公开了一种微小实性异生组织的分割系统、电子设备及介质。本发明极大的提高了小目标的检测性能。
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