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[发明专利]一种显微高光谱胆囊癌图像降维方法-CN202210217945.3在审
发明人：高红民;杨琪;朱敏;曹雪莹;李臣明 -专利权人：河海大学
申请日： 2022-03-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种显微高光谱胆囊癌图像降维方法，可以减少高光谱胆囊癌图像特征冗余性，从而高效提取高光谱胆囊癌图像的特征，显著提高癌变部位分类的精度，且降维效果较传统的PCA与LDA等降维方法相比，在高光谱胆囊癌图像分类上有明显的优势。传统的降维方法(如PCA与LDA等)是线性降维方法，会导致不同样本类别不可分。而基于超像素流形学习的高光谱胆囊癌图像降维方法，通过引入AWF滤波模块、流行学习PaCMAP模块、超像素模块、和核主成分分析模块，可以利用低维数据来有效地表达高维数据的特征，同时也压缩了数据量，更有利于信息的快速提取。
一种显微光谱胆囊图像方法

[发明专利]白肋朱顶红丛芽增殖和体细胞发生混合途径快速繁殖方法-CN202310059896.X有效
发明人：曾晶珏;曾宋君;邓莎;张文心;曹雪莹;吴坤林;房林 -专利权人：中国科学院华南植物园;广东圣茵花卉园艺有限公司
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： A01H4/00 文献下载
摘要：本发明公开了白肋朱顶红丛芽增殖和体细胞发生混合途径快速繁殖方法。本发明以白肋朱顶红“曼谷玫瑰”鳞茎为外植体，采用丛生芽增殖和体细胞发生混合途径进行其种苗快速繁殖，具体步骤包括：外植物的消毒、不定芽诱导、不定芽增殖和生根培养、叶片体细胞发生一次成苗以及试管苗移栽。外植体消毒成功率90‑95％；体细胞胚诱导培养45天时，体细胞发生率46.67‑100％，培养75天时，每个外植体能形成1.17‑4.53个生根的不定芽；移栽的成活率均可达95‑100％以上，2‑2.5年就可开花，表型与母株一致，无变异。本发明具有取材数量多，繁殖效率高等优点，能在短期内获得大量优质种苗，技术切实可行，应用价值高。
朱顶红丛芽增殖体细胞发生混合途径快速繁殖方法

[外观设计]英语学习工具包-CN202330050780.0有效
发明人：任岩;王秀梅;曹雪莹;杨桂兰;刘冲;米晓媛 -专利权人：通化师范学院
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： 03-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：英语学习工具包。2.本外观设计产品的用途：用作英语学习的工具包，用于存储学习工具。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
英语学习工具包

[发明专利]一种工控数据特征重排序算法的自适应确定方法-CN202110867814.5有效
发明人：刘学君;孔祥旻;张小妮;沙芸;晏涌;王文晖;曹雪莹;李凯丽 -专利权人：北京石油化工学院
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明涉及一种工控数据特征重排序算法的自适应确定方法，通过基于不同特征重排序算法对数据集进行特征选择；基于机器学习算法对重排序后的数据集进行训练记录准确率、召回率和时间，并对数据集计算预设评价指标，以生成相应的指标数据集合；对指标数据集合使用机器学习算法建立选择最优重排序算法的决策树；并使用决策树对输入的目标数据集的指标数据进行处理，以得到和目标数据集相匹配的特征重排序算法。实现了能够自动挑选出和目标数据集匹配度最好的特征重排序算法，从而提高了数据集特征重排序算法的准确度和效率，为工控数据的异常检测提供了保证。
一种数据特征排序算法自适应确定方法

[实用新型]用于模拟大气沉降试验的营养液自循环水培装置-CN202221751028.5有效
发明人：程学宇;谭长银;曹雪莹;刘路路;杨佳;邢倩雯 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2022-07-06 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： A01G31/02 文献下载
摘要：本实用新型公开用于模拟大气沉降试验的营养液自循环水培装置，涉及实验水培装置领域。该用于模拟大气沉降试验的营养液自循环水培装置包括培养装置外壳和储液桶，所述储液桶的侧壁上固定连接有进液管和出液管，所述进液管和出液管分别固定连接在培养装置外壳的两侧，所述培养装置外壳的内腔中设有培养管和生长灯。该用于模拟大气沉降试验的营养液自循环水培装置利用储液桶、进液管、出液管、水泵和氧气泵，实现营养液自循环并实现氧气循环，不用开盖更换营养液，避免沉降进入营养液，保证试验效果，加设传感器，对营养液参数实时检测调控，加设生长灯架及生长灯，保证植物正常光照。
用于模拟大气沉降试验营养液循环水培装置

