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公开(公告)号：CN104951649A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510279764.3
申请日：2015-05-27
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯模糊积分的HBV分类方法，包括下述步骤：S1、从HBV数据库中筛选HBV患者的DNA序列；S2、数据库根据聚类方法分为四个小的数据集合B1、C1、C2以及C3；S3、对数据集进行分类，依靠分类器的分类和病例的真实类别；S4、将高斯模糊积分构造的分类器应用于HBV数据库，对HBV进行分类。本发明基于高斯分布的模糊积分，通过高斯函数表示被积函数来完成模糊积分的投影，然后再根据投影得到的虚拟积分值进行线性分类，提高HBV分类精度，简化了HBV分类过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110347719B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN201910550272.1
申请日：2019-06-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/53 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开的一种基于大数据的企业外贸风险预警方法，包括以下步骤：进行外贸风险大数据平台部署和搭建，收集外贸风险预警信息，并进行数据解析和特征抽取；再进行初步处理，完成对信息持续存储和原始调用；以数据调用需求为导向，建立外贸风险大数据仓库，通过查询解析和查询优化，实现需求导向调用；建立外贸风险评估数据挖掘模型库，对数据进行进一步调用和分析，形成大数据中心；根据需求，大数据中心调用相关数据和外贸风险评估数据挖掘模型库，实现外贸风险预警信息共享；本发明采用云计算和大数据管理技术，建立外贸风险大数据仓库，基于大数据学习企业外贸风险特征，进行评估预警，客观风险评估，降低人工干预和成本，提高识别效率。
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公开(公告)号：CN105740600A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610015269.6
申请日：2016-01-08
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于L1正则化的土地指标筛选方法，该方法使用模糊测度值描述地块影响指标或地块影响指标子集，以表达其对目标地块质量的影响度；通过模糊积分的计算基于模糊测度的目标值，再通过求解模糊测度值，筛选重要土地指标集；最后根据选取的重要土地指标集构建决策树评判模型，进行地块质量评价。本发明依靠模糊积分构建土地指标相关的线性规划方程，采用L1正则化方法求得一组模糊测度稀疏解，少数非零解对应的变量即为重要指标，从而达到土地指标筛选的目的。
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公开(公告)号：CN111898473B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010661595.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06V20/59 , G06V40/16 , G06V10/762 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的司机状态实时监测方法，包括以下步骤：通过图像获取装置实时获取司机面部图像，得到司机面部图像集；构建基于感受野的特征提取网络，用于提取司机面部特征，进而计算网络最终特征图的感受野和步长，使得感受野符合司机面部大小；通过聚类分析模块对司机面部特征数据集进行聚类分析，得到司机面部信息，根据检测对象选择相应的检测层，并设置先验框大小；对司机面部信息进行司机面部疲劳识别，得到司机状态信息；本发明结合感受野设计特征提取网络并优化检测层，能有效提取脸部特征；结合聚类方法进一步提高检测速度。
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公开(公告)号：CN111898473A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010661595.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的司机状态实时监测方法，包括以下步骤：通过图像获取装置实时获取司机面部图像，得到司机面部图像集；构建基于感受野的特征提取网络，用于提取司机面部特征，进而计算网络最终特征图的感受野和步长，使得感受野符合司机面部大小；通过聚类分析模块对司机面部特征数据集进行聚类分析，得到司机面部信息，根据检测对象选择相应的检测层，并设置先验框大小；对司机面部信息进行司机面部疲劳识别，得到司机状态信息；本发明结合感受野设计特征提取网络并优化检测层，能有效提取脸部特征；结合聚类方法进一步提高检测速度。
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公开(公告)号：CN110347719A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910550272.1
申请日：2019-06-24
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/53 , G06F16/951 , G06F16/953 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开的一种基于大数据的企业外贸风险预警方法，包括以下步骤：进行外贸风险大数据平台部署和搭建，收集外贸风险预警信息，并进行数据解析和特征抽取；再进行初步处理，完成对信息持续存储和原始调用；以数据调用需求为导向，建立外贸风险大数据仓库，通过查询解析和查询优化，实现需求导向调用；建立外贸风险评估数据挖掘模型库，对数据进行进一步调用和分析，形成大数据中心；根据需求，大数据中心调用相关数据和外贸风险评估数据挖掘模型库，实现外贸风险预警信息共享；本发明采用云计算和大数据管理技术，建立外贸风险大数据仓库，基于大数据学习企业外贸风险特征，进行评估预警，客观风险评估，降低人工干预和成本，提高识别效率。
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