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公开(公告)号：CN117911155A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410092957.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 海南大学
IPC: G06Q40/04 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链智能合约的交易评价系统，包括：数据采集单元，用于在交易完成后采集第一维度指标的数据值，所述第一维度指标包括交易发出速率、交易吞吐量和交易延迟率；交易评价单元，用于根据所述第一维度指标的数据值进行交易评价，输出评价结果。通过本发明可以对基于区块链智能合约的交易业务进行有效评价，为促进提供更好服务提供技术支持。
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公开(公告)号：CN116740922B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202310507587.4
申请日：2023-05-08
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种基于模糊观测协议的智慧交通系统的控制方法，包括如下步骤：步骤1，结合城市道路交通系统，建立状态空间模型；步骤2，建立智慧交通系统中车辆之间的通信网络；步骤3，构建智慧交通控制系统的状态观测器；步骤4，构建智慧交通控制系统的控制协议；步骤5，构造基于观测器控制律的闭环控制系统；步骤6，设计针对城市道路交通系统的状态观测器的控制器协议。本发明提高了道路车辆的控制精度、系统的整体计算能力，保证系统达到一致性以及任务顺利开展和完成。
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公开(公告)号：CN117516605A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311573315.0
申请日：2023-11-23
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种集成回音壁模式微泡微腔的多参量感测系统与方法，包括：干涉信号解调子系统、多参量测量子系统以及多参量分析子系统；所述干涉信号解调子系统，用于基于回音壁模式微泡微腔，进行背向散射激光的干涉信号解调；所述多参量测量子系统，用于基于解调的干涉信号，进行多参量测量；所述多参量分析子系统，用于基于解调的干涉信号，进行多参量分析。本发明有助于大幅度降低WGM模式解调系统的复杂度与解调成本。
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公开(公告)号：CN112215814B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202011084213.9
申请日：2020-10-12
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种基于3DHOG辅助卷积神经网络的前列腺图像分割方法，包括：S1、获取并分析前列腺MRI图像信息，对3D前列腺MRI图像进行预处理；S2、将预处理后的3D前列腺MRI图像的2D HOG特征扩展为3D HOG特征，并进行特征提取；S3、将3D前列腺MRI图像输入卷积神经网络获取深度特征图；S4、将步骤S2获得的3D HOG特征和步骤S3获得的深度特征进行融合，训练得到最终分割模型；S5、通过最终分割模型对测试图像进行处理，获取前列腺MRI分割概率图。本发明可以有效缓解MRI中前列腺边界模糊不清带来的问题，并有效提高分割的准确率。
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公开(公告)号：CN112580483B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202011468816.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/77 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供一种基于粗糙模糊模型的遥感影像特征离散化方法，包括下列步骤：列出遥感影像中被选中样本在各个波段的像元值和所属类别，并建立基于像元值和所属类别的影像信息决策表；初始化各个类别的类中心以及样本例对类中心之间的隶属度；迭代更新各个类别的类中心以及样本例对类中心之间的隶属度，获得各类别的类中心的最终值以及隶属度最终值；建立粗糙模糊集，并计算粗糙模糊集的平均近似精度，对所述影像信息决策表进行离散化，基于平均近似精度以及遗传算法对离散化结果进行评估，选择最优的离散化方案。(56)对比文件Sushmita Mitra 等.Rough–FuzzyCollaborative Clustering.IEEETRANSACTIONS ON SYSTEMS, MAN, ANDCYBERNETICS—PART B: CYBERNETICS.2003,第36卷(第4期),第795-805页.张婧 等.基于遗传算法和变精度粗糙集的离散化算法.华中师范大学学报(自然科学版).2018,52(03),第322-328页.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117119483A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310963117.9
