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公开(公告)号：CN111536989B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010456973.1
申请日：2020-05-26
Applicant: 江南大学
IPC: G01C22/00
Abstract: 本发明公开了一种基于峰值检测的自适应时间窗口计步方法。本发明一种基于峰值检测的自适应时间窗口计步方法，包括：步骤1.使用低通滤波与分段平滑滤波对加速度数据进行滤波与平滑处理；步骤2.经过步骤1处理后的数据变得平滑，仍然存在一些伪波峰；因此在每一步的周期内均至少含有一个峰值和一个谷值，利用这一特点，使用计算最大值与最小值的方式检测出这一步内所有候选的峰值和谷值；步骤3.对步骤2检测后的候选峰值、谷值经过自适应时间窗口对伪峰值、伪谷值进行过滤。本发明的有益效果：本发明所提出的算法的平均准确率为98.2％，针对不同行走状态、不同姿势具有准确的计步效果，针对不同的用户具有较好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN111599404A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010449446.8
申请日：2020-05-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于离散化蝙蝠算法的两个生物网络全局比对方法，包括：使用基于目标函数的搜索方法的框架，将蝙蝠算法离散化应用在网络比对中；融合先验知识初始化种群；保留保守节点的比对结果；蝙蝠算法的离散化体现在速度和解两方面，速度采用0或1表示当前解是否需要进行扰动，对蝙蝠个体的编码进行排列来表示个体的解。本发明的有益效果：在生物指标上及拓扑指标上表现均有不错表现的生物网络比对方法。
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公开(公告)号：CN107396321B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201710653854.3
申请日：2017-08-02
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手机传感器和iBeacon的无监督式室内定位方法，包括如下步骤：(1)初始定位：通过用户手中的智能手机获取环境中iBeacon的信号强度，然后初始定位模块会估算出初始位置坐标；(2)行人手持智能手机终端实时采集MEMS惯性传感器数据，提供计步信息和运动方向信息；(3)将行人的运动步长属性和运动方向属性结合在粒子滤波中的粒子属性中，然后使用在行人航位推算算法中提供位置输出；(4)当行人接近地标点时，可靠性定位算法会启动并对位置坐标进行矫正。本发明融合手机惯性传感器数据与iBeacon数据，不需要离线阶段的大量采样工作，并且解决了指纹定位中定位波动的问题，而且减小了地标矫正的边界误差，能保持稳定的、高精度的位置估计。
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公开(公告)号：CN111916149B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202010838335.6
申请日：2020-08-19
Applicant: 江南大学
IPC: G16B20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于层次聚类的蛋白质相互作用网络全局比对方法，包括：获取两个生物网络的数据及序列相似性文件，节点i、节点j分别属于两个网络，考虑节点本身以及邻居节点的拓扑特征计算节点对(i,j)间的拓扑相似性得分T(i,j)，根据序列相似性文件计算序列相似性得分B(i,j)，结合T(i,j)和B(i,j)计算节点相似性得分S(i,j)；采用层次聚类算法和组合优化算法筛选种子；计算种子的邻居节点的结构相似性得分score(i,j)，根据score(i,j)扩展种子得到扩展集；构建二分图比对剩余节点对，合并得到比对集。本发明更全面地计算T(i,j)，筛选种子并扩展、合并，提高比对结果的拓扑性能且覆盖范围更广；采用层次聚类算法和组合优化算法筛选种子，提升拓扑性能的同时保证生物性能，提高效率。
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公开(公告)号：CN112465929B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011493010.5
申请日：2020-12-17
Applicant: 江南大学
IPC: G06T11/20 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 一种基于改进图卷积网络的图像生成方法，该方法包括：一，建立输入层，利用预训练好的词向量将句子中的单词映射成一个低维、连续的词向量；二，建立Bi‑LSTM层，通过该层混合语义信息；三，构建目标向量的隐层表示，首先先通过GCN层，在句法上，来混合目标与句子中其他词的信息，再使用注意力机制来计算与目标相关的上下文表示；四，构建MDGCN层，根据依存句法树构建句子的多目标依存图，再根据多目标依存图使用图卷积网络对同一句子的多个目标进行建模；五，建立输出层，用一个全连接层转换维度，再通过softmax函数将其转换为概率表示；六，模型训练，使用交叉熵误差函数和L2权重衰退共同作为损失函数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116452599A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310396263.8
