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[发明专利]结合马尔科夫转移场和迁移学习的近红外定量建模方法-CN202211417085.4在审
发明人： 谈爱玲;王鋆鑫;赵勇 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合马尔科夫转移场（Markov transfer field，MTF）和迁移学习的近红外定量建模方法，包括近红外光谱基线漂移校正；对近红外光谱数据增强；对数据集进行划分；结合马尔科夫转移场将一维光谱转换为二维光谱图像；将深度神经网络从图像分类任务修改为定量回归；对回归任务下的深度神经网络模型进行迁移学习来获得近红外定量网络模型。本发明首次将一维近红外光谱转换为MTF图像后，结合迁移学习训练获得特定任务下的预测精度高的近红外定量预测模型。
结合马尔科夫转移迁移学习红外定量建模方法

[发明专利]一种智慧旱雪场的浇水控制方法-CN202110721620.4有效
发明人： 谈爱玲;郭天安;赵勇;王鋆鑫;武向鹏 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种智慧旱雪场的浇水控制方法，该智慧旱雪场的滑雪跑道上分布有湿度传感器阵列；该方法包括：基于湿度传感器阵列，采用插值方法建立旱雪场的三维数学模型；针对三维数学模型，在有约束的条件下，采用粒子群算法确定需浇水区域的全局最优解；基于需浇水区域，确定干燥梯度图；将干燥梯度图的中心作为浇水中心，以中心为圆心画最小圆，使其包含所有的干燥部分，将最小圆的半径作为浇水半径；按照浇水中心和浇水半径控制喷头对旱雪场洒水。本发明中，基于传感器阵列建模、利用人工智能算法求解洒水区域以及洒水量，从而达到时刻保持旱雪场滑道的湿度，提高滑道的使用寿命并且使滑道的湿度可控，使滑道难度调节更灵活。
一种智慧旱雪场浇水控制方法

[发明专利]阿拉比卡和罗伯斯塔两种咖啡豆的快速鉴别方法-CN202110192020.3有效
发明人： 谈爱玲;楚振原;赵勇;王晓斯 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明公开了阿拉比卡和罗伯斯塔两种咖啡豆的快速鉴别方法，属于食品检测技术领域，利用阿拉比卡与罗伯斯塔两种咖啡豆样本均在拉曼光谱波段有明显吸收的现象，得到拉曼光谱的原始数据，将原始数据扣除基线并进行平滑滤波处理，然后添加高斯白噪声用于扩充数据，然后将每种咖啡豆扩充后的数据放入LSTM神经网络进行训练与测试，本发明首次提出拉曼光谱与LSTM神经网络相结合的方法对咖啡豆种类进行鉴别，具有操作简单、分析结果准确的优点。
阿拉罗伯斯塔两种咖啡豆快速鉴别方法

[发明专利]一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法-CN202211071574.9在审
发明人： 谈爱玲;王鋆鑫;赵勇 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种仪器间的近红外深度神经网络模型转移方法，包括用多台不同型号便携式可见近红外光谱仪测定待测物质的近红外光谱；将多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱的波长范围和分辨率统一；对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱做预处理；对多台不同型号便携式可见近红外光谱仪的近红外光谱划分数据集；开发主型号光谱仪的1D‑Inception‑Resnet定量网络；用不同从型号光谱仪数据调整主型号光谱仪的网络参数；使用不同从型号光谱仪数据验证校正模型；本发明可将主仪器的1D‑Inception‑Resnet网络模型校正转移到从光谱仪上，修复对从光谱仪采集光谱的预测。
一种仪器红外深度神经网络模型转移方法

[发明专利]一种聚谷氨酸复合肥鉴别方法-CN202110127969.5有效
发明人：赵勇;王泊林;谈爱玲 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种聚谷氨酸复合肥鉴别方法，该方法包括：获取两种化肥样本；测定化肥样本的近红外光谱并进行多元散射校正处理；对处理后的近红外光谱数据进行二维相关分析，确定特征波段；基于主成分分析对特征波段进行数据降维，得到输入光谱数据；基于输入光谱数据形成的训练集对支持向量机进行训练，利用网格寻优以及交叉验证方法确定最优支持向量机参数；利用训练好的支持向量机鉴别测试化肥样本中有无聚谷氨酸成分。本发明首次提出一种基于近红外光谱的聚谷氨酸化肥鉴别方法，基于近红外光谱能够快速分析采集大量化肥样本光谱，结合化学计量学算法能够快速准确的对聚谷氨酸进行定性鉴别，具有操作简单、快速和准确的突出优点。
一种谷氨酸复合鉴别方法

