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公开(公告)号：CN110046660B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910283993.0
申请日：2019-04-10
申请人： 江南大学
IPC分类号： G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习的乘积量化方法，其是一种基于普通笛卡尔K均值的算法的改进算法，即半监督笛卡尔K均值算法。在本算法中，需要将量化步骤中的传统的最小平方损失函数替换成最优反向预测损失函数。传统的半监督学习会将有标记的数据直接用于模型训练，不同于传统半监督学习模型，有标记的数据必须通过先通过拉普拉斯正则化，才能用于模型训练。
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公开(公告)号：CN101458223A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200810242879.5
申请日：2008-12-26
申请人： 江南大学
IPC分类号： G01N27/327 , G01N33/543
摘要： 一种微囊藻毒素－LR定量快速检测生物传感器的制备及应用，属于生物技术领域。该检测传感器为阻抗型电化学传感器，由CHI760C型电化学工作站，三电极体系：免疫电极为工作电极，饱和甘汞电极为参比电极，铂丝电极为对电极组成；将L－半胱氨酸，胶体金，微囊藻毒素抗体复合物分别包被于裸金电极表面作为工作电极；当微囊藻毒素抗体与样液中的抗原(MC－LR)结合时将引起参比电极与工作电极之间电势差的变化，与样品中抗原浓度呈定量关系，以此进行微囊藻毒素的检测；成功建立了快速、特异、灵敏的检测微囊藻毒素抗原的生物传感器；检测线性范围：0.05～300ng/mL，检出限1.82×10－2ng/mL。既可以对天然湖泊水进行实时监测，又可以对水厂饮用水的制备过程进行实时监控。
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公开(公告)号：CN101458223B
公开(公告)日：2012-01-25
申请号：CN200810242879.5
申请日：2008-12-26
申请人： 江南大学
IPC分类号： G01N27/327 , G01N33/543
摘要： 一种微囊藻毒素-LR定量快速检测生物传感器的制备及应用，属于生物技术领域。该检测传感器为阻抗型电化学传感器，由CHI760C型电化学工作站，三电极体系：免疫电极为工作电极，饱和甘汞电极为参比电极，铂丝电极为对电极组成；将L-半胱氨酸，胶体金，微囊藻毒素抗体复合物分别包被于裸金电极表面作为工作电极；当微囊藻毒素抗体与样液中的抗原(MC-LR)结合时将引起参比电极与工作电极之间电势差的变化，与样品中抗原浓度呈定量关系，以此进行微囊藻毒素的检测；成功建立了快速、特异、灵敏的检测微囊藻毒素抗原的生物传感器；检测线性范围：0.05～300ng/mL，检出限1.82×10-2ng/mL。既可以对天然湖泊水进行实时监测，又可以对水厂饮用水的制备过程进行实时监控。
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公开(公告)号：CN110009049A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910283982.2
申请日：2019-04-10
申请人： 江南大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于自步约束机制的可监督图像分类方法包括，划分训练样本难易种类；建立稀疏表示模型，并样本带入稀疏表示模型训练；获取图像分类模型和预测模型；以及，构建类别决策器；其中，所述训练样本难易种类包括训练易样本和训练难样本；所述划分训练样本难易种类采用自步约束矩阵划分；本发明通过自步约束矩阵对训练样本进行划分，将训练易样本和难样本依次带入定义的稀疏表示模型中进行不断训练，可构成具体自步约束的图像分类方案，便于利用更多的判别信息，且对样本噪声具有鲁棒性，从而可解决当面对包含噪声和巨大类内变化的复杂样本时监督字典学习机制将不再适用的问题，提高了图像识别效果。
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