-
公开(公告)号：CN107068607B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710272617.2
申请日：2017-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H01L21/683
Abstract: 本发明公开了一种基于牺牲层的电极材料转移方法，主要解决电极材料转移中容易出现裂纹，成功率低的问题，其实现方案是：1)在清洗后的亲水性源衬底上采用电子束蒸发的方法制备具有疏水性质的牺牲层，再旋涂聚酰亚胺液体并进行热固化；2)用细胶带贴住样片的四周边缘区域在处理后的样片上制备电极，再进行光刻胶的旋涂，并完成烘胶；3)将烘胶后的样片泡在水中，再施以稍许应力，使牺牲层与源衬底迅速实现亲水性分离，随后采用腐蚀剂腐蚀牺牲层；4)用丙酮除去释放后薄膜上的光刻胶，再将薄膜粘附到目的衬底上，转移结束。本发明具有操作简单，成功率高，衬片可重复利用的优点，可用于对延展性较差的电极材料的转移工作。
-
公开(公告)号：CN109543643A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811451634.3
申请日：2018-11-30
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一维全卷积神经网络的载波信号检测方法，包括以下步骤：S1、生成一维宽带频谱信号训练样本；S2、将信号训练样本输入一维全卷积神经网络进行训练，保存最终网络模型；S3、将真实卫星宽带频谱信号传输至网络模型中进行自动检测；S4、将网络模型输出结果拼接回原始宽带长度，进行二值化处理；找出每一个频段的起止点位置，再根据宽带频率分率和宽带实际频率起止点得到每一个窄带的载波实际频率起止。本发明将传统的寻找动态阈值的检测方式转变成为一个二分类问题，利用有效的样本进行训练可以提取出频谱信号的特征，通过Sigmoid函数可以准确地检测出载波的频率位置，能够提高检测效率和准确率，噪声抑制和自适应能力也得到增强。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108197605A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201810094183.6
申请日：2018-01-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的牦牛身份识别方法，包括以下步骤：S1、采集牦牛图片和视频，将视频解码为图片；S2、通过目标检测网络Faster R-CNN对图片进行分类回归和位置回归，得到牛脸在图片上的像素位置和其置信度；然后将得到的牛脸像素位置进行裁剪，截取出牛脸；S3、将步骤S2得到的牛脸输入特征提取网络，对牛脸进行特征提取，并输出对应的特征向量；S4、将步骤S3提取出的特征向量和数据库中的牛脸特征向量进行匹配，计算牛脸的相似度，输出数据库中和该牦牛的相似度最高的一张牦牛图片，完成牦牛识别。本发明避免了传统的识别方法中人工提取特征的不确定性及耳标识别方式的局限性，有效的提高了牦牛身份识别的效率，能够降低保险欺诈的风险。
-
公开(公告)号：CN107680090A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710939838.0
申请日：2017-10-11
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06T7/0004 , G06K9/6267 , G06T5/002 , G06T5/30 , G06T7/10 , G06T7/13 , G06T7/168 , G06T7/60 , G06T2207/10032 , G06T2207/20061 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30108
Abstract: 本发明公开了一种基于改进全卷积神经网络的输电线路绝缘子状态识别方法，包括以下步骤：S1、通过无人机采集输电线路绝缘子图片；S2、通过目标检测网络Faster R-CNN对图片进行分类回归和位置回归，截取出单独的绝缘子图片；S3、将绝缘子图片通过全卷积神经网络做语义分割；S4、通过全连接条件随机场进行精细化分割；S5、运用形态学操作方法滤除图像中的噪点；S6、通过深度学习分类网络对绝缘子分类，判断绝缘子状态。本发明通过对标记好的绝缘子图片进行训练和参数调优，可以有效的对输电线路绝缘子状态进行识别，避免了传统绝缘子状态识别中人为设定阈值的主观影响和人为提取特征的随机性，能够大幅提高巡线效率，降低巡线难度。
-
公开(公告)号：CN106483514A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610844588.8
申请日：2016-09-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于EEMD和支持向量机的飞机运动模式识别方法，属于飞机运动模式识别领域。本发明的识别方法只需通过分析信号的多普勒频移特性，就能提取出处于不同飞行模式下信号的特征向量，该特征向量具有很好的差异性，再以支持向量机对特征向量进行分类识别。该方法无需对干扰雷达信号做复杂的参数提取，只要提取本征模函数能量矩的特征向量就能方便、有效地识别飞机运动模式。
-
公开(公告)号：CN100399771C
公开(公告)日：2008-07-02
申请号：CN200410081428.X
申请日：2004-12-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多维交换结构中的无死锁自适应路由方法，它是采用对缓存资源与路由进行划分，并且在各类缓存资源与路由之间进行绑定的方法，实现了无死锁路由。与现有的死锁避免路由算法相比，对路由灵活性的限制较小，有利于减小分组传输的时延，提高交换结构的吞吐量，有更好的容错能力；与现有的死锁恢复路由算法相比，本发明具有不需要死锁检测机制、算法简单、易于实现等特点。此外，由于每个节点上的缓存资源分类方式只与交换结构的维数有关，当每维节点数增加时，并不需要改变节点上缓存资源的分类方式，所以本发明具有良好的可扩展性。
-
公开(公告)号：CN1787478A
公开(公告)日：2006-06-14
申请号：CN200410081428.X
申请日：2004-12-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多维交换结构中的无死锁自适应路由方法，它是采用对缓存资源与路由进行划分，并且在各类缓存资源与路由之间进行绑定的方法，实现了无死锁路由。与现有的死锁避免路由算法相比，对路由灵活性的限制较小，有利于减小分组传输的时延，提高交换结构的吞吐量，有更好的容错能力；与现有的死锁恢复路由算法相比，本发明具有不需要死锁检测机制、算法简单、易于实现等特点。此外，由于每个节点上的缓存资源分类方式只与交换结构的维数有关，当每维节点数增加时，并不需要改变节点上缓存资源的分类方式，所以本发明具有良好的可扩展性。
-
-
-
-
-
-
Search Results
97
records
(took 0.031 seconds)
