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[发明专利]基于神经网络的数据估算方法、设备、存储介质及装置-CN201910514222.8有效
发明人：张聪;张俊杰;曹文琪;陈方;樊翔宇;刘宇 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F17/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的数据估算方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取待估算参数在不同采集位置的采集数据；根据所述采集数据通过预设公式计算变异函数中的目标离散点；根据所述目标离散点通过预设神经网络模型进行数据拟合，获得变异函数模型；根据所述变异函数模型及所述采集数据对所述待估算参数进行插值估算，获得未采集位置的估算数据。本发明通过神经网络模型进行建模，提升变异函数模型的鲁棒性，从而提升插值估算的准确性。
基于神经网络数据估算方法设备存储介质装置

[发明专利]一种基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询方法-CN202310942334.X在审
发明人：李松;曹文琪;吴楠 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2023-07-29 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/387 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询方法，首先，给定数据集和查询场景图，将查询点及数据集中的时空数据对象采用最小边界矩阵MBR来进行划分并构建基于TR‑Tree与倒排文件和时间属性标签文件结合所提出的TDCIR‑Tree索引，并通过所提出的TDCIR‑Tree索引进行关键字属性和时间属性上的查询得到初始集合；其次，将初始集合通过所提的TDCCA_PP算法进行第一层剪枝、组间有序排列和第二层剪枝得到有效集合；最后，通过基于统一成本函数所提出的TDC成本函数对有效集合进行计算并排序得到有序集合。理论研究与实验表明，所提出的方法具有较好的效率与可靠性。
一种基于时空约束成本感知集合空间关键字查询方法

[发明专利]农田土壤的重金属含量预测方法、装置、设备及存储介质-CN202010423369.9有效
发明人：张聪;曹文琪;张俊杰;陈方 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种农田土壤的重金属含量预测方法、装置、设备及存储介质，属于土壤重金属污染检测技术领域。本发明获取待预测农田土壤中已知区域的土地信息，将所述土地信息输入至预设神经网络模型，并获取所述预设神经网络模型输出的目标重金属含量值，将所述目标重金属含量值作为所述待预测农田土壤中未知区域的重金属含量预测结果，通过将已知区域的土地信息输入至改进的自适应广义回归神经网络模型中，得到农田土壤中未知区域的重金属含量值，节省了模型训练时间，提高了农田土壤中重金属含量值预测的精确度。
农田土壤重金属含量预测方法装置设备存储介质

[发明专利]土壤重金属含量的监测方法、装置、设备及存储介质-CN202010423334.5有效
发明人：张聪;曹文琪;张俊杰;陈方 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本发明涉及土壤分析技术领域，公开了一种土壤重金属含量的监测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取预设区域的土壤原始样本，对所述土壤原始样本进行预处理，获得土壤数据集；基于所述土壤数据集建立初阶监测模型，对所述初阶监测模型进行训练，获得目标监测模型；输入目标区域的土壤基础数据至所述目标监测模型，以获得所述目标区域的土壤重金属含量。通过对基于土壤数据集建立的初阶监测模型进行训练，以提高目标监测模型对土壤重金属含量的监测精度和监测速度，弥补传统技术对土壤重金属含量监测精度和监测速度上的不足，也减少了人力物力上的经济支出。
土壤重金属含量监测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种轨迹近邻查询系统、方法、计算机及存储介质-CN202211125188.3有效
发明人：张丽平;刘斌毓;曹文琪 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：一种轨迹近邻查询系统、方法、计算机及存储介质，属于轨迹大数据查询技术领域。本发明包括首先利用POI嵌入方法对轨迹数据进行POI嵌入，得到轨迹的POI嵌入序列和POI嵌入向量矩阵，然后利用POI嵌入向量矩阵和轨迹标签训练轨迹编码器，其次利用训练完毕的轨迹编码器获取轨迹的编码向量表示，根据轨迹的编码向量利用局部敏感哈希函数将轨迹进行哈希分桶，最后将待查询的轨迹输入到训练完毕的轨迹编码器中获取轨迹对应的编码向量表示，根据待查询轨迹的编码向量表示利用局部敏感哈希函数获取其所属的哈希桶，在哈希桶中通过全局扫描的方式寻找到距离待查询轨迹最近的k条轨迹。本发明在大规模轨迹数据查询问题中相比于传统方法准确率更高，查询速度更快。
一种轨迹近邻查询系统方法计算机存储介质

