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[发明专利]一种大肠埃希氏菌的快速检测方法-CN202310510621.3在审
发明人：巴哈提古丽•马那提拜;巩志国;高沙尔•卡依哈力;塔伊尔•买买提江;李轲;熊素玉;刘俊;王静静;王翀;白梅花 -专利权人：乌鲁木齐海关技术中心
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： C12Q1/04 文献下载
摘要：本发明属于微生物检测和分子生物学技术领域，公开了一种大肠埃希氏菌的快速检测方法，包括样品制备；以无菌操作称取检样10g，加入装有200mL生理盐水的无菌均质袋中，用拍击式均质器均质1min～2min，制成样液；菌株培养；培养大肠杆菌和克雷伯氏肺炎菌，并分别加入不同浓度的5溴‑4氯‑3‑吲哚基‑β‑D‑葡萄糖醛酸苷环己基胺盐为底物进行菌株培养，观察有无蓝色沉淀；PCR检测；以所筛选出的大肠杆菌为目标菌株进行PCR检测，提取基因组DNA并进行PCR扩增，以检测目标基因的存在性。本发明采用的PCR检测技术可以在2‑3小时内完成检测，提高了检测速度和准确度。本发明使用改良的EC肉汤培养基，可以更加准确地检测大肠杆菌。
一种大肠埃希氏菌快速检测方法

[发明专利]一种基于k近邻密度支配域代表团的密度峰值聚类方法-CN202310268227.3在审
发明人：杨易扬;吕鸿章;杨戈平;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/2321 文献下载
摘要：本发明涉及密度峰值聚类技术领域，公开了一种基于k近邻密度支配域代表团的密度峰值聚类方法，通过使用支配域的密度和支配域间的支配距离快速获得簇心密度支配域，再利用支配关系构建的密度支配树，以K个簇心密度支配域为聚类中心，由上到下实现聚类，实现指定数目为K的聚类，同时以采样中心峰值区域作为密度峰值处产生的代表团，估计边缘节点数量，组成支配域代表团，提升代表点代能力，能够代表一个密度支配域的分布状况，本发明在不失密度支配域的快速聚类特征同时，也保证了聚类质量，更满足指定数目为K的聚类需求，关键参数也只有一个近邻数k，操作方便，对聚类分析工作具有一定的实用性。
一种基于近邻密度支配代表团峰值方法

[发明专利]一种基于图神经网络的大规模数据可视化降维方法-CN202011258545.4有效
发明人：杨易扬;张景彬;任成森;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/904 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图神经网络的可视化降维方法，涉及深度学习、大规模数据处理的技术领域，解决了现有降维技术中，模型无法进行大规模数据训练、非参数式可视化降维模型无法处理未知数据点的可视化以及参数式可视化降维模型的可视化结果差的问题，对获取后的高维数据集进行划分和预处理后，构建异构图，建立GNN图神经网络模型，并确认损失函数，然后训练，训练完成后进行测试，损失函数面向高维大规模数据进行可视化降维，采用子图负采样的思想进行了创新训练，减少了模型的训练成本，且能把数据的维度降低，但保持住相当一部分的高维数据信息，使得后续的数据分析与处理变得更有意义且容易。
一种基于神经网络大规模数据可视化方法

[发明专利]一种基于分层负采样的网络表示学习方法-CN202211007471.6在审
发明人：陈俊扬;伍楷舜;巩志国;戴志江 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层负采样的网络表示学习方法。该方法包括：针对图网络获取一组随机游走序列，每个游走序列由一组顶点组成；对于每组随机游走序列，对顶点的领域信息进行建模，以确定目标顶点的潜在社区结构；基于所述潜在社区结构，为各顶点计算其为目标顶点的负样本的概率，以采样负样本；基于所采样的负样本优化设定的目标函数，进而确定顶点表示学习向量。本发明可以自适应地发现顶点的潜在社区结构，并根据社区的顶点相关性的概率分布，学习获得更合理的负样本，从而提升顶点表示学习向量的性能。
一种基于分层采样网络表示学习方法

[发明专利]一种基于元路径邻域目标泛化的序列推荐方法-CN202210302504.3在审
发明人：陈俊扬;伍楷舜;巩志国;戴志江 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元路径邻域目标泛化的序列推荐方法。该方法包括：根据用户的历史行为序列，将项目及其共现建模为项目‑项目图，根据各项目与标签之间的对应关系构建项目‑标签图，并构建元路径用于捕获项目或标签之间的不同复合关系；利用异构图编码用户历史交互信息，并构建项目和项目、项目和标签之间的关系，并采用消息传播机制和消息聚合机制来融合不同类型的节点及其关系；针对异构图进行嵌入学习训练以获得经训练的序列推荐模型，在训练中，对于每个目标预测，泛化潜在项目目标用于辅助训练，并将项目节点的向量表示输入到转换层。本发明能够提升推荐项目的准确率，并且探索用户在历史交互行为之外的潜在兴趣项目。
一种基于路径邻域目标泛化序列推荐方法

