-
公开(公告)号：CN114077871A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111424226.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用少量数据和对抗攻击的探测黑盒神经网络类型方法，其实现步骤为：生成训练集，构建替代网络，任意选取一个未训练过的替代网络，训练所选取的替代网络，扩充当前数据集，直到更新后的替代网络满足训练终止条件，利用训练好的替代网络生成的攻击样本集攻击待探测的黑盒神经网络，再次扩充当前训练集，直到所有替代网络均生成攻击样本集后判定待探测黑盒神经网络的类型。本发明能够使用少量数据探测云服务平台的只拥有访问权限的黑盒神经网络模型的类型，具有使用数据少，消耗资源少的优点。
-
公开(公告)号：CN107679551B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201710810653.X
申请日：2017-09-11
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 邢建川 , 王帅飞 , 张易丰 , 韩保祯 , 丁志新 , 王翔 , 翟能延 , 康亮 , 张栋 , 王书琪 , 沈浩 , 陈朝阳 , 苗佳雨 , 蔡佳宏 , 王鋆鼎 , 李双 , 陈佳豪 , 杨双吉 , 王立岩
Abstract: 本发明公开了一种基于分形的涌现现象的识别方法，属于元胞机技术领域。本发明将演化结果看作一副二值图像，将超过面积阈值的连通区域提取出来；然后使用SIFT算法计算筛选后的连通区域的相似性，用并查集的思想求相似矩阵的集合，若只有一个相似矩阵的集合，则说明演化图形中结构基本都相似，元胞自动机演化图形有明显的分形特征，元胞自动机发生了涌现现象。本发明用于图像处理、动画制作、时装设计、IC卡设计、房间装饰设计、城市规划等等，可对元胞自动机的演化规则是否发生涌现现象进行判决，为能发生涌现现象的演化规则提供可行的筛选方式。进而提高元胞自动机的应用性。
-
公开(公告)号：CN119887661A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411933181.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/764 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的心力衰竭合并左束支传导阻滞分类方法，分类方法通过利用心脏磁共振图像，提取放射组学特征和深度学习特征，进行特征融合与选择，以及利用机器学习算法构建分类模型，并以筛选后的融合特征做为输入，该方法结合了深度学习在图像处理方面的优势与机器学习在分类任务中的高效性，通过结合放射组学特征和深度学习特征，能够更全面、准确地反映心脏图像的复杂信息，而利用自动化和智能化的特征提取和分类方法，能够快速处理和分析大量的医学影像数据，实现了对心力衰竭合并左束支传导阻滞的准确分类，本发明具有更高的分类准确率和更强的鲁棒性，在医学图像分类领域中，有助于提高医疗服务的效率和质量。
-
公开(公告)号：CN114077871B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111424226.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06F16/55
Abstract: 本发明公开了一种利用少量数据和对抗攻击的探测黑盒神经网络类型方法，其实现步骤为：生成训练集，构建替代网络，任意选取一个未训练过的替代网络，训练所选取的替代网络，扩充当前数据集，直到更新后的替代网络满足训练终止条件，利用训练好的替代网络生成的攻击样本集攻击待探测的黑盒神经网络，再次扩充当前训练集，直到所有替代网络均生成攻击样本集后判定待探测黑盒神经网络的类型。本发明能够使用少量数据探测云服务平台的只拥有访问权限的黑盒神经网络模型的类型，具有使用数据少，消耗资源少的优点。
-
公开(公告)号：CN108021888B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201711268665.0
申请日：2017-12-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种跌倒检测方法，本发明首先基于训练样本训练判决阈值：对训练样本进行中值滤波处理后，再提取加速度信号向量幅度，并提取特征值：包括加速度信号向量幅度的峰值，加速度信号向量幅度的最小值与最大值的差值，加速度信号向量幅度的标准差，以及相对角度变化值；然后基于K‑means聚类的方法训练各特征值的二分判决阈值；再实时进行跌倒检测时，对待检测对象的原始加速度信息进行与训练样本相同的预处理后提取对应的四个特征值，再对各特征值进行逐级判决处理，获取跌倒检测结果。本发明可用于对老年群体跌倒状况的实时监测，其计算机复杂度低，在现有的人体可携带设备即可实现对携带者的跌倒状态进行实时检测。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109684855B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201811540698.0
申请日：2018-12-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，涉及一种基于隐私保护技术的联合深度学习训练方法。本发明实现了一种基于隐私保护技术的高效联合深度学习训练方法。本发明中，各个参与方首先在私有数据集上训练本地模型获得本地梯度，再将本地梯度进行拉普拉斯噪音扰动，并加密后发送至云服务器；云服务器将接收到的所有本地梯度与上一轮的密文参数进行聚合操作，并广播产生的密文参数；最终，参与方解密接收到密文参数，并更新本地模型从而进行后续的训练。本发明结合同态加密方案和差分隐私技术，提出了安全高效的深度学习训练方法，保证训练模型的精确性，同时防止服务器推断模型参数和训练数据隐私以及内部攻击获取私密信息。