申请日：2023-04-13
Applicant: 江南大学
IPC: G06T7/10 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于轮廓的图像实例分割方法及系统，方法包括将目标图像输入至轻量级特征提取网络中，得到图像中目标实例的下采样特征图、中心点和轮廓顶点相对中心点的偏移量；根据中心点和轮廓顶点相对中心点的偏移量，计算得到初始轮廓；对目标实例的下采样特征图和初始轮廓进行全局特征融合，得到粗糙轮廓；对粗糙轮廓进行第一次轮廓变形，得到初步的实例轮廓，并将初步的实例轮廓进行第二次轮廓变形，得到最终的实例轮廓。本发明其摒弃了传统手工设计初始轮廓的方法，而基于网络学习更接近真值的初始轮廓，在保持算法分割精度的同时，具有较小的参数量和计算量，且具有较快的推理速度，能够应用于使用边缘平台进行现实场景中的实例分割任务。
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公开(公告)号：CN111599405B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202010449458.0
申请日：2020-05-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合多种拓扑信息的生物网络比对方法。本发明一种融合多种拓扑信息的生物网络比对方法，包括：步骤1读取网络及其序列相似性得分，分别计算两个网络的相关值矩阵，并对网络进行模块划分，同一模块内的结点具有较高的相似性；步骤2计算模块内结点的相似性得分，并对模块进行两两结点比对；步骤3计算模块间的相似性得分，并对模块进行比对；步骤4将步骤2，3中得到的结点映射关系进行整合，筛选，得到1对1的结点映射关系。本发明的有益效果：(1)从网络结构、度、结点邻居、特征向量中心性、局部边保守等方面充分挖掘了结点的拓扑相似性，提高了比对的拓扑质量。
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公开(公告)号：CN110619121B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910880164.0
申请日：2019-09-18
Applicant: 江南大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度残差网络和关系词注意力机制的实体关系抽取方法，包括如下步骤：通过对远程监督实体关系数据集的处理，将英文转换为词向量；获取关系词，并计算余弦相似度提取句子的关系词权重；分别引入分段和门控机制，形成分段的具有门模块的残差网络，采用分段门控残差网络对特征通道进行分段；在残差网络的后段最大池化层的基础上拼接平均池化层形成双池化层，用于保留句子结构特征；得到模型最终的句子特征；将得到的句子特征进行关系分类，得到输出实体关系。本发明将深度残差网络应用到关系提取的远程监督数据集上，通过加深网络层数，有效提高模型降噪能力，同时，提出了分段门控残差模块，有效提高了深度残差网络的性能。
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公开(公告)号：CN114564157A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210264860.0
申请日：2022-03-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及电子信息技术领域，特别涉及一种数字喷墨打印机用SOC架构，SOC架构包括主处理器、位协处理器、加速引擎、文件存储器和随机存储器，主处理器分别与位协处理器和加速引擎通信连接，主处理器分别与文件存储器和随机存储器通信连接，主处理器用于接收上位机数据进行渲染处理并下发，位协处理器用于控制打印机的喷头，位协处理器与喷头连接，加速引擎包括分色模块和缩放模块，加速引擎用于运算渲染工作的核心算法，核心算法包括分色算法和缩放算法。本发明设计一种领域专用的SOC架构来替代现有数字喷墨打印机中上位机、主控模块、喷头控制模块的方式，把系统间的通信改进为芯片内的通信，确保了高速打印时数据传输的实时性。
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公开(公告)号：CN112669907A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011528447.8
申请日：2020-12-22
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分治整合策略的成对蛋白质相互作用网络比对方法，包括：步骤1：读取源网络和目标网络及BLAST相似性文件；步骤2：采用基于结点和路径相结合的方法分别计算两个网络中结点的相似性得分，结合所述相似性得分分别对两个网络进行模块划分；步骤3：获取同源蛋白对，根据同源蛋白对和BLAST相似性分别计算来自不同网络模块间的相似性；根据相似性将来自不同网络的模块进行一对一匹配。本发明的有益效果：使用基于结点和基于路径的相似性计算方法，代替自相似性文件，解决了对自相似性文件的依赖问题。
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