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[发明专利]苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法-CN202111463643.6在审
发明人：魏梅;黄瑶;刘远俊;张正;林荣楷;程钰洁;陈江平;曹嵌;文珊 -专利权人：广东一方制药有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明涉及中药材分析技术领域，特别涉及苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法及其近红外鉴别方法。所述苍耳子药材的近红外鉴别模型的构建方法以下步骤：在近红外光谱范围，对所述参考光谱集的近红外光谱进行或不进行预处理，采用因子化法，构建鉴别模型；与传统的方法相比，本发明采用近红外光谱技术，制样过程简单、
苍耳子药材红外鉴别模型构建方法及其鉴别方法

[发明专利]一种基于近红外光谱的杂交种纯度鉴别方法-CN201510133847.1在审
发明人：孙虎;董肖莉;安冬;李卫军;黄华军 -专利权人：山东翰能高科科技有限公司
申请日： 2015-03-25 - 公布日： 2016-08-17 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于近红外光谱的杂交种纯度鉴别方法，包括以下步骤：步骤1：采集种子样本的近红外光谱数据；步骤2：对采集的种子样本的近红外光谱数据进行预处理，并从经过预处理的光谱数据中选择具代表性的训练样本光谱数据；步骤3：通过特征提取算法和建模方法对所选取的训练样本光谱数据建立种子的纯度鉴别模型；步骤4：利用所建立的鉴别模型，对待鉴别种子的光谱进行鉴别。其具有成本低、易操作、高可靠的优点，无需专业人士即可实现杂交种的纯度鉴别，并改进了现有方法所建立的鉴别模型的稳定性和适应性不高的缺点。
一种基于红外光谱杂交种纯度鉴别方法

[发明专利]一种基于离子迁移谱仪的油脂检测及鉴别方法-CN201410161841.0无效
发明人：颜毅坚;张伟;何东平;徐翔;张家雷;唐占春;方力;马军 -专利权人：武汉矽感科技有限公司;上海矽感信息科技有限公司
申请日： 2014-04-22 - 公布日： 2014-07-02 - 主分类号： G01N27/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于离子迁移谱仪的油脂检测及鉴别方法，可以检测和鉴别任何油脂的类型，不论何种油脂，其油脂成分中都包含挥发性物质和半挥发性物质，且不同油脂的挥发性物质和半挥发性物质在离子迁移谱仪中电离后形成的离子簇都不同，获得的离子迁移谱图也不同，这样就可以建立不同油脂的离子迁移谱识别模型库，再将待检测油脂的离子迁移谱识别模型数据与迁移谱识别模型库中的数据进行对比，鉴别油脂样品的类型。本发明所述检测及鉴别方法，克服了背景技术中所述的现有油脂检测及鉴别的弊端，可以鉴别任何油脂的类型，检测及鉴别的过程操作简单，快捷高效。
一种基于离子迁移油脂检测鉴别方法

[发明专利]一种基于重金属指纹的工业污泥鉴定方法和系统-CN202011146039.6在审
发明人：张旭峰;孟祥周;靳立民;朱宁正;艾芳婷 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G01N21/73 文献下载
摘要：本发明的方法包括：获取待鉴定的工业污泥样品；样品预处理；提取重金属总量、鉴定重金属形态和/或识别特征重金属；根据提取的物质构建相应的数据库，并构建相应的模型，包括重金属含量组成鉴别模型、重金属形态组成鉴别模型和/或特征重金属数值模型；根据重金属含量组成鉴别模型、重金属形态组成鉴别模型和/或特征重金属数值模型的鉴定结果，综合判断工业污泥的来源。
一种基于重金属指纹工业污泥鉴定方法系统

[发明专利]基于拉曼光谱和血清代谢构建MDS和AML鉴别模型的方法和试剂盒-CN202210717142.4在审
发明人：周圆;梁昊岳;高瀛岱;朱国庆;张蔷;孔晓冬 -专利权人：中国医学科学院血液病医院（中国医学科学院血液学研究所）;天津医科大学总医院
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于拉曼光谱和血清代谢构建骨髓异常增生综合征(MDS)和急性髓细胞白血病(AML)鉴别模型、模型构建方法和试剂盒。本发明所述的鉴别模型，综合了血清学检测数据和拉曼光谱分析，为MDS和AML的快速早期鉴别提供了重要手段。
基于光谱血清代谢构建 mds aml 鉴别模型方法试剂盒

[发明专利]一种基于一维卷积神经网络的粒子鉴别方法及系统-CN202310187722.1在审
发明人：白超平;孙越强;张珅毅;张鑫;张帅;王子婷 -专利权人：中国科学院国家空间科学中心
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及空间环境智能化探测领域，特别涉及一种基于一维卷积神经网络的粒子鉴别方法及系统。本发明方法包括：对采集的空间中各种粒子的波形数据进行预处理，获得各种粒子的时域波形数据和频域波形数据；将各种粒子的时域波形数据和频域波形数据同时输入预先建立并训练好的粒子鉴别模型中，得到粒子鉴别结果；所述粒子鉴别模型基于一维卷积神经网络建立本发明系统包括数据预处理模块和粒子鉴别模块；数据预处理模块对空间中各种粒子的波形数据进行预处理，获得时域波形归一化数据和频域波形归一化数据；粒子鉴别模块将时域波形数据和频域波形数据同时输入预先建立并训练好的粒子鉴别模型中，得到粒子鉴别结果。
一种基于卷积神经网络粒子鉴别方法系统