[实用新型]一种覆膜透析换液操作模拟教具-CN202220617035.X有效
发明人：黄静;曹雪莹;宫成;游思源 -专利权人：中国人民解放军总医院第一医学中心
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种覆膜透析换液操作模拟教具，包括教具底座，所述教具底座的下端外表面设置有教学器材收纳机构，所述教具底座的上端两侧均设置有多功能摆放机构，所述教具底座的上端中部设置有成人腹部模型。本实用新型所述的一种覆膜透析换液操作模拟教具，设有多功能摆放机构与教学器材收纳机构，能够在模拟教具使用时，可通过固定杆将连接杆安装到教具底座上，器材放置盘可以放置操作模拟所使用的器材，挂环还方便固定吊瓶，设置的教学器材收纳机构，可以在模拟教具使用后，将器材收纳盒从连接外壳内部抽出，把操作模拟所使用的器材放置到器材收纳盒中，防止器材丢失影响人们的使用，带来更好的使用前景。
一种透析操作模拟教具

[发明专利]用于高光谱图像分类的动态数据扩张方法及图像分类方法-CN202110473836.3有效
发明人：高红民;张骏鹏;曹雪莹;陈忠昊;张亦严;李臣明 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了图像分类技术领域的一种用于高光谱图像分类的动态数据扩张方法及图像分类方法，提升了模型对少类别样本的拟合程度、模型分类性能，减少了模型干扰。包括：基于动态扩张数据选择算法，对训练样本集中符合设定条件的样本进行样本扩张，获得原始样本和扩张样本；基于暹罗结构，获取损失函数、原始样本和扩张样本之间的平均相似指数，并配合随机梯度下降法，迭代训练。
用于光谱图像分类动态数据扩张方法

[发明专利]一种用于制作朱顶红球茎的蜡料及其制备方法-CN202210916178.5在审
发明人：张文心;曹雪莹;张文竹 -专利权人：广东圣茵花卉园艺有限公司
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： C08L57/02 文献下载
摘要：本发明涉及工业蜡技术领域，具体涉及一种用于制作朱顶红球茎的蜡料及其制备方法，包括如下重量份的原料：石油蜡40‑60份、矿油5‑10份、石油树脂20‑30份、POE弹性体1‑3份、SEBS弹性体1‑3份、PE1‑3份和达玛树脂2‑6份。本发明的该蜡料稳定性好、固含量高、粘度小且不易脱蜡、成本低，成分环保不会对环境和人体产生危害，而且可多次重复使用，可直接、快速准确的打造高质量的朱顶红球茎，简化蜡模制造工序，缩短周期，提高工作效率；制备蜡料的方法操作简单，控制方便，生产效率高，生产成本低，有利于工业化生产。
一种用于制作朱顶球茎料及制备方法

[发明专利]工控网络中基于双种群遗传算法的深度学习入侵检测方法-CN202011228033.3有效
发明人：刘学君;张小妮;王昊;晏勇;沙芸;曹雪莹;李凯丽;孔祥旻;陈建萍;王文晖 -专利权人：北京石油化工学院
申请日： 2020-11-06 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种工控网络中基于双种群遗传算法的深度学习入侵检测方法，所述深度学习入侵检测方法通过构建的新型工控网络入侵检测模型来实现对工控网络是否存在入侵行为进行预测。本模型结合双种群遗传算法、退火算法、基于种群交流的选择策略、哈希字典存储策略以及精英主义策略，有机整合各类算法和优化策略的功能，进而得到改进的深度神经网络模型，本方法通过使用新型工控网络检测模型能够实现对工控网络中的入侵行为更快速、更准确的检测，本发明所述的检测方法具有较低的漏报率和误报率，且能够满足工控网络实际场景的需求。
网络基于种群遗传算法深度学习入侵检测方法

[发明专利]一种基于全局注意力残差网络的高光谱图像分类方法-CN202110376903.X有效
发明人：高红民;张亦严;陈忠昊;曹雪莹;李臣明 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-04-08 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全局注意力残差网络的高光谱图像分类方法，包括：构建整体网络，包括多尺度特征提取网络、全局注意力模块和改进的残差网络模块；进行多尺度特征提取，提取到高光谱图像层次化的特征；全局注意力模块通过空间注意力模块和光谱注意力模块的结合构建全局像素点的空间和光谱依赖关系；将改进的残差网络模块和全局注意力模块进行融合，成为一个新型的全局注意力残差网络；将输出结果经过全局池化送入分类器中进行最终分类，并输出结果。本发明通过引入多尺度大小感受野和全局注意力模块来同时获取丰富的空间‑光谱特征，并加入改进的残差网络缓解梯度消失问题，加快网络收敛，从而提高了分类精度，保证了良好稳定的分类效果。
一种基于全局注意力网络光谱图像分类方法

