“戴荣英”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果17个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于相关性分析的EN结合MPA-SVM的异常体征矿工判别方法-CN202111005792.8有效
发明人：卞凯;周孟然;胡锋;来文豪;戴荣英;胡天羽;孔茜茜 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于相关性分析的EN结合MPA‑SVM的异常体征矿工判别方法，包括以下步骤：(1)收集矿工职业健康体检数据，构造矿工体征参数数据集合；(2)将矿工体征数据随机划分成训练集和预测集；(3)将训练集和预测集数据进行归一化处理；(4)采用皮尔逊相关系数分析并删除相关性较高的体征数据；(5)利用EN去除冗余体征信息；(6)建立MPA‑SVM矿工异常体征判别模型，预测集数据的评价指标用于模型性能的分析与评估。本发明将相关性分析的EN结合MPA‑SVM用于异常体征矿工的辨识，为矿工职业病和疑似职业病的检测做到前期精准筛查目的，适用于职业健康辅助诊断领域。
一种基于相关性分析 en 结合 mpa svm 异常体征矿工判别方法

[发明专利]一种煤和矸石的红外图像识别方法-CN201910538123.3有效
发明人：胡锋;周孟然;闫鹏程;卞凯;戴荣英;宋红萍;孙磊 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种煤和矸石的红外图像识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石原始红外图像获取；(2)煤和矸石红外图像的预处理；(3)煤和矸石红外图像样本划分；(4)卷积神经网络图像特征提取；(5)支持向量机煤矸识别模型构建。本发明采用CNN‑SVM进行煤和矸石红外图像的识别模型构建，提出一种新的卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的快速、精准识别。
一种矸石红外图像识别方法

[发明专利]一种多光谱图像信息和CNN的煤矸识别方法-CN201910612866.0有效
发明人：胡锋;周孟然;闫鹏程;李蓓;卞凯;戴荣英 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-07-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱图像信息和CNN的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱图像信息获取；(2)煤和矸石多光谱图像样本划分；(3)卷积神经网络多光谱图像特征提取；(4)极限学习机煤矸识别模型构建。本发明采用CNN‑ELM进行煤和矸石多光谱图像的识别模型构建，提出一种新的卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的快速、精准识别。
一种光谱图像信息 cnn 识别方法

[发明专利]一种多光谱光谱信息和1D-CNN的煤矸识别方法-CN201910652387.1有效
发明人：胡锋;周孟然;闫鹏程;李蓓;卞凯;戴荣英 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱光谱信息和1D‑CNN的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱光谱信息获取；(2)煤和矸石光谱信息的样本划分；(3)一维卷积神经网络光谱特征提取；(4)概率神经网络煤矸识别模型构建。本发明采用1D CNN‑PNN进行煤和矸石多光谱光谱信息的识别模型构建，提出一种新的一维卷积神经网络模型能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的实时、精准识别。
一种光谱信息 cnn 识别方法

[发明专利]一种多光谱图像信息和光谱信息异构融合的煤矸识别方法-CN201910663782.X有效
发明人：胡锋;周孟然;闫鹏程;李蓓;卞凯;戴荣英 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06V20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多光谱图像信息和光谱信息异构融合的煤矸识别方法，包括以下步骤：(1)煤和矸石多光谱数据的获取；(2)构造煤和矸石的多光谱数据库；(3)二维卷积神经网络图像信息的特征提取；(4)一维卷积神经网络光谱信息的特征提取；(5)图像特征和光谱特征的融合；(6)随机森林煤矸识别模型构建。本发明采用2D‑CNN和1D‑CNN分别提取图像特征和光谱特征，特征融合后进行煤和矸石多光谱的识别模型构建，提出一种可用于图像信息和光谱信息特征提取、融合的异构融合框架能够提取更多、更有效的特征信息，且可以有效避免过拟合等问题，非常适用于煤和矸石的实时、精准识别。
一种光谱图像信息融合识别方法

[实用新型]一种听力健康监测与趋势预测的职业健康监测装置-CN202121060361.7有效
发明人：周孟然;程龙君;胡锋;卞凯;戴荣英;孔茜茜;胡天羽 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2021-05-17 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： A61B5/12 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种听力健康监测与趋势预测的职业健康监测装置，该设备包括噪声采集处理模块、音频信号发生器、测听模块、人机交互模块、中央处理器、储存与通信模块和电源模块。装置启动后噪声采集处理模块自动采集测听耳机与耳膜之间的环境噪音，以噪音分贝值为变量实行自动降噪；音频信号发生器通过数模转换和放大处理输出音频信号，结合人机交互模块实现纯音测听的听力测试；再通过耳声发射检测获取耳蜗各个部分对于不同频率的听力敏感度，生成耳声发射检测报告。在储存模块调出历史测听报告，实现对工人个体的听力损伤跟踪。讲检测结果传输至云端服务器，结合大数据与人工智能神经网络对听力健康趋势进行预测，采取可以减弱职业危害因素所造成的损失的防治措施。
一种听力健康监测趋势预测职业装置