[发明专利]一种基于近似语义查询的K支配隐私保护方法-CN202211496552.7有效
发明人：李松;吴楠;曹文琪 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近似语义查询的K支配隐私保护方法，首先，给定数据并从中获得包含真实位置的矩形区域中的位置数据集，通过MCA算法获取数据集中的聚类中心点，采用基于最大最小距离的多中心数据处理算法，结合由MCA算法聚类生成的数据点集，选择保证它们之间的距离最远的位置点并生成了一组经过处理的候选集。其次，通过计算不同名称的位置信息之间的距离，获得候选集中任意两个位置之间的语义相似度，并结合哑元的方法选择语义相似度最小的k‑1位置作为虚拟结果集。实验结果表明，该方法可以保证位置的物理分散性和语义多样性，并提高虚拟生成的效率。同时，实现了隐私保护安全与查询服务质量之间的平衡。
一种基于近似语义查询支配隐私保护方法

[发明专利]基于小样本的音频信号分类方法、装置、设备及存储介质-CN202010154914.9有效
发明人：张聪;樊翔宇;刘宇;曹文琪;陈方;张俊杰 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明属于音频分类技术领域，公开了一种基于小样本的音频信号分类方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括通过获取小样本的原始音频信号；基于梅尔滤波算法构建自适应梅尔滤波算法；基于深度残差网络训练得到迁移深度残差网络；将自适应梅尔滤波算法作为前置提取层，迁移深度残差网络作为后置分类层，建立小样本音频信号分类模型；将原始音频信号输入小样本音频信号分类模型，以获取原始音频信号对应的信号分类结果。通过上述方式，将自适应梅尔滤波算法和迁移深度残差网络融合构建小样本音频信号分类模型，在不同属性的小样本音频数据集上有相对其他算法更高的分类精度，从而解决了现有技术针对小样本的音频信号分类精度不高的问题。
基于样本音频信号分类方法装置设备存储介质

[发明专利]推荐模型的构建系统及方法-CN202010069243.6有效
发明人：张聪;樊翔宇;陈方;曹文琪;张俊杰;刘宇 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明涉及网络通信技术领域，公开了一种推荐模型的构建系统及方法，所述系统包括：数据获取模块，用于获取用户内容数据和用户属性数据，根据所述用户内容数据和所述用户属性数据构建初始数据集；模型构建模块，用于对所述初始数据集进行预处理，获得目标数据集，并将所述目标数据集输入至预设机器学习平台进行模型构建；模型优化模块，用于获取所述预设机器学习平台输出的初始推荐模型，并通过预设优化算法对所述初始推荐模型进行参数优化，获得目标推荐模型。通过预设优化算法对获得的初始推荐模型进行参数优化，实现了精准推荐用户所需内容的目的，降低了程序编写的复杂度，减少了推荐构建过程中的资源消耗和模型调优过程中的工作量。
推荐模型构建系统方法

[发明专利]地质监测BP神经网络的优化方法、装置、设备及存储介质-CN201910525396.4有效
发明人：张聪;曹文琪;张俊杰;陈方;樊翔宇;刘宇 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种地质监测BP神经网络的优化方法、装置、设备及存储介质。该方法在对待优化地质监测BP神经网络进行优化时，通过将爬山算法、遗传算法和模拟退火算法与BP神经网络结合起来，实现局部和全局的搜索，从而使得优化后的BP神经网络相较于单纯利用遗传算法优化后的BP神经网络而言，能够有效提高全局收敛性、避免陷入局部极值。
地质监测 bp 神经网络优化方法装置设备存储介质

[实用新型]一种胶体金多联卡卡托-CN202221721613.0有效
发明人：王琴秋;秦荣;陈怡平;彭燕金;孙梦莹;曹文琪 -专利权人：英科新创（厦门）科技股份有限公司
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： B65D25/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种胶体金多联卡卡托，所述卡托由底板和围绕在所述底板四周的边条一体成型组成，所述卡托内部通过纵膈隔开以形成若干个卡槽，所述卡槽的四周侧壁上间隔设置有若干卡点，每个所述卡槽的底部均开设有窗口。本实用新型的胶体金多联卡卡托可将不同检测项目的单联卡并排组装在一起，以实现多个检测项目的同时检测，既方便多个不同检测项目单联卡进行灵活、自由、有序地组合，又可避免各单联卡之间的样本干扰。
一种胶体金多联卡卡托

