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公开(公告)号：CN114720419A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210231110.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/359 , G06K9/62 , G06N3/12
Abstract: 本发明属于茶叶分类技术领域，公开了一种基于近红外光谱特征选择和参数寻优的茶叶分类方法。首先利用近红外光谱仪扫描获得茶叶近红外光谱数据；然后采用一阶导数和多元散射校正法对原始近红外光谱数据预处理；在互信息筛选的基础上，结合信息融合技术将互信息值和对应的光谱数据吸光度融合，通过主成分分析法特征选择，再使用随机森林分类，计算得到茶叶分类准确率；最后，选用遗传算法，根据适应度函数得分筛选出最佳的特征组合和超参数并判别不同品种等级的茶叶。本发明综合信息融合、互信息特征选择、主成分特征选择、随机森林分类以及遗传算法优化筛选出最佳的特征组合和超参数，实现对不同品种等级茶叶的判别，筛选和判别的结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN110389200A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910637871.7
申请日：2019-07-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种不同品牌等级的同种茶叶香气区分检测方法，该方法包括以下步骤：首先利用传感器性能的相关性计算和传感器针对茶叶香气成分的敏感程度筛选出8个传感器，构建电子鼻系统用于香气检测。其次采集不同品牌及不同等级的龙井茶样本，用电子鼻系统对样本的茶叶香气进行检测，获取样本的香气数据，将香气数据作为原始数据进行统计，得到香气数据库。最后使用原始数据构建决策树模型CART，使用Gini系数来分裂属性，通过分裂后的Gini系数获得分裂属性的最优解，对香气数据库进行数据分类，得到不同品牌等级的同种茶叶香气分类结果。本发明对不同品牌等级的同种茶叶有较高的分类准确率。
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公开(公告)号：CN107064238A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710207710.5
申请日：2017-03-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N27/12
CPC classification number: G01N27/12
Abstract: 本发明公开了一种便携性茶香检测电子鼻系统及其检测方法。包括箱体、置于在箱体内的香气检测组件、信号采集电路板卡和用于供电的电池以及安装在箱体上的多个开关、吸口探头和平板电脑，信号采集电路板卡分别与香气检测组件、多个开关和平板电脑连接，吸口探头作为茶叶的香气输入端并与香气检测组件连接，香气检测组件连接信号采集电路板卡的输入端，信号采集电路板卡输出端经通信电路与平板电脑连接，信号采集电路板卡还连接有采集卡驱动电路。本发明适用于面向对通过采集茶叶香气以评价茶叶的等级和品质，体积小、结构紧凑，便于携带，显著降低了人工评审的不稳定影响，提高了评审结果的准确性和重复性。
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公开(公告)号：CN106918817A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710208388.8
申请日：2017-03-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种能检测茶叶类型和品质的气敏传感器的优选方法。根据茶香成份初选出对茶香气味敏感的气敏传感器；通过在茶香气环境中让所有初选后的气敏传感器采集香气数据，根据香气数据分别进行相关系数计算和茶香敏感程度分别进行判断筛选；取筛选结果的并集作为能检测茶叶类型和品质的气敏传感器，组成气敏传感器阵列后续进行茶香气检测。本发明通过比较气敏传感器之间相关性大小和观察每种型号气敏传感器对茶香的响应程度，优选出可以区分茶叶品质和等级的气敏传感器。
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公开(公告)号：CN118470243A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410538016.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超松弛双向延伸的机电系统耦合物理场孪生重构方法。包括：首先，构建机电系统的原始耦合物理场模型；对原始耦合物理场模型进行前处理和各物理场的解耦，获得不同的初始物理场模型；分别对不同的初始物理场模型进行差分重整，获得不同的初步优化后的物理场模型；最后，结合GPU以及云计算需求，建立从细网格延伸到粗网格及从粗网格到细网格的双向过程，利用超松弛双向延伸方法分别对不同的初步优化后的物理场模型进行再次优化，获得最终的物理场模型，实现耦合物理场的孪生重构。本发明的超松弛双向延伸方法使其可以支持并行计算，也能通过按需计算合理分配云计算资源，特别适合于大型复杂机电耦合系统的孪生重构和性能演化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107273421B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201710344596.0