[发明专利]一种基于图神经网络分层损失函数的网络嵌入预训练方法-CN202210174674.8在审
发明人：陈俊扬;伍楷舜;戴志江;巩志国 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络分层损失函数的网络嵌入预训练方法。该方法包括：将网络表示为图，网络嵌入用于学习低维表示，并且学习一组共享权重矩阵用于聚合来自节点邻居的信息；针对输入图，构建一组步行序列S，其中每个序列s∈S包含一组节点{v1,…,v|s|}；针对所构建的步行序列，基于滑动窗口内共同出现的节点构造单位图，该单位图基于每个目标节点与一跳和两跳邻居的接近度生成；利用所生成的单位图，以设计的分层损失最小化为优化目标训练图神经网络模型。本发明结合具有有效分层损失的图形注意网络，能够保留目标节点与其邻居之间的边距，显著提升了模型性能。
一种基于神经网络分层损失函数网络嵌入训练方法

[实用新型]一种食品重金属检测用样品前处理装置-CN202121608401.7有效
发明人： 巩志国;苏敏;魏哲文;夏凌荣;朱奕璇;李雪蔚 -专利权人：乌鲁木齐海关技术中心
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G01N1/28 文献下载
摘要：本实用新型提供了在食品检测技术领域的一种食品重金属检测用样品前处理装置，包括粉碎箱，粉碎箱内设置有两个压辊，两个压辊相互远离的一侧均设置有刮除组件和引流组件，通过刮板前端对压辊进行刮除，引流组件对压辊下方的粘着物进行加热烘干和冲散，刮板前端与刮板后端可拆卸连接，方便通过打开盖板进行维修或更换，通过激光传感器检测压辊外表面，防止压辊表面无附着物时刮板前端与压辊持续刮擦加速刮板磨损，解决了现有技术中的食品重金属检测用样品粉碎装置清理效果不理想，适用范围小，且刮板易磨损，不易维修更换的技术问题，在食品检测技术领域具有广泛的推广应用价值。
一种食品重金属检测样品处理装置

[发明专利]一种基于密度子图估计的快速聚类方法、计算机设备及存储介质-CN202011060417.9有效
发明人：杨易扬;郑喜臣;任成森;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习技术领域，为克服上述现有技术所述的不能确定簇的质心、计算成本大、在聚类过程中出现过分割的缺陷，提出一种基于密度子图估计的快速聚类方法、计算机设备及存储介质，其中，基于密度子图估计的快速聚类方法包括以下步骤：获取样本，对样本进行预处理后组成数据集；对数据集中各个样本进行密度值估计，构建密度子图集合；从密度子图集合中找出每个密度子图的密度最高点作为该密度子图的代表点，把代表点对应的样本组成候选集；计算候选集中每个样本的重要值；将候选集根据重要值进行降序排序，选择前K个样本作为K个簇的质心；对候选集中非质心的样本进行归类，输出得到聚类结果。
一种基于密度估计快速方法计算机设备存储介质

[发明专利]一种适用于甘草膏赭曲霉毒素A的快速测定方法-CN202110717020.0在审
发明人： 巩志国;房芳;苏敏;王静静;何璐;齐冬琴;姚伟琴;李晓岩;彭静怡 -专利权人：乌鲁木齐海关技术中心
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G01N30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种适用于甘草膏中赭曲霉毒素A快速准确的检测方法。通过选择提取溶剂、优化液‑液萃取与反萃取净化、改进免疫亲和柱净化的淋洗溶液等关键控制步骤，最终获得一种适用于甘草膏中赭曲霉毒素A的快速准确检测方法。当提取液用体积比60：40的浓度30g/L的NaHCO3溶液与乙腈时甘草膏完全溶解，调pH值至2‑3时用三氯甲烷萃取，再用提取液反萃取技术净化，免疫亲和柱再净化后测定，简单快速，净化效果好，有效去除杂质干扰，回收率高且稳定。本发明提供的检测方法用于甘草膏中赭曲霉毒素A的检测，回收率9高达0％，有效解了决现有方法难以快速准确测定甘草膏中赭曲霉毒素A的问题，建立了一种低成本快速准确的甘草膏中赭曲霉毒素A含量的测定方法。
一种适用于甘草曲霉毒素快速测定方法

[实用新型]一种用于食品检测的固相萃取装置-CN202120343579.7有效
发明人：李晓岩;巩志国;庞雨樵;巴哈提古丽·马那提拜;房芳 -专利权人：乌鲁木齐海关技术中心
申请日： 2021-02-05 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G01N1/40 文献下载
摘要：本实用新型属于食品检验检测技术领域，尤其为一种用于食品检测的固相萃取装置，包括底座，所述底座的顶部表面固定连接有固定块，所述固定块的表面固定连接有滑杆，所述滑杆的表面滑动连接有滑块，所述滑块的顶部固定连接有限位块，所述限位块的一侧表面活动连接有废液收集槽。本实用新型通过滑动滑块在滑杆的表面左右移动，通过启动电机带动螺纹杆转动，通过螺纹杆的表面连接螺纹套筒，带动螺纹套筒向下移动，通过螺纹套筒的端部连接萃取柱安装槽，方便带动萃取柱安装槽向下移动，通过萃取柱安装槽底部的插圈支撑脚对应废液收集槽或萃取液试管槽顶部表面的支撑板卡紧固定，进而无需人力搬运安装，省时省力。
一种用于食品检测萃取装置

