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公开(公告)号：CN101478069A
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200910020953.3
申请日：2009-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核机器学习的微波滤波器辅助调试方法，主要解决现有技术没有建立螺栓调整量与耦合矩阵变化量之间关系模型的问题。该方法根据工程中测量的滤波器S参数，通过抽取其耦合矩阵和进行数据处理，得到归一化的螺栓调整量和耦合矩阵变化量的数据样本集；根据这些样本集，使用核机器学习算法建立了螺栓调整量对耦合矩阵变化量影响的模型，通过修正理想耦合矩阵，获得了螺栓调整量对电性能影响的机器学习模型；最后根据此机器学习模型，构建了滤波器螺栓调整量的最优调整模型；求解该最优调整模型，计算得到滤波器各个调整螺栓的调整量。本发明能够快速、准确地进行滤波器辅助调试，可用于大批量生产的滤波器辅助调试。
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公开(公告)号：CN117493747A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311500952.5
申请日：2023-11-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的高效大规模卷积数据计算方法及系统，所述系统包括：可填充分离模块、卷积计算模块及可配置加法树模块，所述方法包括：可填充分离模块对待计算数据进行处理并在处理后的数据上滑动卷积窗口得到多个计算窗口，然后将无效计算窗口转换为有效计算窗口；卷积计算模块对有效计算窗口内的数据进行卷积运算，得到窗口卷积数据；可配置加法树模块对窗口卷积数据进行累加运算，得到待计算数据的卷积结果。根据本发明提供的方法，通过将无效计算窗口转换为有效计算窗口进行卷积运算，能够提高FPGA的资源利用率、提高关键资源的计算效率，从而实现大规模的卷积计算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116911357A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310848642.6
申请日：2023-07-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于CSR编码的卷积计算加速器，包括：数据预处理模块，用于从外部读取数据，并进行分块处理；CSR编码模块，用于对分块数据进行CSR编码，得到编码数据及其对应的地址；乘法脉动计算阵列，用于根据地址对对应的编码数据进行计算；数据分配模块，用于将计算结果划分为本窗口数据和跨窗口数据，并传入数据累加模块进行累加；数据延迟模块，用于在判断发生加法写冲突时，向乘法脉动计算阵列反馈反压信号，以暂停当前工作，并在延迟数据相加完毕后重新启动当前工作；数据排布模块，用于对累加数据进行整合并通过再量化模块重新映射位宽后，写入片外存储。该方法减少了片上存储的压力，降低了功耗，适用于高并行卷积计算。
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公开(公告)号：CN116882454A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310713692.3
申请日：2023-06-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种轻量化卷积神经网络加速系统及加速方法，该系统包括控制模块、参数存储模块、加速填充补零模块、专用卷积计算模块、专用片上存储模块、后处理模块以及结果传出模块。该系统通过加速填充补零模块消除了无用窗口，减少了数据预处理时间；通过专用卷积计算模块针对性计算不同类型的卷积，节省与提高了资源利用率；通过专用片上存储模块进行中间结果的存储，减少了与片外的数据传输，降低了数据传输所造成的功耗；同时配合高并行度的层内并行计算提高卷积层内计算的并行度，加快计算效率，通过层间并行计算策略并行计算不同类型的卷积层，减少了资源浪费与空闲时间，进一步提高了计算速度。
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公开(公告)号：CN101478069B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN200910020953.3
申请日：2009-01-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核机器学习的微波滤波器辅助调试方法，主要解决现有技术没有建立螺栓调整量与耦合矩阵变化量之间关系模型的问题。该方法根据工程中测量的滤波器S参数，通过抽取其耦合矩阵和进行数据处理，得到归一化的螺栓调整量和耦合矩阵变化量的数据样本集；根据这些样本集，使用核机器学习算法建立了螺栓调整量对耦合矩阵变化量影响的模型，通过修正理想耦合矩阵，获得了螺栓调整量对电性能影响的机器学习模型；最后根据此机器学习模型，构建了滤波器螺栓调整量的最优调整模型；求解该最优调整模型，计算得到滤波器各个调整螺栓的调整量。本发明能够快速、准确地进行滤波器辅助调试，可用于大批量生产的滤波器辅助调试。
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公开(公告)号：CN116882454B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202310713692.3
申请日：2023-06-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/063
Abstract: 本发明公开了一种轻量化卷积神经网络加速系统及加速方法，该系统包括控制模块、参数存储模块、加速填充补零模块、专用卷积计算模块、专用片上存储模块、后处理模块以及结果传出模块。该系统通过加速填充补零模块消除了无用窗口，减少了数据预处理时间；通过专用卷积计算模块针对性计算不同类型的卷积，节省与提高了资源利用率；通过专用片上存储模块进行中间结果的存储，减少了与片外的数据传输，降低了数据传输所造成的功耗；同时配合高并行度的层内并行计算提高卷积层内计算的并行度，加快计算效率，通过层间并行计算策略并行计算不同类型的卷积层，减少了资源浪费与空闲时间，进一步提高了计算速度。
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公开(公告)号：CN109688107B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201811384531.X
申请日：2018-11-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于分布式数据地理定位技术领域，公开了一种基于完整性审计与通信时延的云数据安全定位方法；数据所有者使用Reed‑Solomon纠错码将原始数据文件编码和加密，编码操作将在初始化阶段完成；当数据拥有者想要定位其云中的数据时，要求各个代理节点进行分布式挑战操作；收到数据拥有者指令的各分布式代理将挑战云存储；云服务器需要接收一组挑战请求并提供证明结果；云服务器执行挑战响应协议并向每个代理节点广播可恢复性证明；在验证阶段，分布式节点主要执行可恢复性验证功能和提取地理测量信息；数据所有者运行位置估计算法估计云服务器的位置。本发明可以检查操纵延迟并伪造位置的潜在恶意服务器；通过理论分析，认为是有效和正确的。
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