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公开(公告)号：CN113959974A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111138492.7
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/359
Abstract: 一种普适性近红外光谱模型的传递方法，搭建的1D‑MSRCNN，在普通一维卷积神经网络的基础上，加入构以二维图像的inception‑resnet结构为基础，1D‑inception‑resnet网络层；显著提升模型对近红外光谱的特征提取能力，并能够有效避免数据过拟合，达到更好的预测结果。且引入迁移学习方法，将在已有的厂商仪器采集的近红外光谱上建立的卷积网络模型迁移到其他厂商仪器采集的光谱，并在全连接层中加入多核MMD核函数，利用多核MMD核函数度量迁移前和迁移后数据间的差异，通过减少域差异来增强1D‑MSRCNN的具体任务层的特征迁移性。解决采集近红外光谱的仪器存在台间差异，在一台仪器上建立的模型，无法在另外的厂商仪器中应用问题，实现模型跨不同厂商的不同型号仪器的应用。
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公开(公告)号：CN112285786A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011104977.X
申请日：2020-10-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于超高密度电法设备提高勘探深度的方法，超高密度电法设备发射生成自定义编码双极性波，该波由选择的多个主频进行混频处理与根据本原多项式产生的逆M序列叠加，最后进行编码操作而成。主频的幅度、相位、个数根据探测需求自由选择，产生的自定义编码波形在频谱分析上其能量主要落在选择的主频上，在自相关分析上具备逆M序列的循环自相关性质，自定义的波形既可满足频率域探测要求，又可利用伪随机逆M序列码提高系统辨识度，消除辨识误差提高分辨率，接收端采集到的数据采用自适应噪声对消方法消除噪声，利用差分递归最小二乘算法提取纯激电效应和电磁耦合效应，实现在低信噪比的情况下依旧能提取有效信息从而提高勘探深度。
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公开(公告)号：CN103914707B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410150112.5
申请日：2014-04-15
Applicant: 广西交通投资集团有限公司 , 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于支持向量机的绿色通道产品辅助判别方法，将采集的绿色通道车辆辐射图像进行线性变换后，采用Canny算子进行边沿检测；通过灰度共生矩阵提取上述边沿区域的局部纹理特征，作为支持向量机的输入特征；采用经过训练的具有季节和地域特征的支持向量机模型对绿色通道产品进行分类识别；用户拥有对识别结果的最后决策和判别权，判别结果作为样本用于后续训练。本发明通过辐射图像自动识别当前车辆的装载产品类别，以提高绿色通道检测准确率，减少图检员工作量。
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公开(公告)号：CN105549051A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510919010.X
申请日：2015-12-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低次曲面模型的星钟和星历误差相对改正方法，通过对星钟误差一站式改正，相对剩余星历误差建立6种低次曲面模型，找出视向残余误差最小的曲面模型，通过6个以上差分站获得曲面模型参数，利用曲面模型参数计算出所在位置的相对剩余星历误差并直接改正，通过对11个差分站优化布局得到修正效果；该方法不需要在各差分站之间建立严格的时间同步网，经过11站差分能将服务区内的视向残余误差修正到很小的范围内，定位精度高。
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公开(公告)号：CN104089911A
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201410299422.3
申请日：2014-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/31 , G01N21/359
Abstract: 本发明为基于一元线性回归的光谱模型传递方法，主要步骤Ⅰ对M台光谱仪器的样品光谱进行相同预处理；Ⅱ根据样品的m种成分将光谱数据分为m个校正集和预测集，分别在M台仪器上建立m个校正模型；Ⅲ校正模型评价；Ⅳ将预测效果最好的仪器作为主仪器，其它为从仪器；Ⅴ选取主仪器校正集中针对各从仪器的最佳样品，按其序号确定各从仪器转换集样品，用一元线性回归求回归系数，校正从仪器光谱，然后代入主仪器校正模型得样品成分含量结果。本方法有效消除不同光谱仪器的差异，实现主仪器上建立的校正模型能够在多台从仪器上共享，减少了分析测试工作量，节约模型建立的成本；且所求参数少、模型简单，预测准确度更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119415966A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411451617.5