[发明专利]一种基于同态加密的心理健康状态测评系统-CN202210639059.X在审
发明人：李松;曹文琪;刘斌毓 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-06-08 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明属于心理健康测试技术领域，特别涉及一种基于同态加密的心理健康状态测评系统，包括微处理器、身份识别模块、测试模块、心理健康状态测评模块、存储模块、无线通信模块、云端服务平台，所述微处理器信号连接于身份识别模块、测试模块、心理健康状态测评模块、存储模块、无线通信模块，所述微处理器控制并协调各模块，本发明可以解决人力进行心理健康测试导致费时费力的问题，引入同态加密对用户测评结果进行加密保护，可以引导用户信任心理健康状态测评系统，不仅能达到让用户体会到真实的心理健康状态测评的效果，也能够满足对用户心理健康状态测评隐私数据的保护需求。
一种基于同态加密心理健康状态测评系统

[发明专利]基于深度强化学习的土壤重金属含量预测方法及系统-CN202110117345.5有效
发明人：张聪;张俊杰;曹文琪;陈方;胡殿涛;吕鑫涛 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度强化学习的土壤重金属含量预测方法及系统，进行数据准备，包括对原始的数据集进行预处理，所述数据集包括土壤重金属含量数据和相应经纬度数据、海拔数据；使用深度强化学习模型对土壤重金属数据的特征进行提取，对每个采样点的反距离加权算法超参数进行学习和训练；使用回归支持向量机对学习到的最优超参数进行处理，并构建土壤重金属含量特征分布模型；将插值点数据输入到分布模型中得到相应的超参数，作为插值点的特征值，然后使用得到的特征值对插值点分别进行反距离加权插值，最终得到插值点的重金属含量预测值。本发明在低密度样本采集区域对区域中的各个地点的土壤重金属含量进行较为精准的分析和预测。
基于深度强化学习土壤重金属含量预测方法系统

[发明专利]基于BP神经网络的土壤重金属含量预测方法及系统-CN202110002481.X有效
发明人：张聪;吕鑫涛;曹文琪;陈晓玲;谢松武;胡殿涛 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于BP神经网络的土壤重金属含量预测方法及系统，包括输入土壤重金属数据集训练样本，以采取的土壤样本的区域经度、纬度、高度以及土壤农作物种植类型作为特征值，提取得到土壤中各种重金属的含量；设置BP神经网络的网络结构，初始化BP神经网络中输入层和隐藏层的权值与阈值通过分组教学优化算法对权值与阈值组成的个体随机生成种群；计算种群的适应度，执行能力分组阶段，比较种群中的适应度大小，执行教师分配阶段，对种群的个体进行更新；返回循环训练BP神经网络训练，直到满足结束条件，得到最优权值与阈值，得到土壤重金属含量预测模型；对需要预测的数据进行仿真预测，得到土壤中各种重金属的含量预测值。
基于 bp 神经网络土壤重金属含量预测方法系统

[发明专利]基于自适应深度Q网络的地理空间预测方法及系统-CN202110113539.8在审
发明人：张聪;张俊杰;曹文琪;陈方;胡殿涛;吕鑫涛 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于自适应深度Q网络的地理空间预测方法及系统，包括对原始的数据集进行预处理，所述数据集包括地理空间数据和相应经纬度、海拔数据；计算变异函数离散点，搭建智能体训练环境，在深度Q网络模型结构基础上设置非线性修正单元，形成自适应深度Q网络并初始化；使用自适应深度Q网络对各变异函数模型参数进行学习和估计；计算变异函数离散点和模型的残差平方和，使用残差平方和最大的变异函数模型；将对应最优参数带入到克里金方程得到最终地理空间预测值。本发明实现在提高估计变异函数参数的准确性的同时降低整个插值过程的时间成本，可以更加快速且准确地对插值点进行相关属性的预测，对地质统计学和环境工程具有一定实用价值。
基于自适应深度网络地理空间预测方法系统

[发明专利]基于可信度的随机森林土壤重金属风险评价方法及系统-CN202011604252.7在审
发明人：张聪;喻子言;王恒;张俊杰;曹文琪;胡殿涛 -专利权人：武汉轻工大学
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于可信度的随机森林土壤重金属风险评价方法及系统，进行数据预处理，包括对原始数据集进行预处理，得到未标记的数据集；然后进行数据标记，包括采用土壤污染评价方法标记数据集中样本是否有污染风险；数据集划分，包括对数据集按不同类别所占比例分层采样，划分训练集和测试集；模型训练，包括使用基于真阳率加权投票的随机森林算法对训练集进行学习得到风险评价模型，将测试集输入模型得到风险评价结果；使用贝叶斯优化算法以准确率为优化目标，找到使准确率最高的参数组合；利用训练好的模型进行土壤重金属风险评价评估。本发明在不平衡数据集上实现了少类别样本召回率的提高，可准确区分出样本有无污染风险。
基于可信度随机森林土壤重金属风险评价方法系统

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