-
公开(公告)号：CN107729918A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710830534.0
申请日：2017-09-15
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 邢建川 , 王帅飞 , 张易丰 , 韩保祯 , 丁志新 , 王翔 , 康亮 , 袁浩瀚 , 吴晓东 , 李寒雪 , 张景文 , 翟能延 , 胡尊天 , 李栋良 , 罗燕鹏 , 杨昕 , 佘小钏 , 集川 , 杨宁 , 殷雪银 , 陈胜远 , 江孟君 , 刘琦 , 刘崇梽 , 苏新宇 , 胡进磊 , 朱张子 , 杨双吉 , 尹佳 , 陈佳豪 , 王立岩 , 李双 , 侯鑫宇 , 张栋 , 刘继林 , 邵慧 , 苗佳雨 , 颜文杰 , 王祉涵 , 王书琪 , 柏宇潇 , 罗义杰 , 高文显 , 汪书林 , 梁昌乐 , 陈朝阳 , 王鋆鼎 , 沈浩 , 赵越 , 蔡佳宏
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于代价敏感支持向量机的元胞自动机涌现现象的分类方法。本发明基于所提取的涌现现象的特征，通过使用代价敏感支持向量机对元胞自动机的涌现现象进行分类，从而进一步处理分类结果，来判断元胞自动机中哪些规则能发生涌现现象，哪些规则不能发生涌现现象。对基于元胞自动机的复杂系统的涌现机理进行研究，将能推动元胞自动机在涌现方面的应用研究和促进其他的复杂系统的涌现机理研究。本发明是对元胞自动机的涌现现象进行分类，分类后获得的发生涌现现象的元胞自动机，因此类元胞自动机具有分形维数特征，可以将其应用于图像处理、动画制作、时装设计、IC卡设计、房间装饰设计、城市规划等等。
-
公开(公告)号：CN107679551A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710810653.X
申请日：2017-09-11
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 邢建川 , 王帅飞 , 张易丰 , 韩保祯 , 丁志新 , 王翔 , 翟能延 , 康亮 , 张栋 , 王书琪 , 沈浩 , 陈朝阳 , 苗佳雨 , 蔡佳宏 , 王鋆鼎 , 李双 , 陈佳豪 , 杨双吉 , 王立岩
Abstract: 本发明公开了一种基于分形的涌现现象的识别方法，属于元胞机技术领域。本发明将演化结果看作一副二值图像，将超过面积阈值的连通区域提取出来；然后使用SIFT算法计算筛选后的连通区域的相似性，用并查集的思想求相似矩阵的集合，若只有一个相似矩阵的集合，则说明演化图形中结构基本都相似，元胞自动机演化图形有明显的分形特征，元胞自动机发生了涌现现象。本发明用于图像处理、动画制作、时装设计、IC卡设计、房间装饰设计、城市规划等等，可对元胞自动机的演化规则是否发生涌现现象进行判决，为能发生涌现现象的演化规则提供可行的筛选方式。进而提高元胞自动机的应用性。
-
公开(公告)号：CN114812377A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210430490.3
申请日：2022-04-22
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种电梯门锁啮合深度在线监测系统及方法，系统包括信息采集机构和信息处理机构，信息采集机构包括设置在钩档与安装板之间的第一壳体，第一壳体与安装板可拆卸连接，第一壳体内部滑动连接有滑片，滑片和锁钩抵触，滑片与第一壳体底部之间设置有弹性复位部，第一壳体内部设置有用于检测滑片位置的监控组件，监控组件与信息处理机构电性连接。本发明通过监控组件实时监控滑片在第一壳体内的位置，从而得到电梯门锁啮合深度，使得到的电梯门锁啮合深度更加精准。
-
公开(公告)号：CN107590843B
公开(公告)日：2019-08-13
申请号：CN201710799854.4
申请日：2017-09-07
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 邢建川 , 王帅飞 , 韩保祯 , 张易丰 , 丁志新 , 翟能延 , 胡尊天 , 王翔 , 康亮 , 张栋 , 王书琪 , 侯鑫宇 , 沈浩 , 陈朝阳 , 苗佳雨 , 蔡佳宏 , 王鋆鼎 , 李双 , 陈佳豪 , 刘继林 , 杨双吉 , 邵慧 , 梁昌乐 , 颜文杰 , 尹佳
Abstract: 本发明公开了一种基于构造的二维可逆元胞自动机的图像加密方法，属于图像加密技术领域。本发明基于待加密图像的尺寸生成一组伪随机序列，并转化为对应的二维伪随机矩阵K0，将其与图像矩阵的异或结果作为初始加密图像矩阵S1，对其进行二进制转换后得到状态C1，生成对应的二进制伪随机序列矩阵并作为初始状态C0；以状态C0和状态C1为演化的初始条件，基于预置的二维可逆元胞自动机规则f1和f2进行演化处理，得到状态和再以此为演化的初始条件，进行第二轮演化处理，得到状态和将其进行像素值转换处理后，得到密文图像。本发明仅采用加密性能更好的复杂型或混乱型的规则进行演化处理，同时通过两轮二维可逆元胞自动机加密，进一步提高了加密的安全性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
21
records
(took 0.024 seconds)