[实用新型]一种用于食品及农产品安全分析的样品前处理提取装置-CN202023180718.3有效
发明人：房芳;巩志国;王科珂;杨丽;姚伟琴 -专利权人：乌鲁木齐海关技术中心
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G01N1/28 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种用于食品及农产品安全分析的样品前处理提取装置，包括底座，还包括提取机构，所述提取机构包括箱体、前门、固定盘、固定杆、转动盘、试管放置孔、弧形支撑板、环形板、十字支撑架、环形加热丝，所述箱体通过螺钉连接在所述底座顶部，所述箱体前端通过合页连接有所述前门，所述箱体内部底端通过螺钉连接有所述环形板，所述环形板内部底端通过螺钉连接有所述十字支撑架。本实用新型这样设置可以通过弧形支撑板对试管的顶部进行支撑，并配合转动盘对试管进行固定，以及可以通过转动转动盘，使得放置试管的位置位于前端，进而方便了试管夹夹持试管，实现试管的取出；其中环形加热丝为环形结构，实现了对试管均匀加热的功能。
一种用于食品农产品安全分析样品处理提取装置

[发明专利]一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202110560658.8在审
发明人：杨易扬;杨戈平;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质，解决了当前谱聚类方法中，优秀锚点选取和K均值计算耗时长的问题，本发明提出一种谱聚类加速方法、系统、计算机设备及存储介质，相对于传统近似谱聚类通过选取的锚点和原始数据点构建的稀疏表示矩阵Z构建ZZT来近似表示拉普拉斯图矩阵，然后获得其相对应的特征向量进行K均值聚类，获得最终聚类结果矩阵的方法，本发明不须最后的K均值聚类，实际在待谱聚类的原始数据规模较大时，K均值聚类耗费时间长，本发明将K均值运算规模从所有点变成了锚点，减少优秀锚点的获取时间，在保证一定准确率的前提下，减少谱聚类近似算法计算时间，特别是大规模谱聚类问题，能大幅减少运算时间。
一种谱聚类加速方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种无监督的超图聚类方法-CN202011085687.5在审
发明人：杨易扬;邓苏城;任成森;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种无监督的超图聚类方法，包括以下步骤：S1：获取具有属性的样本数据，并对其进行预处理；S2：构建超图以及超图的实例矩阵；S3：构建超边拉普拉斯矩阵并获取超边拉普拉斯矩阵的特征向量以及特征值；S4：对超边拉普拉斯矩阵的特征向量进行特征还原得到超图拉普拉斯矩阵的特征向量；S5：将超图拉普拉斯矩阵的特征向量作为指示向量输入到k均值算法进行顶点聚类，得到超图的顶点聚类结果，完成超图聚类。本发明提供一种无监督的超图聚类方法，通过使用超边拉普拉斯矩阵的特征向量进行还原解决超图聚类问题，避免了直接计算超图拉普拉斯矩阵的特征向量，解决了传统超图谱聚类模型具有较高的时间复杂度以及空间复杂度的问题。
一种监督超图方法

[实用新型]一种固相萃取装置-CN202020370507.7有效
发明人：房芳;王静静;苏敏;姚伟琴;巩志国;尚德军;申雯轩;李晓岩 -专利权人：乌鲁木齐海关技术中心
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： B01D15/10 文献下载
摘要：本实用新型提供的一种固相萃取装置，包括萃取瓶、过滤塞和承接瓶，所述承接瓶上设有过滤塞，过滤塞里设有树脂，过滤塞上设有若干组萃取瓶。本实用新型提供的一种固相萃取装置，快速高效，相比现有的USE‑12C固相萃取装置等不再需要真空泵等配合，也避免了多个柱子和液体样品储存装置携带困难，方便了检测现场对样品的制备，而且支架对多个萃取瓶进行依次固定，使得装置整体紧凑，结构稳定，方便携带，利用气囊结构解决了原有气泵体积大的问题，还能满足加压提高大孔树脂过滤的需求，在样品萃取领域具有广泛的适用性。
一种萃取装置

[发明专利]一种基于图神经网络节点特征传播优化的文本分类方法-CN202011033194.7在审
发明人：杨易扬;任成森;巩志国;蔡瑞初;郝志峰;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图神经网络节点特征传播优化的文本分类方法，解决了现有文本分类方法不能兼顾分类准确度和分类效率的问题，包括:获取文本数据集，构成以文本节点、单词节点为基础的二元异构图，利用二元异构图形成对应的邻接矩阵A；将邻接矩阵A拆解，构建图神经网络节点特征传播优化模型；对图神经网络节点特征传播优化模型进行训练；利用训练好的图神经网络节点特征传播优化模型对文本数据集进行分类。本发明将文本分类问题转换为节点分类问题，在保持节点分类的准确度下，提高节点特征传播的效率，从而提高文本分类的速度，同时减少文本标注数量，从而减少标注成本。
一种基于神经网络节点特征传播优化文本分类方法

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