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[发明专利]一种基于三维纹理特征的肉质定量分析评价方法-CN201910291823.7有效
发明人：潘祥;朱静;刘渊;谢振平;于宏斌;朱亚洲;邰伟鹏 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维纹理特征的肉质定量分析评价方法，包括如下步骤：(1)选取多头种猪，固定好种猪的位置，放入CT机中，拍摄三维CT图；(2)获取种猪三维数字图像，选择位于第10根肋骨和第11根肋骨之间区域为兴趣域；(3)结合三维高斯滤波器和小波变换图像增强技术对目标区域进行预处理；(4)采用三维的区域生长法对预处理后的图像进行分割，提取猪背最长肌的三维图像；(5)提取三维图像的纹理特征；(6)根据提取的特征通过多元线性回归法得到特征与已知大理石花纹等级之间的关系。本发明能够根据CT图像的三维纹理特征判断它所对应的大理石花纹等级，实现肉质的定量分析、评价，利用本发明能精确无损地对猪肉质量进行等级划分。
一种基于三维纹理特征肉质定量分析评价方法

[发明专利]一种基于不完整多视角聚类的金融缺失数据填补方法-CN202111601207.0在审
发明人： 谢振平;曹骏;陈丽芳;刘渊;崔乐乐;宋设;杨宝华 -专利权人：江南大学;浪潮卓数大数据产业发展有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于不完整多视角聚类的金融缺失数据填补方法，包括通过对缺失多视角数据预处理并区分完整和缺失数据；通过自编码器构建多个视角的自表示；以最大化视角间的互信息和最小化视角内的条件熵，进行对比学习获得多视角的一致表示，以此聚类；通过高斯正态分布来对视角之间进行预测，填补潜在缺失数据，优化自表示结果；依据聚类簇分成多类，对每类样本中完整的各个属性，数值型取平均值、字符型取众数进行缺失填补。本发明所述方法能够实现面对多视角数据缺失情况下数据填补，具备较好的聚类效果和可解释性，能够以满足实用性能要求。
一种基于完整视角金融缺失数据填补方法

[发明专利]一种基于频率注意网络的胸肺部疾病诊断方法-CN202110930377.7有效
发明人：陈丽芳;毛腾飞;谢振平;刘渊 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频率注意网络的胸肺部疾病诊断方法，包括，利用离散余弦变换将胸部X光片由空间域转换到频率域，将相同频率的离散余弦变换系数组合为矩阵，获得所述胸部X光片的不同频率标记；去除所述胸部X光片中的高频离散余弦变换系数矩阵以减少噪声对诊断结果的影响；将三个经过选择的不同频率的所述离散余弦变换系数矩阵分别输入设计了注意力模块的分支；融合每个频率提取出的特征后得出胸部疾病的诊断结果。本发明使用DCT变换获得胸部X片在不同频率的表示，以获取多尺度的特征，借助注意力模块可以有效地提取胸肺部疾病特征，并有效提升胸肺部疾病的诊断性能。
一种基于频率注意网络肺部疾病诊断方法

[发明专利]基于3Dtransformer混合卷积神经网络的胰腺CT图像分割方法-CN202210411370.9有效
发明人：陈丽芳;万里;詹千熠;谢振平;刘渊 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于3Dtransformer混合卷积神经网络的胰腺CT图像分割方法，包括：采集胰腺CT图像数据集并进行数据预处理；利用步进卷积进行下采样，利用3Dtransformer进行特征提取，利用反卷积上采样进行解码，以建立3Dtransformer混合卷积神经网络；将预处理后的数据输入所述3Dtransformer混合卷积神经网络，输出分割结果；本发明结合卷积神经网络局部表征能力与Transformer的全局建模能力来提取融合胰腺各级特征；提出一种适用胰腺和网络的损失函数，改善了针对胰腺类别不平衡以及纹理信息大不相同带来的学习难易程度存在差异等问题；采用多视角跳跃连接及特征融合模块弥补了医学图像U型架构上下采样的信息损失问题。
基于 dtransformer 混合卷积神经网络胰腺 ct 图像分割方法

[发明专利]一种基于区块链网络的安全生产过程中信息溯源方法-CN202211020907.5在审
发明人：詹千熠;刘园园;谢振平;刘渊;陆建豪;金一泽 -专利权人：江南大学;江苏太湖云计算信息技术股份有限公司
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H04L9/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链网络的安全生产过程中信息溯源方法，包括如下步骤，初始化各节点，完成链码在节点中的安装以及实例化；将安全生产信息进行上链存储；用户输入登录信息进行登录后，判断用户是否存在，若存在则登录管理界面，若不存在则返回进行注册；用户登录完成后，输入溯源码。本发明所述方法能够设计多条分链，每条分链连接区块链网络，以及实现该链的溯源查询。这样即使分链被攻击，也不会影响整个区块链网络，保障整个系统安全性，同时由于溯源是分布式的在各个分链上进行查询，相较于在整个区块链网络中溯源的方式可大幅提升响应性能。
一种基于区块网络安全生产过程信息溯源方法