申请日：2023-07-31
Applicant: 海南大学
IPC: H04W24/02 , H04W28/06 , H04W28/22 , H04W72/0457
Abstract: 本发明公开了一种有源IRS辅助单发射单接收天线的最大化可达速率优化方法，该方法包括以下步骤：构建有源IRS辅助单发射天线单用户的通信模型，确定用户可达速率公式；对有源IRS的向量进行归一化和二范数的操作，构建满足有源IRS的功率约束条件；利用分式规划方法，对用户信噪比中的有源IRS向量进行优化；构建双层循环结构，优化有源IRS的幅度和相位。本发明采用最大化用户可达速率的方法优化智能反射面的幅度和相位，通过分式规划求解优化问题，提高了系统的可达速率性能，最大化用户的可达速率方法的可达速率是无源IRS可达速率的两倍；迭代3～5次就可以达到稳定的最优值，降低了计算复杂度，具有很快的收敛性能。
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公开(公告)号：CN117054962A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310951677.2
申请日：2023-07-31
Applicant: 海南大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于异构混合MIMO的最小距离相位模糊消除测向方法，该方法包括以下步骤：初始化大规模MIMO接收机结构的基本参数；将天线阵列分为多个小组，每个小组采用相异的混合模数结构；通过对每个小组的虚拟天线阵列进行DOA估计产生多个候选角度集合，每个候选角度集合中包含唯一真解及多个伪解；对多个候选角度集合采用交叉距离最小的方法挑选出每个小组对应的真解，最后通过对多个真解进行加权合并获取最终的DOA。本发明实现了快速的相位模糊消除，并且还能通过异构的混合结构，实现低成本、优异的测向性能。
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公开(公告)号：CN116980016A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310982250.9
申请日：2023-08-04
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半定规划的波束成形方法及装置。该方法面向智能反射镜辅助放大转发中继网络，具体为：构建智能反射镜辅助放大转发中继网络的系统模型，初始化基站、放大转发中继和用户的天线数量以及智能反射镜元件数；以智能反射镜的相移矩阵和放大转发中继的波束成形矩阵为变量，构建接收端信噪比最大化的优化问题；采取固定两个变量求解另一个变量的交替迭代优化方法，获得最大的信噪比，从而获得最大速率；针对交替迭代过程中非凸的子优化问题，运用列向量化、半定规划和分式优化将子优化问题转化为凸并求解出变量。所述装置包括系统模型构建、优化问题构建和优化问题求解三个模块。本发明通过联合优化的方式获得了速率性能的提升。
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公开(公告)号：CN114998632B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210539711.0
申请日：2022-05-17
Applicant: 海南大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/36 , G06V10/30 , G06T7/11 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种基于像素聚类的RVIN检测和去除的方法，包括如下步骤：基于像素点的灰度距离相似性进行聚类分割，将受损图像中的所有像素分成K类；计算像素的LCI值并基于LCI值确定所述像素所处区域，所述区域包括平坦区域和细节区域，再通过迭代求解获取每类像素的最优检测阈值，根据像素的LCI值和最优检测阈值判断所述像素是否为噪声像素；针对平坦区域和细节区域的噪声像素分别采用LCI加权均值滤波器和边缘方向滤波器来恢复被随机值脉冲噪声损坏的像素。本发明提出的噪声检测器和滤波器具有很高的鲁棒性和泛化性，在自然图像和医学图像的RVIN去除中均取得了显著的效果，特别是在高噪声水平上效果更优。
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公开(公告)号：CN116912145A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310940783.0
申请日：2023-07-27
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明提供一种融入语义及注意力的多分支多尺度医学图像融合方法，包括步骤：S101、输入图像处理：对输入的两模态图像进行处理，使其满足网络输入端要求，两模态图像包括CT图像和MRI图像；S102、初步特征获取：通过卷积及激活函数获得输入图像的表层特征；S103、特征提取及重建：通过融合网络对图像特征进行提取，并根据所提取的特征重建图像特征，融合网络由三分支特征提取网络和多尺度特征重建网络组成；S104、后处理及保存：将重建后的图像特征处理为最终图像，将最终图像保存到指定位置，所述方法获得的融合图像具有较高质量，在多项数值评价指标中均获得了较好的结果，具有良好的综合性能。
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