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公开(公告)号：CN117641203A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311523941.9
申请日：2023-11-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04R5/027
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的平面同心圆麦克风阵列优化方法，包括以下步骤：步骤1:确定待优化的平面同心圆阵列；步骤2:计算每个麦克风的坐标；步骤3:对每个麦克风的坐标进行编码；步骤4:计算麦克风阵列的空间相关矩阵；步骤5:对麦克风阵列信号进行波束形成；步骤6:将波束形成得到的响应值用于目标函数的计算；步骤7:构建目标函数；步骤8:遗传算法参数设定。遗产操作采用MATLAB中的ga函数实现；步骤9:融入模拟退火算法；步骤10:输出最优麦克风阵列排布。该方法实现特定定位场景下平面同心圆麦克风阵列的全局最优化，在保证其定位性能的情况下大幅减少麦克风的数量，同时提高了空间分辨率。
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公开(公告)号：CN116759456A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310940615.1
申请日：2023-07-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L29/78 , H01L23/552
Abstract: 本发明涉及一种抗单粒子辐射加固VDMOS器件结构；针对现有设计往往只关注于VDMOS器件的某一种抗单粒子能力的提升，并且一些加固技术会使得VDMOS器件的电学特性产生明显退化的问题；包括衬底和位于衬底上方的外延层；高K栅介质层位于外延层的上方中部，多晶硅栅位于高K栅介质层的上方；倒掺杂体区位于外延层内上表面的两侧，源区位于外延层内上表面且位于倒掺杂体区内，倒掺杂体区和源区分布在多晶硅栅两侧，两者横向结深之差形成沟道，接触区位于外延层内的上表面且位于倒掺杂体区内，并与源区邻接，源极金属接触位于接触区上方并覆盖部分源区，漏极金属接触位于衬底下表面；衬底、外延层、源区为N型掺杂；倒掺杂体区和接触区为P型掺杂。
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公开(公告)号：CN115688677A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211467878.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F40/109 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于汉字字形扰动的字体风格迁移方法，本发明设计风格迁移网络，使用注意力增强卷积替换普通卷积，弥补普通卷积在图像处理时只关注局部信息的不足，先编码提取汉字骨架特征，再解码生成目标字体风格的汉字变体。同时设计风格提取网络辅助风格迁移网络，将多次卷积输出的特征进行拼接送入风格迁移网络，提高网络学习汉字特征的能力。最后，将生成的和真实的汉字图像送入判别器完成真伪二分类。与现有方法相比，本发明能够捕捉到汉字的结构和风格特征，在汉字字形扰动的前提下，生成的汉字笔画清晰、结构完整、笔画风格明显，具有较高的可识别性和真实性。
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公开(公告)号：CN110994726B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201911296899.5
申请日：2019-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江腾龙电器有限公司
Abstract: 本发明公开了一种防止电容过充的高压隔离硬件保护电路，现有电容充电保护电路存在潜在危险并且不能实现真正的高压隔离，系统受温度影响较大，长时间工作会使系统可靠性与稳定性降低。高精度线性光耦U3、第一运算放大器U1、第二运算放大器U2、电压比较器U5、低噪声低功耗线性稳压器U4、稳压二极管D1、第一电容C1、第二电容C2、第一电阻R1、第二电阻R2、第三电阻R3、第四电阻R4、第五电阻R5、第六电阻R6、第七电阻R7、第八电阻R8、第九电阻R9；本发利用电容的能量为高压隔离采集电路供电，采用高精度的线性光耦U3对电容电压进行隔离采集并且通过引入负反馈减小温度与非线性度对系统的影响。
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公开(公告)号：CN114495089A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111574943.1
申请日：2021-12-21
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多尺度异源特征自适应融合的三维目标检测方法，主要解决现有技术在单一传感器数据下对低分辨率三维目标检测精度低的问题，其方案为：建立训练、测试样本集；对点云进行体素初始化和关键点采样；构建三维体素特征编码模块编码体素特征；构建三维候选框估计模块估计三维候选框；构建图像特征编码网络编码图像特征；构建异源特征融合模块融合体素特征、图像特征和关键点特征；构建关键点权重估计模块对关键点作二分类；建立输出层，构建三维目标检测模型并对其训练；使用训练好的模型对点云中的三维目标进行检测。本发明改进了对低分辨率三维目标的表征能力，提高了三维目标的检测精度，可应用于机器人导航、三维建模、自动驾驶与虚拟现实。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112649010A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011094399.6
