公开(公告)号：CN115579048A

公开(公告)日：2023-01-06

申请号：CN202211382706.X

申请日：2022-11-01

Applicant: 福州大学

Inventor： 汤云东 ,  周德培 ,  方凌海

IPC: G16B5/00 ,  G16B40/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于前馈神经网络的生物组织内含异常组织特征预测方法，引入了前馈神经网络技术，配合生物传热数学模型以及正常组织与异常组织产热不同建立模型等，通过对建模产生的数据用以训练前馈神经网络，使之达到最佳拟合状态，来提高对新数据的预测准确率。在此基础上，对数据进行扁平化处理，使得其中一个模型产生多个数据构成的矩阵成为一个向量，建立多个模型，得到一个含多个模型数据组成的数据集，同时增加异常组织在正常组织内的角度参数，提高对异常组织的状态预测。本发明可使给定比例椭球体异常组织大小和位置的预测准确率大于98%，并发现异常组织姿态角度准确程度的预测则与异常组织不规则程度显著相关，起到了辅助科研的作用。

公开(公告)号：CN113110584A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110455368.7

申请日：2021-04-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 潘君豪 ,  吴唐风 ,  黄富纯 ,  方凌海 ,  钟涛

IPC: G05D1/10

Abstract: 本发明提出多旋翼飞行器云后台网络系统及其控制方法，网络中的云服务器通过一个以上的飞行器服务站对多旋翼飞行器进行任务调度，以优化多旋翼飞行器的任务执行，或是使多架多旋翼飞行器能协作执行任务；在任务执行期间，所述多旋翼飞行器以自带的传感器采集任务数据，并对采集数据进行预处理以形成汇报数据；云服务器通过飞行器服务站的无线网络遥控多旋翼飞行器，并经飞行器服务站收取多旋翼飞行器的汇报数据进行分析，以优化后续的任务调度或飞行器遥控；本发明能对目标任务实时快速的管理、分析和处理；且能使用云服务器对飞行器采集数据进行快速处理，解决了多旋翼飞行器因为飞行控制板载微处理器对复杂数据运算处理能力不足的问题。