公开(公告)号：CN115760152A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211397451.4

申请日：2022-11-09

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 黄英来 ,  黄鹤林 ,  李宁 ,  肖嘉轩 ,  冀宇超

IPC: G06Q30/018 ,  G06Q50/02 ,  G06Q10/0833 ,  G06Q10/087 ,  G06F21/60 ,  G06F21/64 ,  G16Y10/05 ,  G16Y10/45 ,  G16Y10/40 ,  G16Y20/10 ,  G16Y40/10

Abstract: 本发明一种基于主从多链型区块链的农产品溯源系统包括：主从多链型区块链模块，星际文件系统(IPFS)多媒体数据管理模块以及适用于IPFS的文件加密解密模块，基础数据管理模块，物联网数据采集模块。物联网采集模块用来检测环境信息，基础数据管理模块，管理从种植到仓储到加工再到物流的整个环节的文本类数据，IPFS多媒体数据存储模块用来存储以及适用于IPFS的文件加密解密模块用于存储从种植到仓储到加工再到物流的整个环节的视频数据、音频数据，所述新型主从多链型区块链模块用来管理整个流程中的敏感信息。本发明利用区块链技术进行农产品质量安全溯源，信息安全可信，不可被篡改。本发明不仅可以进一步推动对农产品质量安全提升，拉动与协调各企业合作关系，赋予消费者对农产品质量的准确真实的信息的知情权，为政府提供高效的追责工具，更是构建出了一个集物联网、星际文件系统、主从多链型区块链于一体的强信任背书溯源应用体系。

公开(公告)号：CN116362836A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310327360.1

申请日：2023-03-30

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 黄英来 ,  冀宇超 ,  黄鹤林 ,  李宁 ,  牛达伟

IPC: G06Q30/0601 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为序列的农产品推荐方法，包括：(1)用长短期记忆网络和注意力网络相结合组成深度兴趣网络，以此来捕获物品的潜在特征；(2)构建用户‑商品二部图；(3)利用图神经网络提取图数据的连接信息对每个节点的影响，并更新节点的嵌入式表示，以获取用户的潜在特征；(4)将两种潜在特征通过多层感知机得到待推荐农产品的购买概率。(5)进一步提取和利用了用户行为序列中的用户深度兴趣，并将其融合深度兴趣网络进行推荐。相比于从同类使用图神经网络提取节点嵌入式表达的算法，更适用于大规模稀疏网络；本发明提出的模型对农产品推荐任务更有效果。

公开(公告)号：CN115690543A

公开(公告)日：2023-02-03

申请号：CN202211397472.6

申请日：2022-11-09

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 黄英来 ,  李宁 ,  黄鹤林 ,  刘静 ,  冀宇超

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Xception算法的葡萄叶片病害识别方法，包括：(1)制作训练数据集。(2)搭建改进的Xception网络，主要改进为：使用ELU激活函数替换Xception算法的原激活函数，加快收敛速度，避免了神经元死亡的问题，使网络可以学习更多的特征，通过引入通道注意力机制SE模块，提高模型的识别性能，改进全连接层，使用全局最大池化层替换全局平均池化层，提高模型对葡萄病斑特征的提取。(3)使用数据增强库imgaug对制作的数据集进行数据增强处理，以模拟现实复杂的拍摄情况。(4)将改进后的模型在大型图像分类数据集ImageNet上进行充分地预训练，将学习到的参数作为网络的初始参数在制作的葡萄病害数据集上微调训练。通过改进，该算法相对于原始Xception模型能够保持更高的精度，参数量较少，从而使得模型能够在移动端进行部署。