申请日：2020-10-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种路径规划方法、路径规划系统、电子设备及计算机存储介质，通过在训练阶段对训练区域的道路数据归一化标准，提取历史轨迹的路径集合并添加了时间相符程度，训练满足历史轨迹下的最优回报函数值；在路径恢复阶段用所得最优回报函数值计算相邻道路之间的转移概率，并将道路与道路之间的转移概率作为边权值创建图论，同时加入了交叉口的方向补偿，对车辆掉头选择做出了优化补偿，在更新后的图论基础上采用最短路径法对缺失路径恢复，使得在多道路的缺失下依然能保持恢复的准确度。
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公开(公告)号：CN101284156A
公开(公告)日：2008-10-15
申请号：CN200810018356.2
申请日：2008-06-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61M21/00 , A61B5/0476 , A61B5/16 , G06F19/00 , G06N3/06
Abstract: 本发明公开了一种注意缺陷障碍症的个性化矫治方法及装置，利用少年儿童喜欢电脑游戏和争强好胜的心理特征，对患有注意缺陷障碍症进行矫正。其过程是：由头皮电极记录原始脑电信号，经放大和预处理去除干扰后通过模数转换器进入计算机；计算机控制DSP对脑电信号进行分段、经验模式分解和各通道分量的复杂性测度计算；将计算所得复杂度数据作为神经网络的输入向量，由训练算法对神经网络进行有监督的训练，神经网络的输出测定了患者当时的注意或非注意状态；专门设计的游戏程序会根据神经网络测定的注意状态即时调控游戏的演进和得分情况，以延长患者注意的保持时间。本发明适合对6岁以上少年儿童或成人注意缺陷障碍症患者进行非药物治疗。
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公开(公告)号：CN119807542B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510309119.5
申请日：2025-03-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F40/30 , G06N5/022 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于图嵌入和知识表示学习融合的知识图谱节点推荐方法，属于知识图谱及其应用领域。该方法通过结合图嵌入和知识表示学习的优势，能够有效地融合节点的结构信息和语义信息，提升推荐系统的精度和效果。本发明不依赖用户的交互数据，而是基于知识图谱中节点的结构关系和语义特征进行自适应推荐，从而避免了冷启动问题，并能充分挖掘节点之间的潜在关系与语义信息。该方法能够灵活处理不同类型的节点，适应多种复杂应用场景，在大规模知识图谱中提供高效、精准的相似节点推荐。通过图嵌入和知识表示学习的结合，本发明显著提升了推荐结果的准确性，知识图谱应用中，对于节点语义信息的缺乏和结构化知识的利用上，展现出明显的优势。
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公开(公告)号：CN119811504A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411931012.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G16B40/00 , G16B5/00 , G16B30/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种识别DNA序列中超级增强子与典型增强子的预测方法，采用整数编码和k‑mer编码方案进行编码，使用残差连接的卷积神经网络提取序列的局部特征，使用两个双向长短期记忆网络提取序列的多尺度全局特征。利用注意力机制将这些局部特征和全局特征进行特征融合，然后输入到全连接神经网络中得到预测概率。采用五折交叉验证的评估方式对模型性能进行评估，使用准确率（ACC）、召回率（REC）、精度（PRE）、F1分数（F1）、ROC曲线下面积（AUC）等五个评估指标衡量模型；独立测试集上的实验结果表明，相比于最先进的方法，我们的模型在识别超级增强子与典型增强子上有了显著的性能提升。
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公开(公告)号：CN119388417A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411338085.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 杭州师范大学 , 杭州华新机电工程有限公司 , 华能(浙江)能源开发有限公司玉环分公司 , 西安电子科技大学杭州研究院
Abstract: 本发明提供一种散货码头故障巡检机器人的控制方法，属于机器人控制技术领域，包括：基于采集到的散货码头的空间布局和设备分布确定巡检节点以及预设巡检路径；控制巡检机器人沿预设巡检路径行驶，并确定每两个相邻巡检节点之间的实际巡检路径；巡检机器人在每个巡检节点进行数据采集，将采集的数据、实际巡检路径传输到控制中心；控制中心分析采集的数据，识别巡检节点故障并发出故障警报，同时，基于巡检结果生成巡检报告并存储在控制中心。可以合理有效的确定预设和实际巡检路径，精准到达每个巡检节点并采集数据，提高巡检效率和巡检质量，提高散货码头的巡检覆盖率，提高巡检机器人的可靠性和稳定性，提高散货码头的运营安全和效率。
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