[实用新型]一种矿工用血液健康监测系统-CN202120989132.7有效
发明人：周孟然;戴荣英;胡锋;卞凯;孔茜茜;胡天羽;程龙君 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： A61B5/145 文献下载
摘要：本实用新型是一种矿工用血液健康监测系统，涉及健康检测设备的技术领域，包括监测模块、信号调理模块、微控制器模块、输入/显示模块、通讯模块、存储模块、报警模块以及电源模块。通过监测模块实现对血氧、血糖、血脂和胆固醇含量的快速检测，以超低功耗微控制器(MCU)为核心，以静态随机存取存储器、报警器、2G与蓝牙两种模式的通讯模块、触摸屏以及可以实现信号转换的A/D转换器为辅。对检测结果进行处理，若是检测含量超出设定指标，警报器发出光、声警报，同时触摸屏上显示并存储相关矿业人员对应的结果信息，从而使得矿业人员能够快速且准确的了解自身身体情况，帮助排查心脑血管疾病以及呼吸系统疾病。
一种矿工血液健康监测系统

[实用新型]一种基于矿工肺部健康监测系统-CN202120989134.6有效
发明人：周孟然;孔茜茜;胡锋;卞凯;戴荣英;胡天羽;程龙君 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： A61B5/08 文献下载
摘要：本实用新型是一种基于矿工肺部健康监测系统，涉及肺部医疗健康监测领域，系统包括电源模块、数据采集模块、信号处理模块、微控制器、显示模块、键盘输入模块、存储模块以及通讯模块，系统电源模块为其他模块提供电源，数据采集模块将采集到的数据送至信号处理模块而后将处理好的数据与键盘输入信息送至微控制器中进行显示与存储，各个模块之间利用通讯模块进行通讯。搭建出的一个完整的矿工肺部健康监测系统，能够及时的显示存储矿工肺部指标，实现对矿工肺部健康快速方便的监测。
一种基于矿工肺部健康监测系统

[发明专利]一种基于荧光光谱的变压器故障诊断装置及方法-CN202011387405.7在审
发明人： 戴荣英;周孟然;胡锋;卞凯;来文豪;孔茜茜 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于荧光光谱的变压器故障诊断装置，该装置包含电源模块、激光器模块、激光荧光探头模块、光谱仪模块、识别模块，本发明还公开了一种基于荧光光谱的变压器故障诊断方法：(1)采集油样，建立光谱数据库；(2)对原始光谱进行滤波处理；(3)对变压器油样光谱数据进行特征提取；(4)将光谱数据按照5：1的比例随机划分成训练集和测试集；(5)建立GMM‑LDA识别模型，并将测试集用于模型检验与辨识；(6)变压器故障诊断。采用LIF技术结合DAE‑GMM‑LDA的方法来分析变压器油的状态，以实现变压器故障诊断，具有较高的分类识别准确率和实际应用价值，泛化能力强，非常适合变压器故障诊断的实时准确检测和推广。
一种基于荧光光谱变压器故障诊断装置方法

[发明专利]一种基于NRS-LDA的医疗体检数据识别分析方法-CN202011359504.4在审
发明人：孔茜茜;周孟然;卞凯;胡锋;来文豪;戴荣英 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于NRS‑LDA的医疗体检数据识别分析方法，包括以下步骤：(1)搭建数据采集系统采集所需原始医疗体检数据；(2)利用NRS来消除冗余信息；(3)采用LDA对约简之后的数据做特征提取工作；(4)将处理后的数据集按比例划分为训练集和测试集，在训练集上建立基于K‑means聚类的RBF神经网络识别模型；(5)将测试集上的数据作为RBF神经网络识别模型的输入，测试RBF识别模型的分类性能。本发明采用NRS‑LDA结合RBF神经网络识别模型进行医疗辅助诊断，既节约成本又实现了医疗体检数据的准确识别，对医疗诊断有着重要的研究意义及实用价值。
一种基于 nrs lda 医疗体检数据识别分析方法

[发明专利]一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法-CN201811430777.6有效
发明人：卞凯;周孟然;胡锋;来文豪;戴荣英;胡天羽;李化顺 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识方法，包含以下步骤：(1)将等体积的纯花生油和小米汤按一定的掺杂浓度进行配比；(2)利用自行设计的便携式植物油无损分析仪采集油样荧光光谱数据；(3)采用中值滤波法(M edian‑Filter)平滑处理原始光谱图；(4)联合KICA与PCA算法(KICA‑PCA)优选出主要光谱信息数据；(5)采用留出法(hold‑out)把样本数据划分成训练集和测试集；(6)利用FDA对训练集进行学习和训练，测试集用于辨识效果检验。本发明采用KICA‑PCA结合FDA用于激光诱导荧光植物油掺杂小米汤辨识，提高了辨识精度和运算速度，非常适用于食品安全检测领域的研究。
一种激光诱导荧光植物油掺杂米汤辨识方法