申请日：2017-05-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/245 , G01N33/14
Abstract: 本发明公开了一种高准确性茶叶香气类型和品质的模式识别检测方法。通过气敏传感器采集已知、未知类型和品质的茶叶香气的香气数据，经特定处理获得样本向量；根据所有已知的不同类型和品质的茶叶香气构建模式识别模型；用模式识别模型识别未知类型和品质的茶叶香气的样本向量和已知类型和品质的茶叶香气的样本向量之间的相似性，根据相似性结果优化重复步骤重新构建模式识别模型，取相似性最高的茶叶香气的类型和品质作为识别结果。本发明适用于快速、准确、同步地得到茶叶的类型和品质，克服了相同类型不同品质的茶叶香气差异不大，难以准确识别的难点，扩大了检测适用范围，提高了检测准确性。
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公开(公告)号：CN106918817B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710208388.8
申请日：2017-03-31
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种能检测茶叶类型和品质的气敏传感器的优选方法。根据茶香成份初选出对茶香气味敏感的气敏传感器；通过在茶香气环境中让所有初选后的气敏传感器采集香气数据，根据香气数据分别进行相关系数计算和茶香敏感程度分别进行判断筛选；取筛选结果的并集作为能检测茶叶类型和品质的气敏传感器，组成气敏传感器阵列后续进行茶香气检测。本发明通过比较气敏传感器之间相关性大小和观察每种型号气敏传感器对茶香的响应程度，优选出可以区分茶叶品质和等级的气敏传感器。
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公开(公告)号：CN107273421A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710344596.0
申请日：2017-05-16
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种高准确性茶叶香气类型和品质的模式识别检测方法。通过气敏传感器采集已知、未知类型和品质的茶叶香气的香气数据，经特定处理获得样本向量；根据所有已知的不同类型和品质的茶叶香气构建模式识别模型；用模式识别模型识别未知类型和品质的茶叶香气的样本向量和已知类型和品质的茶叶香气的样本向量之间的相似性，根据相似性结果优化重复步骤重新构建模式识别模型，取相似性最高的茶叶香气的类型和品质作为识别结果。本发明适用于快速、准确、同步地得到茶叶的类型和品质，克服了相同类型不同品质的茶叶香气差异不大，难以准确识别的难点，扩大了检测适用范围，提高了检测准确性。
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公开(公告)号：CN114720419B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202210231110.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N21/359 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/12 , G06N5/01
Abstract: 本发明属于茶叶分类技术领域，公开了一种基于近红外光谱特征选择和参数寻优的茶叶分类方法。首先利用近红外光谱仪扫描获得茶叶近红外光谱数据；然后采用一阶导数和多元散射校正法对原始近红外光谱数据预处理；在互信息筛选的基础上，结合信息融合技术将互信息值和对应的光谱数据吸光度融合，通过主成分分析法特征选择，再使用随机森林分类，计算得到茶叶分类准确率；最后，选用遗传算法，根据适应度函数得分筛选出最佳的特征组合和超参数并判别不同品种等级的茶叶。本发明综合信息融合、互信息特征选择、主成分特征选择、随机森林分类以及遗传算法优化筛选出最佳的特征组合和超参数，实现对不同品种等级茶叶的判别，筛选和判别的结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN116758636A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310732180.1
申请日：2023-06-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉领域，尤其是涉及一种基于特征融合与注意力机制的二维人体手臂姿态估计方法，包括以下步骤：步骤一，采集人体动作图像，并通过人体边界范围进行图像裁剪；步骤二，通过基础网络模块对裁剪的图像进行人体手臂关节特征提取；步骤三，通过特征融合与注意力组合模块进行特征融合与聚焦，达到减小特征损失、提升有效信息专注度的目的，得到手臂关节热力图；步骤四，从得到的手臂关节热力图中获取位置坐标。本发明能够从人体动作RGB图像中获取准确的二维手臂关节位置坐标。
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