[发明专利]基于openpose的滑雪场危险动作识别方法及系统-CN202210519177.7在审
发明人： 谈爱玲;裴鹏飞;赵勇;王鋆鑫;李晓航 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供基于openpose的滑雪场危险动作识别方法及系统，属于运动分析技术领域，包括：获取在滑雪场上人的动作视频，对视频进行分帧处理，得到视频帧；通过openpose模型对视频帧进行分析，得到视频帧的关键信息；判断关键信息是否条件成立，若是，则为发生危险动作，否则未发生；减少受伤人员等待救助的时间，降低由于等待时间过长而造成的二次伤害。
基于 openpose 滑雪场危险动作识别方法系统

[发明专利]一种基于改进的YOLOv5s的塑料表面缺陷检测方法-CN202210290195.2在审
发明人： 谈爱玲;李晓航;赵勇;王鋆鑫;赵静;左雅洁;裴鹏飞 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的YOLOv5s的塑料表面缺陷检测方法，属于塑料表面缺陷检测领域，包括以下步骤：采集塑料表面缺陷数据集；对塑料表面缺陷数据集进行预处理及标注后，将塑料表面缺陷数据集划分为用于训练的训练集、用于验证的验证集以及用于测试的测试集；搭建YOLOv5s网络结构模型，对YOLOv5s网络结构模型进行改进，得到改进的YOLOv5s网络结构模型；使用训练集对改进的YOLOv5s网络模型进行训练，得到塑料表面缺陷检测模型；利用塑料表面缺陷检测模型，对所述测试集进行测试。本发明通过在YOLOv5s网络结构的骨干网络中加入CA注意力机制，实现塑料表面缺陷检测的检测效率与精度的显著提高。
一种基于改进 yolov5s 塑料表面缺陷检测方法

[发明专利]基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法-CN202210349178.1在审
发明人：赵勇;武相鹏;谈爱玲;李晓航 -专利权人：燕山大学
申请日： 2022-04-01 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法，属于近红外光谱应用技术领域，包括：对阻燃塑料近红外光谱的原始数据集进行预处理，并按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集；利用SVM算法建立阻燃塑料近红外光谱的分类模型；利用训练集结合MPA‑HBA算法优化SVM模型的参数c和g；选取最优的SVM参数构建模型，对测试集数据进行分类并判断分类结果的正确率。本发明采用近红外光谱检测技术结合寻优算法和分类算法在阻燃塑料分类检测领域的应用填补了我国在工业上阻燃塑料快速无损检测的空白，具有检测速度快、检测准确率高、相较传统检测无污染等优点。
基于改进算法结合红外光谱阻燃塑料分类方法

[发明专利]基于深度Bi-LSTM网络的近红外光谱模型迁移方法-CN202111268716.6有效
发明人： 谈爱玲;王鋆鑫;赵勇 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及基于深度Bi‑LSTM网络的近红外光谱模型迁移方法，属于近红外模型转移技术领域，包括获取源域和目标域光谱数据；对源域光谱数据进行数据增强；对源域和目标域光谱数据预处理；将源域和目标域光谱数据划分；设计Bi‑LSTM网络结构；使用源域光谱数据训练Bi‑LSTM网络结构；提取所有Bi‑LSTM层，并加入全连接层构成神经网络；使用目标域校正集和验证集近红外光谱数据训练全连接层并更新神经网络各层间的权重与偏差；使用目标域预测集近红外光谱数据测试迁移模型，评估模型迁移效果和抗噪能力。本发明实现从目标域定量模型向源域定量模型的迁移，节约了大量重建模型的时间且保持了较高精度的预测。
基于深度 bi lstm 网络红外光谱模型迁移方法

[发明专利]基于四元数卷积神经网络的近红外光谱并行融合定量检测方法-CN202010931678.7有效
发明人：赵勇;王晓斯;谈爱玲;楚振原;王泊林;赵荣;何梦园 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于四元数卷积神经网络的近红外光谱并行融合定量检测方法。该方法包括以下步骤：获得国际公开玉米近红外光谱和四种成分数据库数据；由原始光谱求出一阶导数和二阶导数光谱并进行归一化；基于四元数理论对三种归一化光谱数据进行四元数空间嵌入并行表示；建立四元数卷积神经网络模型并优化模型参数完成玉米成分定量模型建立。本发明利用四元数和深度学习算法将近红外光谱及其导数光谱进行并行表示和并行特征提取，充分挖掘原始光谱数据和导数光谱数据的并行融合特征，建立性能更优的近红外光谱定量分析模型。
基于四元数卷积神经网络红外光谱并行融合定量检测方法