[发明专利]基于双路卷积融合神经网络的高光谱图像分类模型及方法-CN202010708829.2有效
发明人：高红民;曹雪莹;李臣明;花再军;陈忠昊 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双路卷积融合神经网络的高光谱图像分类模型，包括双边卷积融合模块和分类模块，双边卷积融合模块包括多个串接的双边融合块；双边融合块包括：最优特征提取模块、最优特征强化模块、空间局部联系性传递模块及特征融合模块；最优特征提取模块包括串接的卷积单元和池化单元，卷积单元的输出连接至空间局部联系性传递模块的输入；池化单元的输出连接至最优特征强化模块的输入；最优特征强化模块和空间局部联系性传递模块的输出共同作为特征融合模块的输入。本申请通过双层结构保持较高的空间分辨率，克服因卷积神经网络表征分辨率下降引发的空间敏感判别特征的提取下降问题，提高分类精度。
基于卷积融合神经网络光谱图像分类模型方法

[发明专利]高光谱遥感影像半监督分类方法、装置及存储介质-CN202010736807.7有效
发明人：高红民;缪雅文;曹雪莹;李臣明;陈忠昊;邱泽林 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱遥感影像半监督分类方法、装置及存储介质，其中方法包括建立生成网络结构，所述生成网络结构包括用于生成伪光谱的生成器G；用于接收伪光谱以及真实无标签光谱，判断光谱真伪的判别器D；用于接收伪光谱以及真实有标签光谱，判断输入的类别的分类器C1；训练得到AC‑WGAN网络结构，生成与真实光谱数据相似分布的伪光谱扩充数据集，将扩充后的光谱数据集投入与分类器C1共享参数的分类器C2，获得分类结果。本发明对网络结构和损失函数均进行了改进，减小了数据分类工作和判别工作间的互相影响，并使生成的伪光谱数据的分布更加平滑，解决了因训练样本少导致的分类精度不高的问题。
光谱遥感影像监督分类方法装置存储介质

[发明专利]一种升降转运装置及重力滑移式立体库-CN202010644333.3有效
发明人：刘宏波;吴金强;王兴宇;王彬彬;曹雪莹;张环宇;王海量 -专利权人：吉林省百浪汽车装备技术有限公司
申请日： 2020-07-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： B65G1/04 文献下载
摘要：本发明公开一种升降转运装置及重力滑移式立体库，升降转运装置包括固定支架、升降架、拉动单元以及台车；升降架包括台车支撑架，台车支撑架的两侧壁内侧设置有支撑部，台车设置在支撑部上；拉动单元安装在台车支撑架上方，包括直线驱动装置以及设置在直线驱动装置输出端的拉杆组件，拉杆组件的两端分别设置有第一拉钩和第二拉钩。本发明在拉杆组件两端分别设置第一拉钩和第二拉钩，使物料能够从平台或货架被拉到升降架上，又能反向从升降架上被拉到平台或货架上，实现双向转运功能；同时通过转运台车的形式间接将物料转运，一方面台车可做成标准化形状与拉钩配合更准确，以实现对更加广泛的物料种类进行转运，另一方面还进一步保护了物料。
一种升降转运装置重力滑移立体

[实用新型]一种阻隔大气沉降的自动供氧水培蔬菜装置-CN202220587655.3有效
发明人：刘路路;程学宇;曹雪莹;谭长银;邢倩雯;杨佳 -专利权人：湖南师范大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： A01G31/02 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种阻隔大气沉降的自动供氧水培蔬菜装置，包括有玻璃罩、水培箱和输氧与循环设备；在本实用新型中通过设计外围为大气沉降隔离罩，隔绝大气沉降，排除大气对水培作物污染的影响，增加试验的严谨性，可专门用作模拟大气沉降的沉降通量的试验。本实用新型将水培箱设计为不透光的材质，可以防止藻类的生长，并设计有自动供氧装置，为种植作物的根系提供氧气，以免植物在淹水状态下，根际发生腐烂，以实现植物的水培。本实用新型添加营养液循环设备，使得营养液在装置内循环流动，增加营养液中营养元素的利用效率，减少营养液更换频率。
一种阻隔大气沉降自动供氧水培蔬菜装置

[发明专利]一种基于深度学习空谱联合网络的高光谱图像分类方法-CN202010667743.X有效
发明人：高红民;曹雪莹;李臣明;缪雅文;陈月 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-07-13 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习空谱联合网络的高光谱图像分类方法，首先，对原始高光谱图像进行数据划分，而后利用少量标签数据训练基于深度学习空谱联合网络，输入的高光谱原始图像将会被带有注意力机制的双向长短时记忆模型和1D空洞卷积神经网络同时做光谱维特征提取处理，得到最终的光谱特征图；输入图像经过数据归一化处理，而后进行PCA降维，提取输入特征，并将输入特征送入多尺度多层次滤波器卷积网络中提取空间特征，再经由全局平均池化层处理，得到最终的空间特征图；最后结合已训练好的网络参数进行分类。本发明将光谱维特征与空间特征分开处理，能获得更为丰富有效的光谱特征图及更为丰富的特征表达，分类精度得到进一步提升。
一种基于深度学习联合网络光谱图像分类方法

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