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公开(公告)号：CN109776628A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910168288.6
申请日：2019-03-06
Applicant: 江南大学
IPC: C07H13/08 , C07H1/00 , B01J31/22 , C07D307/44
Abstract: 本发明公开了一种介孔鞣酸锆催化剂及其在催化糠醛加氢中的应用，属于非均相催化领域。本发明以鞣酸作为金属锆的配位体，制备得到介孔鞣酸锆催化剂，用于催化糠醛加氢制备糠醇；反应温度仅需120℃，反应80min即可实现糠醇的产率高达98.16％，而且经过8次循环后仍具有良好的催化效果，催化过程中糠醇的产率仍高达91.36％，本发明制备得到的鞣酸锆对催化糠醛加氢到糠醇的反应具有很好的催化活性和稳定性，是一种新型、高效、绿色的催化剂。
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公开(公告)号：CN109272990A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811112506.6
申请日：2018-09-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供基于卷积神经网络的语音识别方法，其更加擅长提取高层特征，建模过程简单、容易训练、模型的泛化性能更佳，能够更广泛的应用到各种语音识别的场景中。其包括：S1：对输入的原始语音信号进行预处理；S2：提取出反映语音信号特征的关键特征参数，形成特征矢量序列；S3：基于DCNN网络模型为基础、以联结主义时间分类器CTC作为损失函数，构建端对端方式的声学模型；S4：训练声学模型，得到训练好的声学模型；S5：将步骤S2中得到的待识别的特征矢量序列输入到训练好的声学模型中得到识别结果；S6：以步骤S5中得到的识别结果为基础进行后续的运算，即得到能够以最大概率输出该语音信号的词串，词串即原始语音被识别后的语言文字。
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公开(公告)号：CN111814719B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202010692916.3
申请日：2020-07-17
Applicant: 江南大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于3D时空图卷积的骨架行为识别方法，其不仅能够实现对骨架信息同时进行空间建模、时间建模，还能表示时空信息之间的连通性；同时，其能够在大型骨架数据集上取得优异的识别准确率，并具备有良好的泛化性能。本发明的技术方案中，通过结合2D图卷积的拉普拉斯算子与多帧的时间拉普拉斯算子，构建了3D时空图卷积神经网络模型，3D时空图卷积神经网络模型中的当前节点的更新依赖于所述当前2D图中与之存在连接的关节节点的状态，同时还与前后相邻的所述相邻2D图中对应节点的节点状态相关；通过联合所述当前2D图中的相关状态信息与前后相邻的所述相邻2D图中相同节点的状态信息，实现空间信息与时间信息的连通，构建出3D图卷积。
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公开(公告)号：CN112774730B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110002549.4
申请日：2021-01-04
Applicant: 江南大学
IPC: B01J31/22 , C07D307/44
Abstract: 本发明公开了一种用于催化糠醛氢化制备糠醇的甜菊酚锆催化剂及其制备方法，属于非均相催化技术领域。本发明利用甜叶菊多酚与锆源通过特定的配比，溶剂热法制备得到甜菊酚锆催化剂。本发明所得甜菊酚锆催化剂在较为温和的条件下、低用量即可具有良好的催化糠醛氢化的效果，该催化剂在反应体系是非均相的，易分离重复使用，传重复使用多次仍维持优异的催化性能，具有非常好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111925275B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202010897847.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 江南大学
IPC: C07C29/14 , C07C33/025 , B01J31/24 , B01J31/22
Abstract: 本发明公开了一种柠檬醛催化加氢制备香叶醇的方法，属于非均相催化技术领域。本发明通过溶剂法制备2‑羟基膦酰基乙酸锆(Zr‑HPAA)催化剂，用于选择性地催化氢化柠檬醛制备香叶醇，该催化剂在反应体系是非均相的，很容易从反应体系中分离出来进行重复使用。同时，Zr‑HPAA催化剂在较小的使用量下即可得到较好的催化效果，0.075g的催化剂，即可在120℃下反应12h后得到99％的柠檬醛转化率，此外，香叶醇的选择性极高，高达100％，催化活性较好，具备经济优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110390952B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201910539745.8