[发明专利]一种基于BP神经网络的产品商标鉴别方法及装置-CN202111462783.1在审
发明人：王一海 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的产品商标鉴别方法及装置，包括：获取用于鉴别的商标图片数据集，将数据集中每一个商标图片转化为RGB三通道矩阵像素数值；按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集；构建BP神经网络预测模型；利用训练集对模型进行迭代训练，利用验证集对训练好的BP神经网络预测模型进行验证，并设置最小均方误差，当所述BP神经网络预测模型的学习精度满足最小均方误差时，得到用于商标鉴别的BP神经网络预测模型；将测试集输入至所述用于商标鉴别的BP神经网络预测模型，得到商标鉴别结果。
一种基于 bp 神经网络产品商标鉴别方法装置

[发明专利]一种持续自我学习多模型融合超声乳腺肿块精准鉴别系统-CN202110444366.8在审
发明人：李建;金林原;张艳芬;王静超;商超 -专利权人：广州易睿智影科技有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及超声乳腺肿块鉴别技术领域，尤其是一种持续自我学习多模型融合超声乳腺肿块精准鉴别系统，包括中央数据处理系统、肿块病理结果反馈模块、持续自我学习多模型融合分类模块、肿块分类处理模块、图像获取模块、临床信息特征采集模块和随机森林分类模型建立模块，所述临床信息获取模块将采集的信息通过网关传递到临床信息特征采集模块，所述临床信息特征采集模块将信息进行处理并通过网关传递到随机森林分类模型建立模块，所述随机森林分类模型建立模块将建立的模型通过网关传递到持续自我学习多模型融合分类模块本发明还提供一种持续自我学习多模型融合超声乳腺肿块精准鉴别方法，可以实现持续自我学习和鉴别准确性。
一种持续自我学习模型融合超声乳腺肿块精准鉴别系统

[发明专利]汉字字体生成模型的生成方法、汉字字体生成方法及装置-CN202110467098.1有效
发明人：曾锦山;汪叶飞;陈琪;王明文 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F40/109 文献下载
摘要：本申请公开了一种汉字字体生成模型的生成方法、汉字字体生成方法及装置，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取汉字图像；对汉字图像进行几何变换处理，生成汉字变换图像；将汉字变换图像输入至汉字鉴别模型，通过汉字鉴别模型对汉字变换图像进行鉴别处理，输出汉字变换图像的真伪性信息；基于真伪性信息，调整字体生成模型的模型参数，得到训练后的字体生成模型。本申请实施例提供的技术方案中，通过对汉字图像进行几何变换以指导模型提取高质量汉字特征；并通过汉字鉴别模型对汉字转换图像进行真伪判断的结果，调整模型参数以使模型效果最优，有效解决深度学习模型训练中的模式坍塌的问题
汉字字体生成模型方法装置

[发明专利]一种中药材人工智能鉴别系统及其鉴别方法-CN201910169407.X在审
发明人：袁杨;许慧;张群华 -专利权人：颐保医疗科技（上海）有限公司
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种中药材人工智能鉴别系统及其鉴别方法，鉴别系统包括云服务器以及用户手机端，云服务器与用户手机端通过互联网连接；云服务器储存有训练好的人工智能模型，用户手机端安装有用于鉴别的APP。其鉴别方法包括点开APP，根据鉴别要求选取相应模块，点击进入该模块界面，然后调用手机相机拍摄中药材照片或上传手机相册中保存的中药材照片至该模块；中药材照片进入模块后，会通过APP自动上传至云服务器；云服务器接收到中药材照片，会触发人工智能模型进行对比鉴别，将鉴别结果反馈至APP，供用户查看。本发明解决了深度神经网络模型无法部署在手机端的问题，能做到快速、准确地鉴别中药材的真伪、产地和采收时间。
中药材云服务器鉴别鉴别系统用户手机人工智能模型人工智能手机神经网络模型互联网连接鉴别结果模块界面手机相机用户查看自动上传相册采收触发上传调用真伪产地储存反馈保存拍摄部署

