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[发明专利]快速鉴别小麦品种纯度的方法和系统-CN202110251724.3在审
发明人：郭波莉;雷玉新;李明;吴永清;张波;赵涛;张影全 -专利权人：中国农业科学院农产品加工研究所;爱讯达科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-03-08 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速鉴别小麦品种纯度的方法，包括以下步骤：采集已知品种的小麦籽粒图像；提取已知品种小麦籽粒图像的图像信息；在已知品种小麦籽粒图像的图像信息中提取该已知品种小麦籽粒图像特征；根据已知品种小麦籽粒图像特征，建立已知品种小麦籽粒的特征集；采集未知品种的若干颗小麦籽粒的小麦籽粒图像；提取未知品种小麦籽粒图像的图像信息；在未知品种小麦籽粒图像的图像信息中提取每颗未知品种小麦籽粒图像特征；根据每颗未知品种小麦籽粒图像特征与已知品种小麦籽粒的特征集计算判定每颗未知品种小麦籽粒是否属于已知品种
快速鉴别小麦品种纯度方法系统

[发明专利]一种高粱品种的鉴别方法-CN202110777399.4在审
发明人：王莉;杨帆;倪德让;林琳;杨玉波;胡光源;杨婧 -专利权人：贵州茅台酒股份有限公司
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G01N25/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种高粱品种的鉴别方法，包括：对多个第一品种的高粱各自测定至少一个特征性指标，得到各个第一品种的高粱各自的第一特征性指标数值；对各个第一品种的高粱各自的第一特征性指标数值进行正态分布检验；根据统计学理论得到特征性指标的数值基准范围；对第二品种的高粱测定特征性指标，得到第二特征性指标数值；以及当第二特征性指标数值落入数值基准范围之中时，判定第二品种属于第一品种。本申请提供了一种高粱品种的鉴别方法及流程，通过建立对于高粱品种较为重要且不同品种差异较大的评价基准，可以通过分析结果判断是否为特定的高粱品种。
一种高粱品种鉴别方法

[发明专利]作物品种适宜推广区域确定方法及装置-CN202111643262.6在审
发明人：赵向宇;王开义;刘忠强;潘守慧;杨锋;韩焱云 -专利权人：北京市农林科学院信息技术研究中心
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种作物品种适宜推广区域确定方法及装置，该方法包括：获取每个待分析区域的区域环境数据以及待分析品种在每个待分析区域种植后的品种试验数据；综合多个阶段环境特征，估计品种种植后的每个区域的预期阶段环境特征；根据品种区域阶段环境特征结合每个区域的预期阶段环境特征，计算待分析品种在各区域种植之后的每个关键指标的预测值；根据每个区域所有关键指标的预测值，确定待分析品种在不同区域的适宜度，并依据适宜度确定品种适宜推广的区域该方法可实现环境特征的准确量化，得到各品种在各细分区域的适宜性评价结果，并针对区域特点进行适宜品种推荐，可以有效扩展品种测试数据的应用范围，解决大量品种的精细化推广问题。
作物品种适宜推广区域确定方法装置

[发明专利]一种通过叶型特征鉴定菊花品种的方法-CN201210259784.0有效
发明人：管志勇;陈发棣;陈素梅;房伟民;蒋甲福;刘兆磊;滕年军 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2012-07-25 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： A01G7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种通过叶型特征鉴定菊花品种的方法，属于菊花品种资源鉴别与品种权保护领域，该方法包括：测定菊花植株不同叶位的叶型指标，确定植株叶型保守的叶位；采集菊花品种不同单株间保守的叶位的叶型指标，并将该叶型指标在不同品种间作差异显著性分析，确定在不同品种间存在显著性差异的叶型指标为特异性叶型特征指标；将多个特异性叶型特征指标通过多元判别分析法进行品种判定。本发明鉴定方法通过对品种成熟叶片特征的测定，综合品种的叶型特征指标进行类别（品种）判定，检测成本低廉，易实施，特异性强，准确度高。
一种通过特征鉴定菊花品种方法

[发明专利]基于高光谱可增量更新的玉米种子品种鉴定方法及系统-CN202310123276.8在审
发明人：安冬;张柳;黄金泽;位耀光 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高光谱可增量更新的玉米种子品种鉴定方法及系统，该方法包括根据不同品种的高光谱图像，基于深度SVDD确定每一品种的单类分类器；单类分类器的训练过程为：利用图像特征提取模块对处理后的高光谱图像进行图像特征提取；利用光谱特征提取模块对光谱数据进行光谱特征提取；利用波段注意力和稀疏约束模块对全波段进行冗余信息处理；利用特征融合模块对图像特征和光谱特征进行整合；利用超球学习损失优化模块优化单类分类器的网络参数；将所有的单类分类器进行融合，确定品种鉴定模型以识别已知品种和拒识未知品种；并当玉米种子的品种增加或被淘汰时，实时更新品种鉴定模型；本发明可实现品种的快速、无损、简单、低成本鉴定。
基于光谱增量更新玉米种子品种鉴定方法系统