[发明专利]一种基于多特征融合的单张图像三维服装重建方法-CN202210912976.0在审
发明人：陈丽芳;苏将沪;谢振平;刘渊;陆菁;张晓婷 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-07-31 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的单张图像三维服装重建方法，本发明从单张图像中多方面提取特征，并对这些特征进行融合，实现了输入单张正视角彩色图像即可进行服装建模，针对几种典型的服装模板，设计其特有的特征线，基于特征线的变形将服装模板变化成各类不同拓扑结构的服装，利用深度学习方法，设计了服装参数回归网络，并结合几种现有的特征提取网络提出一种新的服装网络结构，专门用于端到端重建三维服装。
一种基于特征融合单张图像三维服装重建方法

[发明专利]一种基于边缘补偿注意力的肝脏及肝脏肿瘤自动分割方法-CN202210785138.1在审
发明人：陈丽芳;罗世勇;谢振平;詹千熠;刘渊 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于边缘补偿注意力的肝脏及肝脏肿瘤自动分割方法，包括采集原始数据，按比例分为训练集和测试集，并对其进行预处理；通过对监督信息进行变换，生成辅助监督标签；通过Unet网络对肝脏进行快速粗略定位，得到肝脏区域后进行裁剪和插值处理；建立ECA‑Net网络；基于训练集数据，对ECA‑Net网络进行训练；基于ECA‑Net网络进行切割。本发明所述方法分割算法采样次数少，并利用边缘敏感信息对生成的全局边缘信息补偿图进行监督，可以有效弥补由于多次带步长卷积或者池化造成的细节信息丢失问题，并且在肝脏及肿瘤的边界部分分割效果也很显著。
一种基于边缘补偿注意力肝脏肿瘤自动分割方法

[发明专利]一种专利技术演化脉络的提取方法-CN202210620493.3在审
发明人： 谢振平;黄兆欣;李玉林;朱航宇;刘渊;詹千熠 -专利权人：江南大学
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种专利技术演化脉络的提取方法，涉及文本信息处理技术，该方法基于自然语言处理对每个专利文本进行语义分析，借鉴联想记忆机制将专利文本中的主从权利要求引用关系转变为上下位语义关联关系，同时联合共现关系构造时间维度和空间维度上的词语节点之间的全局联想网络，此外引入TextRank方法计算全局联想网络中的词语节点的节点权重，通过节点权重和边联想强度提取得到的专利技术演化脉络。提取到的专利技术演化脉络可以清晰地指示专利技术的演化发展过程，分析不同时间的技术研究热点，并且为知识推荐提供个性化的服务，提供的信息更丰富且又有价值，对个性化知识推荐具有显著的价值意义。
一种专利技术演化脉络提取方法

[发明专利]基于多注意力的公司财务预测方法-CN202111645861.1在审
发明人：陈丽芳;李晓婉;谢振平;刘渊;崔乐乐;宋设;杨宝华 -专利权人：江南大学;浪潮卓数大数据产业发展有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于多注意力的公司财务预测方法，包括，获取公司的历史财务数据，利用多注意力结合编码器根据历史财务数据，求得历史财务数据的上下文向量，将历史财务数据的上下文向量和目标序列连接，并结合解码器进行解码得到公司下一时刻的利润数据；本发明基于多注意力机制提升了预测财务数据的精准度。
基于注意力公司财务预测方法

[发明专利]基于混合概率标签时变约束分配的非侵入式负荷监测方法-CN202010347984.6有效
发明人：江思伟;谢振平;司修利;刘莉;蔡佳燕;袁宏亮;王珺;林栋 -专利权人：沃太能源股份有限公司
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于混合概率标签时变约束分配的非侵入式负荷监测方法，考虑在单个时间点上混合设备信号特征可使用混合高斯模型进行建模，并引入时间域上的设备工作状态标签联合分配机制，提出一种比HMM方法更为高效的，且能对电力负荷时空域信号特征进行联合相关识别分析的监测新方法，利用差量特征提取的方法，减小低功耗负荷设备被大功耗负荷设备掩盖特征的影响，在单个时间点上利用混合高斯模型进行建模，并引入时间域上的设备工作状态标签联合分配机制，对电力负荷时空域信号特征进行联合相关识别分析，从而提高负荷设备的识别的准确率。
基于混合概率标签约束分配侵入负荷监测方法