[发明专利]用于鉴别玛咖产地的方法-CN201810011337.0在审
发明人：苑鹏;李爱民;党艳婷;段盛林;温霖;李颖;李永强;夏凯;刘士伟;韩晓峰;王玺;文剑;马芙俊;柳嘉;刘亚旭 -专利权人：中国食品发酵工业研究院有限公司;国珍健康科技（北京）有限公司
申请日： 2018-01-05 - 公布日： 2018-07-27 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于鉴别玛咖产地的方法，该方法包括：采集玛咖样品的气味指纹图谱；确定玛咖样品中的训练集；根据所述训练集的气味指纹图谱和所述训练集中的玛咖样品的产地，训练得到用于鉴别未知玛咖产地的多层前馈神经网络模型；以及通过所述多层前馈神经网络模型鉴别出未知玛咖的产地。本申请采用电子鼻采集来源于不同产地的玛咖样品的气味指纹图谱，训练得到多层前馈神经网络模型，通过训练得到的多层前馈神经网络模型鉴别未知玛咖的产地，克服了现有的鉴别玛咖产地的方法的局限性，解决了因现有鉴别玛咖产地的方法中存在鉴别效果不好
玛咖产地鉴别前馈神经网络多层气味指纹图谱训练集采集市场秩序电子鼻申请分辨扰乱

[发明专利]一种对深度伪造人脸图像和视频的鉴别方法-CN202110110096.7有效
发明人：李斌;周世杰;张家亮;贾宇;邹严 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供一种对深度伪造人脸图像和视频的鉴别方法，包括如下步骤：S1，采集混合训练样本；S2，构建鉴别模型；所述鉴别模型包括两个2D深度卷积神经网络和一个3D深度卷积神经网络；S3，利用所述混合训练样本训练所述鉴别模型；S4，利用训练好的鉴别模型去鉴别待鉴别人脸视频。
一种深度伪造图像视频鉴别方法

[发明专利]骨转移瘤和骨岛的能谱CT鉴别模型生成方法及鉴别方法-CN202010680425.7在审
发明人：袁翠云;刘晨彬;刘周;罗德红;邹丽艳;杨倩;吴式琇;金晶;任骅;王绿化 -专利权人：中国医学科学院肿瘤医院深圳医院
申请日： 2020-07-15 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种骨转移瘤和骨岛的能谱CT鉴别模型生成方法及鉴别方法，该骨转移瘤和骨岛的能谱CT鉴别模型生成方法包括采集携带图像标识的原始能谱CT图，图像标识为骨转移瘤标识或骨岛标识；从原始能谱CT图中勾画出感兴趣区域采用特征提取算法对训练感兴趣能谱CT图进行特征提取，获取训练感兴趣能谱CT图的待筛选特征；采用F检验算法对待筛选特征进行筛选，获取目标训练特征；基于目标训练特征和对应的图像标识，形成目标训练样本，采用目标训练样本对预设分类模型进行训练，获取骨转移瘤和骨岛图像鉴别模型。本发明生成一种可以快速鉴别能谱CT图的骨转移瘤和骨岛图像鉴别模型，为医护人员提供有力支持。
转移 ct 鉴别模型生成方法鉴别方法

[发明专利]基于在线联邦迁移学习的码率自适应策略高效训练方法-CN202310687578.8在审
发明人：陈浩;郑倩媛;马展 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L65/1045 文献下载
摘要：本发明提供一种基于在线联邦迁移学习的码率自适应策略高效训练方法，步骤为：(1)用户客户端经过动态网络条件鉴别器鉴别网络类型和交通方式；(2)根据鉴别器的鉴别结果将用户聚类成规定的组别，组内用户进行联邦学习；(3)每一组的中心节点初始化加载预训练离线模型，作为初始全局模型；(4)中心节点将全局模型参数发送给组内所有用户；(5)组内用户以全局模型为基础，在线迁移训练本地模型参数，定期向中心节点发送本地更新模型参数；(6)中心节点聚合组内所有用户模型参数训练得到全局模型；(7)重复上述步骤，直至中心节点的聚合全局模型训练完毕。本发明在保证用户实时视频会话质量的同时，大大缩短在线学习模型的训练时间。
基于在线联邦迁移学习自适应策略高效训练方法

[发明专利]一种快速无损鉴别初榨橄榄油和油橄榄果渣油的方法-CN201210241033.6无效
发明人：申世刚;夏立娅;孙汉文;李超;张晓瑜;谷亚坤;尹华蕊 -专利权人：河北大学
申请日： 2012-07-12 - 公布日： 2012-10-17 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速无损鉴别初榨橄榄油和油橄榄果渣油的方法，其步骤包括：A、扫描初榨橄榄油、油橄榄果渣油及二者的混合油的近红外光谱图：B、光谱预处理：一阶导数处理，平滑点数为17；C、建立鉴别模型：建立合格性测试定性鉴别模型、Fisher’s定性判别模型或者最小二乘回归法定量预测模型；D、扫描未知样本的近红外光谱图；E、未知样本的光谱预处理：一阶导数处理，平滑点数17；F、定性或定量判断：利用步骤C中建立的合格性测试定性鉴别模型、Fisher’s定性判别模型或者最小二乘回归法定量预测模型对未知样品进行定性或定量测定。本发明能够快速、无损、准确的鉴别初榨橄榄油和油橄榄果渣油，以及初榨橄榄油中是否掺入油橄榄果渣油。
一种快速无损鉴别橄榄油油橄榄渣油方法