申请日：2019-06-21
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供基于双特征2‑DenseNet并联的城市声音事件分类方法，其具对特征信息具有更高效的融合能力，更高的分类准确率，且具有更强的泛化能力。其包括：S1采集、处理待处理音频数据，输出音频帧序列；S2对音频帧序列进行时域和频域分析，分别输出梅尔频率倒谱系数特征向量序列和伽马通倒谱系数特征向量序列；S3构建分类模型，分类模型中包括以DenseNet模型为基础、结合2阶马尔可夫模型构建的网络模型；分类模型以2阶DenseNet模型为基础构建基础网络，基础网络设置为并联的两路；对分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；S4将步骤S2中输出的特征向量序列经过处理后，以双特征形式分为两路输入到训练好的分类模型中进行分类识别，得到声音事件的分类结果。
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公开(公告)号：CN112774730A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110002549.4
申请日：2021-01-04
Applicant: 江南大学
IPC: B01J31/22 , C07D307/44
Abstract: 本发明公开了一种用于催化糠醛氢化制备糠醇的甜菊酚锆催化剂及其制备方法，属于非均相催化技术领域。本发明利用甜叶菊多酚与锆源通过特定的配比，溶剂热法制备得到甜菊酚锆催化剂。本发明所得甜菊酚锆催化剂在较为温和的条件下、低用量即可具有良好的催化糠醛氢化的效果，该催化剂在反应体系是非均相的，易分离重复使用，传重复使用多次仍维持优异的催化性能，具有非常好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111925275A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010897847.X
申请日：2020-08-31
Applicant: 江南大学
IPC: C07C29/14 , C07C33/025 , B01J31/24 , B01J31/22
Abstract: 本发明公开了一种柠檬醛催化加氢制备香叶醇的方法，属于非均相催化技术领域。本发明通过溶剂法制备2-羟基膦酰基乙酸锆(Zr-HPAA)催化剂，用于选择性地催化氢化柠檬醛制备香叶醇，该催化剂在反应体系是非均相的，很容易从反应体系中分离出来进行重复使用。同时，Zr-HPAA催化剂在较小的使用量下即可得到较好的催化效果，0.075g的催化剂，即可在120℃下反应12h后得到99％的柠檬醛转化率，此外，香叶醇的选择性极高，高达100％，催化活性较好，具备经济优势。
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公开(公告)号：CN111833906A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010726152.5
申请日：2020-07-25
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明提供基于多路声学特征数据增强的声场景分类方法，其提高了声场景分类用分类器的准确率，同时提高了模型的泛化能力，使其能够以稳定的分类准确率应用在更多的场景中。本发明技术方案中，基于Mixup数据增强方式实现数据增强用特征生成器，同时生成多种声学特征，基于MCNN模型构建了多支路的声场景分类模型，通过多路声学特征并行输入分类器进行分类操作，使得多种声学特征相互补充提高了分类器的分类精度。
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公开(公告)号：CN109908957B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201910203041.3
申请日：2019-03-18
Applicant: 江南大学
IPC: B01J31/18 , B01J27/188 , C07D307/44
Abstract: 本发明公开了一种配位型磷钨酸锆催化剂及其在催化氢化糠醛中的应用，属于非均相催化领域。本发明制备得到的磷钨酸锆催化剂不仅对糠醛转化为糠醇具有良好的催化效果，而且反应条件温和，能够在120℃下反应1h即可实线糠醇的收率为98.64％，且催化剂的用量较少，大大减少了现有技术中所需的能耗。此外，本发明制备得到的磷钨酸锆易于分离，对催化氢化糠醛到糠醇的反应具有很好的稳定性，是一种新型、高效、绿色的催化剂。
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