[发明专利]基于GAF图像和四元数卷积的光谱定性建模方法-CN202110946350.7在审
发明人：赵勇;王泊林;谈爱玲 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于GAF图像和四元数卷积的光谱定性建模方法，属于近红外光谱分析领域，该方法包括以下步骤：测得待测样本的近红外光谱数据；对原始光谱进行多元散射矫正，一阶导数等预处理；将处理后的光谱进行归一化；将归一化后的光谱数据在极坐标中进行表示；将处理后的光谱数据转换成格拉姆彩色图像；将彩色图像基于四元数理论表示生成四元数彩色图像矩阵；建立四元数卷积神经网络模型并优化模型参数建立定性模型。本发明利用格拉姆角场图像、四元数和深度学习算法对近红外光谱进行特征提取，充分挖掘原始光谱数据的深层特征，建立性能更优的近红外光谱定性分析模型。
基于 gaf 图像四元数卷积光谱定性建模方法

[发明专利]基于三维荧光光谱的海水藻类赤潮及毒性检测方法-CN201810132044.8有效
发明人：胡玉伟;毕卫红;谈爱玲;付广伟;毕振飞;王兵 -专利权人：秦皇岛红燕光电科技有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维荧光光谱的海水藻类赤潮及毒性检测方法，包括以下步骤：单色紫外光照射待检测海水；收集海水反射荧光；反射荧光经衍射光栅生成三维荧光光谱；光信号形式的三维荧光光谱经CCD转换为电信号形式的三维荧光光谱，得到海水的原始三维荧光光谱数据；原始三维荧光光谱数据四元数矩阵并行表示；基于四元数主成分分析的光谱特征的提取；建立赤潮藻类溶血活性判别的非线性映射模型，将提取后的光谱特征带入所建模型中，模型输出溶血活性值，以此值的大小来判别藻类毒性。本发明基于光谱方法检测，不用添加化学试剂；检测方法所使用设备小巧、集成度高，可实现不间断原位在线测量；检测精度高。
基于三维荧光光谱海水藻类赤潮毒性检测方法

[发明专利]基于四元数主成分分析的TLC-SERS定量建模方法-CN202010797532.8在审
发明人：赵勇;何梦园;谈爱玲;赵荣;王泊林 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G01N30/90 文献下载
摘要：本发明涉及基于四元数主成分分析的TLC‑SERS定量建模方法，属于化学计量学领域应用到食品添加剂检测。其包括以下步骤：金纳米粒子表面增强活性基底制备；样品的制备；样品进行薄层色谱展开；通过便携式拉曼光谱仪采集不同三聚氰胺浓度污染牛奶样品的表面增强拉曼光谱；表面增强拉曼光谱嵌入四元数空间并行表示；基于四元数主成分特征提取的多光谱特征交叉和特征融合；基于支持向量回归的三聚氰胺污染牛奶样品定量预测模型建立。本发明将四元数主成分分析算法引入化学计量学，通过挖掘薄层色谱分离后沿展开方向空间顺序分布的多通道光谱之间的相关性，解决传统TLC‑SERS联用技术难以进行定量分析的挑战。
基于四元数主成分分析 tlc sers 定量建模方法

[发明专利]一种基于MRTD的显微热成像系统性能评价方法及系统-CN202010460379.X在审
发明人：高美静;张博智;谈爱玲;闫齐崇 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G01M11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于MRTD的显微热成像系统性能评价方法及系统。所述方法包括根据显微热成像系统的光路结构确定显微热成像系统的光谱辐射通量差；根据显微热成像系统的成像过程，确定显微热成像系统接收到的待测目标的图像信噪比；根据所述光谱辐射通量差和所述待测目标的图像信噪比确定显微热成像系统的输出图像信噪比；根据所述显微热成像系统的输出图像信噪比、所述显微热成像系统的噪声等效温差以及望远模式的最小可分辨率温差确定显微热成像系统的最小可分辨率温差；根据所述显微热成像系统的最小可分辨率温差对所述显微热成像系统的温度分辨能力进行评价。本发明能够准确、全面地评估显微热成像系统的性能。
一种基于 mrtd 显微成像系统性能评价方法

[实用新型]一种便于拆卸的塑钢门窗-CN201920751812.8有效
发明人：谈德元;钱久兴;谈爱玲;沈哲;钱成;王峰;居美蓉 -专利权人：江苏科宇装饰工程有限公司
申请日： 2019-05-23 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： E06B3/96 文献下载
摘要：本实用新型涉及塑钢门窗领域，公开了一种便于拆卸的塑钢门窗，针对现有的技术中塑钢门窗拆装不方便的问题，现提出如下方案，其包括两个横板和两个竖板，两个所述横板分别与两个竖板的两端固定连接，两个横板靠近竖板的一侧均开设有两个连接槽，连接槽的一侧开设有安置孔，安置孔的内部设有限位柱，两个横板的另一侧均开设有两个调节孔，限位柱的一端延伸至调节孔的内部，两个竖板的两端均固定有两个连接块，连接块的一端延伸至连接槽的内部。本实用新型结构合理，设计巧妙，操作简单，解决了现有技术中塑钢门窗拆装不方便的问题，降低了组装的难度，加快了组装的效率，易于推广使用。
一种便于拆卸塑钢门窗

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