[发明专利]一种多光谱图像信息和TLMD-WOA-SIFT的果蔬品质检测方法-CN202010803605.X在审
发明人：余道洋;周孟然;戴荣英;丁枭;胡锋;卞凯 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种多光谱图像信息和TLMD‑WOA‑SIFT的果蔬品质检测方法，包含以下步骤：(1)果蔬多光谱图像信息获取；(2)利用二维局部均值分解(TLMD)对图像进行分解，产生若干个二维乘积函数(BPF)；(3)用WOA优化的SIFT(尺度不变特征变换)算法对BPF进行特征提取；(4)对BPF提取的特征信息进行处理后得到原始多光谱图像的全部特征信息；(5)将特征信息输入LSSVM模型进行分类。本发明采用TLMD结合WOA‑SIFT用于果蔬品质检测，具有很高的识别准确率和实用价值，泛化能力强，非常适合果蔬品质的实时准确检测和推广。
一种光谱图像信息 tlmd woa sift 品质检测方法

[实用新型]一种多光源LIF葵花籽油掺杂菜籽油的快速无损鉴别设备-CN201920412378.0有效
发明人：宋红萍;周孟然;卞凯;戴荣英;胡天羽;李化顺 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种多光源LIF葵花籽油掺杂菜籽油的快速无损鉴别设备，该设备由四路继电器、激光器1、激光器2、激光器3、激光器4、接收模块、CCD模块、FPGA以及LCD显示器组成。当FPGA发出两个弱磁信号，四路继电器相应的两个引脚就会接通，相当于开关闭合，与两个引脚对应的两个激光器就会发出激光，水平照射在待测植物油样品上，接收模块接收样品发出的荧光信号传给CCD模块。CCD模块将接收到的荧光信号转换成电信号，通过在FPGA上建模对电信号进行分析与对比，最终在LCD显示屏上显示样品的荧光光谱，从而判断葵花籽油中是否掺杂菜籽油。本实用新型使用了多光源结合LIF技术，并且不接触待测样品，实现了快速、无损检测。
一种光源 lif 葵花籽掺杂菜籽油快速无损鉴别设备

[实用新型]一种双激光LIF技术的花生油掺杂大豆油判别装置-CN201821979223.7有效
发明人： 戴荣英;周孟然;胡锋;卞凯;来文豪;胡天羽;李化顺 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-11-08 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种双激光LIF技术的花生油掺杂大豆油判别装置，该装置包含以下部分：电源模块、激光器模块1、激光器模块2、激光荧光探头模块1、激光荧光探头模块2、光谱仪模块、延时开关模块、上位机模块。荧光探头利用石英光纤采集待测植物油中因激光器发射激光产生的荧光，在光谱仪接收荧光信息的过程中，利用延时开关来实现采用两个不同波段激光光源获取双激光光源下的LIF光谱的荧光信息的分时接收。在计算荧光强度后利用上位机来建立已知的花生油、大豆油纯植物油样本和它们的混合油样本激光诱导荧光光谱的模型数据库，并对待测植物油样本的荧光光谱进行分类识别，从而有利于检测花生油中是否存在大豆油的掺杂。
大豆油花生油样本激光器模块掺杂植物油激光荧光判别装置探头模块荧光信息荧光激光激光诱导荧光光谱激光器发射激光延时开关模块本实用新型光谱仪接收光谱仪模块模型数据库上位机模块双激光光源波段激光纯植物油电源模块分类识别分时接收石英光纤延时开关荧光光谱荧光探头混合油上位机光谱光源采集检测

[发明专利]一种多光源LIF葵花籽油掺杂菜籽油的快速无损鉴别设备-CN201910244231.X在审
发明人：宋红萍;周孟然;卞凯;戴荣英;胡天羽;李化顺 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：本发明涉及一种多光源LIF葵花籽油掺杂菜籽油的快速无损鉴别设备，该设备由四路继电器、激光器1、激光器2、激光器3、激光器4、接收模块、CCD模块、FPGA以及LCD显示器组成。当FPGA发出两个弱磁信号，四路继电器相应的两个引脚就会接通，相当于开关闭合，与两个引脚对应的两个激光器就会发出激光，水平照射在待测植物油样品上，接收模块接收样品发出的荧光信号传给CCD模块。CCD模块将接收到的荧光信号转换成电信号，通过在FPGA上建模对电信号进行分析与对比，最终在LCD显示屏上显示样品的荧光光谱，从而判断葵花籽油中是否掺杂菜籽油。本发明使用了多光源结合LIF技术，并且不接触待测样品，实现了快速、无损检测。
激光器葵花籽油菜籽油多光源四路继电器掺杂鉴别设备接收模块荧光信号无损引脚转换成电信号待测样品开关闭合弱磁信号水平照射无损检测荧光光谱植物油不接触建模接通激光分析

1
2
下一页»
尾页
共 17 条