[发明专利]一种新零售场景下物品注册方法及装置-CN201910100214.9在审
发明人：陈海波 -专利权人：深兰科技（上海）有限公司
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种新零售场景下物品注册方法及装置，该方法包括：获取物品的物品图像；将所述物品图像输入基于深度学习构建的特征识别模型，提取所述物品图像中映射物品种类的特征数据并以向量的形式输出；在基于所述特征识别模型构建的向量和物品种类的映射关系中，未查到所述特征识别模型输出的向量对应的物品种类时，确定所述物品的物品种类，并将确定的物品种类与所述特征识别模型输出的向量的对应关系，添加到所述向量和物品种类的映射关系中。本发明通过对未构建映射关系的向量增加与物品种类的对应关系，使得对未经过特征识别模型训练的新注册的物品也可以通过所述特征识别模型进行准确区分物品类别。
特征识别向量物品图像映射关系构建场景模型构建模型训练特征数据物品类别形式输出零售输出新注册映射学习

[发明专利]根据幼龄家蚕形体特征判别蚕品种的方法-CN200410016418.8无效
发明人：钟伯雄 -专利权人：浙江大学
申请日： 2004-02-16 - 公布日： 2005-01-05 - 主分类号： A01K67/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种根据幼龄家蚕形体特征判别蚕品种的方法。是在利用实体显微镜(解剖镜)和光学或数码摄影设备、建立家蚕各品种蚁蚕、或1、2龄蚕的体色、斑纹等体态特征的数据库的基础上，通过待检品种与数据库中已知品种的体态特征比较分析，达到简便、正确、快速、低成本及早期判别家蚕的品种
根据幼龄家蚕形体特征判别品种方法

[发明专利]一种基于SSR基因型的果树品种区分及特征指纹展示方法-CN201410733480.2有效
发明人：薛华柏;李秀根;杨健;王龙;王苏珂;张慧蓉 -专利权人：中国农业科学院郑州果树研究所
申请日： 2014-12-05 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： C12Q1/6895 文献下载
摘要：本发明属于分子生物学的分子标记领域，公开了一种基于SSR基因型的果树品种区分及特征指纹展示方法。该方法通过选择多态性高的SSR引物，对果树品种进行PCR扩增，经电泳检测后，统计各品种在SSR位点的基因型，利用WPS或Excel等数据处理软件整合处理，查找各品种的特征基因型，并标示，最终形成一张包含完整SSR位点信息和各品种基因型数据的，能直观反映各品种间图谱关系的果树品种SSR特征指纹数据表。该方法对没有指纹数据的果树品种进行SSR标记区分时，仅需对前一对SSR引物不能区分开的品种继续进行SSR扩增和排序，操作简便，检测结果准确可靠、稳定高效，更重要的是品种特征指纹表的内容还可由其他研究者进行不断地充实
一种基于 ssr 基因型果树品种区分特征指纹展示方法

[发明专利]一种烟叶品种的鉴别方法-CN202211336728.2在审
发明人：段宏伟;郭梅;孟令峰;牛其建 -专利权人：石河子大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明提供一种烟叶品种的鉴别方法，涉及分析检测技术领域，所述鉴别方法包括如下步骤：S1：根据烟叶样品的理化数据与近红外光谱信息的相关性，获取所述烟叶样品的特征光谱信息；S2：根据所述烟叶样品的特征光谱信息建立烟叶品种的分类模型；S3：获取待检测烟叶的特征光谱；S4：根据所述待检测烟叶的特征光谱与所述分类模型，获取所述待检测烟叶的品种。本发明提供的烟叶品种的鉴别方法，从烟叶的理化数据出发来提取光谱特征变量，使得提取的光谱特征变量能够直接反应不同品种烟叶的自身特性，从而有助于提高对烟叶品种鉴别的准确性。
一种烟叶品种鉴别方法

[发明专利]基于MCMC的小麦品种特征参数估算方法-CN201110368758.7有效
发明人：曹卫星;吕尊富;朱艳;刘小军;姚霞;汤亮;倪军 -专利权人：南京农业大学
申请日： 2011-11-21 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MCMC的小麦品种特征参数估算方法，其方法主要是通过田间实测小麦品种的生育期及产量与小麦生长模型模拟的生育期及产量构建概率密度函数，利用MCMC方法反演得到小麦品种特征参数。具体过程首先通过测试运算得到小麦品种特征参数的先验概率分布，根据初始参数和先验分布提出候选参数，计算产量和生育期的概率密度函数和释然比，根据M-H准则判断是否接受新的参数，最终得到了品种各特征参数的后验概率密度分布本发明所述方法估计的结果既准确又高效，在同类模型小麦品种特征参数估算当中具有普遍适用性。
基于 mcmc 小麦品种特征参数估算方法

