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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113011467A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110212396.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像结构纹理信息的当归药材产地识别方法，它包括以下步骤：(1)样品制备和图像数据采集；(2)提取图像特征；(3)采用机器学习方法支持向量机(SVM)建立当归产地预测模型。本发明首次采用基于图像结构纹理信息与SVM的当归药材产地识别方法，能够准确预测对当归的产地进行预测，具有快速无损、识别准确率高以及稳定性强的优势。
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公开(公告)号：CN113011467B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110212396.6
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N20/00 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T7/00 , G06T7/40 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于图像结构纹理信息的当归药材产地识别方法，它包括以下步骤：(1)样品制备和图像数据采集；(2)提取图像特征；(3)采用机器学习方法支持向量机(SVM)建立当归产地预测模型。本发明首次采用基于图像结构纹理信息与SVM的当归药材产地识别方法，能够准确预测对当归的产地进行预测，具有快速无损、识别准确率高以及稳定性强的优势。
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公开(公告)号：CN113030008B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110212125.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G01N21/359 , G01N1/28
Abstract: 本发明公开了一种蒲黄炭炮制品的近红外在线质量检测方法，包括以下步骤：（1）样品制备和采集样本的近红外光谱数据；(2)对光谱数据进行预处理；（3）采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与投票机制建立蒲黄炭炮制品鉴别模型。本发明首次采用基于卷积神经网络与投票机制的近红外分析方法对蒲黄炭炮制品质进行客观，快速，高效识别，为市场蒲黄炭炮制品的质量监管提供科学依据。
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公开(公告)号：CN118794921A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410794653.5
申请日：2024-06-19
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G01N21/359 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/2415 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种干姜近红外多指标质量检测方法，包括以下步骤：(1)样品采集；(2)采集样本的近红外光谱数据；(3)采集样本中的6‑姜酚、8‑姜酚、10‑姜酚、6‑姜烯酚和姜酮的含量数据；(4)对光谱数据进行预处理；(5)采用遗传算法(Genetic Algorithm，GA)与偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression，PLSR)建立干姜近红外多指标定量分析模型。本发明首创性地对遗传算法进行了改进，并将其应用于干姜多指标质量检测，有效地提升了干姜多指标的检测精度，实现对干姜质量进行快速，高效的综合评价，为中药市场干姜质量的检测提供一定的科学依据与借鉴意义。
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公开(公告)号：CN113030008A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110212125.0
申请日：2021-02-25
Applicant: 南京中医药大学
IPC: G01N21/359 , G01N1/28
Abstract: 本发明公开了一种蒲黄炭炮制品的近红外在线质量检测方法，包括以下步骤：（1）样品制备和采集样本的近红外光谱数据；(2)对光谱数据进行预处理；（3）采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）与投票机制建立蒲黄炭炮制品鉴别模型。本发明首次采用基于卷积神经网络与投票机制的近红外分析方法对蒲黄炭炮制品质进行客观，快速，高效识别，为市场蒲黄炭炮制品的质量监管提供科学依据。
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