申请日：2024-10-17
IPC: G06F18/22 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F40/30 , G06N3/045
Abstract: 本发明提出基于Siamese‑XLNet网络的灾害因素相似度计算方法，所述方法具体步骤为：步骤一：从灾害救援报告中抽取灾害因素，建立灾害因素集合；步骤二：构建基于Siamese‑XLNet的孪生网络；步骤三：使用灾害因素更新孪生网络权重参数；步骤四：从更新的孪生网络中调用灾害因素的词向量；步骤五：将灾害因素的词向量输入神经网络的Softmax函数做归一化处理，得到两个因素的相似概率作为两个因素的相似度。该方法能适用于多灾种的灾害因素相似度计算，具有一般性。
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公开(公告)号：CN115880262A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211643031.X
申请日：2022-12-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及基于在线噪声抑制策略的弱监督病理图像组织分割方法，包括：获取H&E染色图，对所述H&E染色图进行处理，获得数据集，对所述数据集进行划分，基于划分后的所述数据集训练分类网络，生成伪标签；基于在线噪声抑制策略抑制所述伪标签中存在的噪声，通过抑制噪声后的所述伪标签以及所述伪标签对应的训练集训练语义分割网络，获得训练后的所述语义分割网络的预测结果，将所述预测结果作为最终分割结果。本发明利用数字病理学和深度学习的分类算法及分割算法，可实现仅使用patch级标签实现肺癌/乳腺癌H&E染色图像的组织分割，生成像素级分割结果，直观地展示肿瘤内部组织结构的空间分布情况。
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公开(公告)号：CN113945537A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111138487.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/01 , G06N3/06 , G06V10/40
Abstract: 一种高准确度近红外光谱定量模型的建立方法，搭建适用于近红外光谱的一维‑多尺度残差卷积神经网络模型，简称1D‑MSRCNN；所述1D‑MSRCNN包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括依次串联连接的普通一维卷积网络、1D‑inception‑resnet网络层、全局最大池化层以及全连接层。在普通一维卷积神经网络的基础上，加入1D‑inception‑resnet网络层，该网络层的结构以二维图像的inception‑resnet结构为基础，将inception结构和resnet结构内的所有卷积均替换为一维卷积；利用多个并联的不同大小的卷积核进行一维卷积的特征信息提取，极大增加网络的感受野，能有效提取不同分辨率的光谱信息。且resnet‑1D结构，在加深网络深度的同时避免梯度消失。此外，全局平均池化为减少网络参数，避免过拟合，达到更好的预测结果。
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公开(公告)号：CN105549051B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201510919010.X
申请日：2015-12-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低次曲面模型的星钟和星历误差相对改正方法，通过对星钟误差一站式改正，相对剩余星历误差建立6种低次曲面模型，找出视向残余误差最小的曲面模型，通过6个以上差分站获得曲面模型参数，利用曲面模型参数计算出所在位置的相对剩余星历误差并直接改正，通过对11个差分站优化布局得到修正效果；该方法不需要在各差分站之间建立严格的时间同步网，经过11站差分能将服务区内的视向残余误差修正到很小的范围内，定位精度高。
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公开(公告)号：CN106250871A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610674004.7
申请日：2016-08-16
Applicant: 桂林电子科技大学 , 广西智度信息科技有限公司
CPC classification number: G06K9/00704 , G06K9/42 , G06K9/6256 , G06N3/02 , G06T5/009
Abstract: 本发明涉及一种城市管理案件分类方法及装置，其中，该方法包括：获取城市管理案件样本，并提取所述城市管理案件样本对应的样本图像；对所述样本图像进行亮度和对比度的归一化处理；对经过亮度和对比度的归一化处理的样本图像进行ZCA白化处理；根据ZCA白化处理后的样本图像建立卷积神经网络CNN模型；根据所述CNN模型对输入的待分类城市管理案件所对应的图像进行分类，以根据所述分类的结果划分所述待分类城市管理案件。本发明的城市管理案件分类方法及装置，能够快速高效的将智慧城管应用系统中的案件图像进行分类，具有分类时间短、分类精度高、应用成本低、模型结构简单等优点。
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