[发明专利]基于太赫兹时域光谱及卷积神经网络的小麦品种鉴别方法-CN202211255521.2在审
发明人：沈印;李新科;万里平;王洪雷;毕方鸿;桑祎莹 -专利权人：重庆医科大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G01N21/3586 文献下载
摘要：本发明公开基于太赫兹时域光谱及卷积神经网络的小麦品种鉴别方法，包括以下步骤：1)获取待鉴别小麦的太赫兹原始光谱信号；2)对所述太赫兹原始光谱信号进行特征提取，得到光谱特征数据；3)建立基于深度学习的小麦品种识别模型；4)将光谱特征数据输入到基于深度学习的小麦品种识别模型中，得到小麦品种鉴别结果。本发明在0.2～2THz太赫兹范围内，获取了小麦品种的时域光谱、频域光谱、折射率光谱和吸收系数光谱，分别对太赫兹原始光谱信号进行特征提取，以降低原始数据维度，然后设计了基于深度学习识别小麦品种吸收光谱的网络模型，通过编程实现对小麦品种的鉴别。
基于赫兹时域光谱卷积神经网络小麦品种鉴别方法

[发明专利]基于大数据的产品数据推送方法、系统及计算机设备-CN201811324600.8在审
发明人：童小勇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：一种基于大数据的产品数据推送方法，包括步骤：预设多个特征项，并根据多个特征项配置多个特征项组合；收集每个存量客户对应的保险品种及对应的特征项组合，以形成客户信息数据库；基于客户信息数据库分析每个特征项组合对应的一个或多个保险品种；将每个特征项组合与对应的一个或多个保险品种之间建立映射关系；接收前端提供的目标客户的客户信息，根据目标客户的客户信息定义目标客户对应的目标特征项组合；判断多个特征项组合中是否包括目标特征项组合；及当多个特征项组合包括目标特征项组合，则基于所述映射关系向前端推送与目标特征项组合对应的一个或多个目标保险品种。本方法可以协助线上电销坐席高效率地向客户推送合适的保险品种。
特征项保险品种目标特征推送客户信息数据库产品数据客户信息目标客户映射关系大数据客户计算机设备定义目标多个目标高效率坐席上电预设配置分析

[发明专利]高精度分辨中药材品种、产地及生长方式的红外光谱特征提取方法-CN200810005068.3有效
发明人：张晓明;王太君 -专利权人：香港浸会大学
申请日： 2008-01-30 - 公布日： 2009-08-05 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明披露了一种高精度分辨中药材品种、产地及生长方式的红外光谱特征提取方法。此方法取得每个品种的中药材样本的红外光谱后再将其预处理，根据产地及生长方式将样本分类，并计算该品种的类间类内差异比谱函数，取得该多个样本的特征向量，再将该特征向量降维及进行分布优化，以获得该品种的红外光谱特征
高精度分辨中药材品种产地生长方式红外光谱特征提取方法

[发明专利]基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法-CN202310471175.X在审
发明人：张伏;张方圆;王顺青;王新月;苗坤霖;熊瑛;吕强;张亚坤;王甲甲;杨宁;张晓东;王亚飞;付三玲 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：一种基于卷积神经网络和高光谱成像的玉米品种鉴别方法，提取玉米种子感兴趣区域内平均光谱作为原始光谱数据，经样本预处理和样本降维后获取玉米种子特征波段，由数据重塑、卷积层提取以及结果预测三部分组建鉴别模型，以玉米种子特征波段为鉴别模型输入，以玉米品种作为鉴别模型输出，获得玉米品种鉴别结果。本发明利用高维特征映射的方法将特征波段映射至高维空间后将其重塑为三维图像特征，使用多层卷积神经网络鉴别三维图像特征，改变输入特征维度和模型层深度因子大小，建立玉米品种定性鉴别网络模型，能够快速准确鉴别玉米种子，可实现玉米品种的快速有效无损检测。
基于卷积神经网络光谱成像玉米品种鉴别方法

[发明专利]一种大米品种智能检测方法、系统及装置-CN201910670355.4有效
发明人：蒋志荣 -专利权人：长沙荣业智能制造有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G01N21/85 文献下载
摘要：本发明公开了一种大米品种智能检测方法及系统，分类标记大米样本的品种；对于某一品种，将该品种作为神经网络训练的正样本，其余品种的样本作为神经网络训练的负样本，训练神经网络；当完成所有品种的训练时，得到分类器；将待检测样本输入分类器，利用所述分类器检测出大米品种。本发明将被检测大米外形的所有特征进行描述并输入神经网络，并对这个神经网络进行训练，经过训练的神经网络可以根据大米的“粒型、外观”敏感特征对大米品种以及互混进行准确检测。
大米品种神经网络训练神经网络智能检测大米样本输入神经网络训练神经网络待检测样本分类器检测输入分类器系统及装置分类标记敏感特征准确检测分类器负样本正样本粒型检测

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