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公开(公告)号：CN119513697A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411665382.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 西南大学 , 生猪技术创新中心(重庆)
IPC: G06F18/241 , G10L17/26 , G10L17/18 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06V10/40 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/086 , A01K29/00
Abstract: 本发明公开一种基于多模态特征融合的母猪发情行为识别方法及系统，S1:采集母猪监控视频和音频数据，提取母猪发情视频段信息，根据所述母猪发情视频段信息匹配对应时间段的音频信息，对所述视频段信息和所述音频信息的数据进行预处理，构建数据集；S2:采用了多模态数据融合方法构建母猪发情行为识别的深度学习算法模型；S3:将待识别的数据集通过所述母猪发情行为识别的深度学习算法模型得到最终状态预测结果，根据预测结果得到母猪是否处于发情状态。本发明实现了母猪发情行为的准确识别。
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公开(公告)号：CN119514877A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411665384.9
申请日：2024-11-20
Applicant: 西南大学 , 生猪技术创新中心(重庆)
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06F18/10 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06N3/0442 , G16Y10/05 , G16Y40/20 , G08B21/18 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种生猪养殖设备全生命周期监测管理系统、介质及终端，包括用户登录模块用于用户权限管理和数据查询；数据采集模块用于采集生猪养殖使用智能设备的全生命周期数据；数据预处理模块用于利用物联网技术对实时监测各类智能设备运行数据进行预处理；数据存储模块用于储存各种数据信息；数据分析模块用于采用深度神经网络模型对智能设备的状态进行预测评估；设备状态预警模块用于根据设备的特性和业务需求，设定预警规则建立预警机制，发出预警及对应采取的措施通知；智能决策模块用于生成设备状态评估报告，生成多维度的数据分析报告；显示模块用于显示生成多维度的数据分析报告。本发明对智能设备进行监管，提高了养殖效率和管理水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113360776B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110814971.X
申请日：2021-07-19
Applicant: 西南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/26 , G06F16/31 , G06F16/335 , G06F16/338 , G06F16/34 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/117
Abstract: 本发明公开了一种基于跨表数据挖掘的科技资源推荐方法，该方法通过前期数据语义分析，挖掘跨表数据或多对象属性之间的相关性，确定用于NLP主题模型的输入数据字段，在一定程度上优化了多对象之间的数据交流模式；通过采用的神经网络主题模型结构简洁，且无需先验假设，通过训练可获得质量更高的主题表示；通对多对象推荐结果根据推荐指数和对象种类，进行不同大小和颜色的图模型展示及可视化，可实现推荐结果的直观、有效、合理显示，提升用户体验。
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公开(公告)号：CN113344811A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110598910.4
申请日：2021-05-31
Applicant: 西南大学
Abstract: 本申请提出了一种基于多层卷积稀疏编码(MLCSC)模型的端对端的加权递归去噪卷积神经网络WRDnCN‑LISTA+，该模型以展开的多层学习迭代软阈值算法(ML‑LISTA)为基础，引入递归加权监督机制实现自然图像去噪。展开的ML‑LISTA算法可以和卷积神经网络实现一一对应，加权监督机制也可以改善由简单的递归结构在深层网络中带来的退化问题。引入的可学习权值利用所有中间递归的输出结果，既减弱了不同递归次数对网络性能的影响，也增强去噪性能。递归网络特有的参数共享性质，使构造一个深度卷积神经网络所耗费的参数成本减少，并且保证通过最小化损失函数，可利用反向传播自适应更新模型中的所有参数。
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公开(公告)号：CN116305754A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211642417.9
申请日：2022-12-20
Applicant: 西南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式求解广义纳什均衡算法的联合路径和目的地的规划问题的解决办法，首先对联合路径和目的地的规划问题进行建模，将其转换为非合作博弈模型，该模型包含每个电动汽车的目标函数、全局耦合约束以及局部约束；其次利用伪梯度将上述博弈模型转化为VI问题，引入基于边的一致性约束和异构步长机制，根据不动点迭代和近端梯度算子理论，提出一种完全信息下的分布式求解算法；然后引入对其他用户的规划的全局估计，提出一种部分信息下分布式求解算法。本发明通过基于边的一致性约束，避免了双随机矩阵的构建，当博弈模型有更多用户参与时，能够保证求解精度的同时满足计算量低要求。
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公开(公告)号：CN119228425A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411296739.1
申请日：2024-09-18
Applicant: 西南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/243
Abstract: 本发明提供一种企业经营延续性预测方法及装置、介质、设备。该方法包括：获取目标企业在最近预定时间段内的原始经营行为特征；对所述原始经营行为特征进行预处理；对预处理后的原始经营行为特征进行衍生处理，得到衍生经营行为特征；对预处理后的原始经营行为特征和所述衍生经营行为特征进行降维处理，得到包括第一预设数量的经营行为特征的经营行为特征向量；将所述目标企业对应的经营行为特征向量输入到预先训练得到的企业经营延续性预测模型中，得到所述目标企业在未来预设时间段内的延续性预测结果。本发明基于大模型来预测企业在未来一段时间内是否具有延续性，准确性更高，效率也更高。
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公开(公告)号：CN113360776A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110814971.X
申请日：2021-07-19
Applicant: 西南大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/26 , G06F16/31 , G06F16/335 , G06F16/338 , G06F16/34 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F40/117
Abstract: 本发明公开了一种基于跨表数据挖掘的科技资源推荐方法，该方法通过前期数据语义分析，挖掘跨表数据或多对象属性之间的相关性，确定用于NLP主题模型的输入数据字段，在一定程度上优化了多对象之间的数据交流模式；通过采用的神经网络主题模型结构简洁，且无需先验假设，通过训练可获得质量更高的主题表示；通对多对象推荐结果根据推荐指数和对象种类，进行不同大小和颜色的图模型展示及可视化，可实现推荐结果的直观、有效、合理显示，提升用户体验。
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