[发明专利]一种基于对抗多任务学习的统一语义性中文文本润色方法-CN202111650851.7在审
发明人：王钒宇;谈辉;谢振平;夏振涛;李艳;朱立烨 -专利权人：永中软件股份有限公司;江南大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F40/35 文献下载
摘要：本发明提供一种基于对抗多任务学习的统一语义性中文文本润色方法，其包括如下步骤：S1，通过润色范围划分模型确定润色范围；S2，对于润色范围插入的字符数进行遍历搜索，并使用掩码语言模型对其进行生成，将生成得到的一系列新句子使用位置打分模型进行打分；S3，根据打分结果筛选出最佳的句子。本发明具有推动统一性文本校对方法的研究过程进展、适合实际落地使用、在一定程度上确实改善人们的文本编辑体验等优点。
一种基于对抗任务学习统一语义中文文本润色方法

[发明专利]一种基于XGboost的金融信贷企业信用预测方法-CN202111587189.5在审
发明人： 谢振平;翟彬;陈丽芳;刘渊;崔乐乐;宋设;杨宝华 -专利权人：江南大学;浪潮卓数大数据产业发展有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XGboost的金融信贷企业信用预测方法，包括初步筛选，筛选出与信用评估有关的数据；数据处理，处理异常值缺失值，并对其进行分类；特征工程，对特征进行处理；划分数据集，将数据分成训练集和验证集；模型训练，通过Xgboost算法对训练集数据进行模型的训练；模型评估和优化，通过验证集数据对模型进行评估，并对xgboost中的各个特征进行分析，根据情况对模型进行优化。本发明所述方法能够实现对企业信用的准确高效评估，具有良好的鲁棒性和稳定性，并且能结合现有的评估体系和结论进行进一步的解释和优化，能够满足实用性和性能的要求。
一种基于 xgboost 金融信贷企业信用预测方法

[发明专利]动态联想知识网络的更新方法、语义纠错方法-CN202111630328.8在审
发明人：李玉林;谈辉;谢振平;夏振涛;李艳;朱立烨 -专利权人：永中软件股份有限公司;江南大学
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种动态联想知识网络的更新方法和基于动态联想知识网络的语义纠错方法。所述更新方法包括：将文本语料进行分句、分词和词性标注，提取名词性术语，得到具有直接联想关系的名词性术语对以及具有直接联想关系的名词性术语对在给定窗口中的共现概率；为提取的每个名词性术语在所述动态联想知识网络中设置一个对应的节点，为得到的每个名词性术语对间的直接联想关系在所述动态联想知识网络中对应的节点间设置对应的边以及该对应边的联想强度值。这样，所述动态联想知识网络能够更好地模拟大脑的联想记忆功能，更为准确。
动态联想知识网络更新方法语义纠错

[发明专利]一种基于聚类的金融缺失数据处理方法-CN202111565832.4在审
发明人：陈丽芳;李晓婉;谢振平;刘渊;崔乐乐;宋设;杨宝华 -专利权人：江南大学;浪潮卓数大数据产业发展有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类的金融缺失数据处理方法，包括：获取金融数据集；对金融数据集进行两步处理；对经过两步处理得到数据集进行聚类操作，整合其聚类后的簇；通过相似度度量将缺失数据对象划分的到最想似的簇中，并通过簇内信息进行填补。本发明提出一种整体和局部相结合的基于聚类的金融缺失数据处理方法，极大程度上保留了原样本的分布情况，减少缺失数据所导致的误差，更准确的对缺失数据进行填充。
一种基于金融缺失数据处理方法

[发明专利]一种图注意力模型驱动的小样本学习肿瘤分割方法-CN202111521503.X在审
发明人：潘祥;吴由庆;吕天旭;厉力华;张岩;胡曙东;张继如;刘渊;谢振平 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种图注意力模型驱动的小样本学习肿瘤分割方法，其中，将数据划分为支持集和查询集，将支持集和查询集输入编码器进行编码，获取支持特征和查询特征；根据支持特征获取肿瘤感兴趣区域的特征A，并对特征A进行反池化，使支持特征与查询特征有相同的分辨率；将反池化后的支持特征与查询特征按通道叠加，将叠加后的特征放入图注意力模块，通过图注意力模块学习特征切片之间的空间信息；将经过图注意力模块的输出放入解码器，并结合跳跃连接的方式获得分割结果；本发明基于图注意力模型，提升了小样本情况下对肿瘤图片数据分割的准确性。
一种注意力模型驱动样本学习肿瘤分割方法

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