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公开(公告)号：CN111401680B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202010082000.6
申请日：2020-02-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06N20/00
Abstract: 省了大量查找信标的时间。本发明属于自动制造系统技术领域，公开了一种具有复杂进程子网的自动制造系统的协同活性构建方法，PN子网和满足活性的WRCN子网通过共同变迁路径合成；为避免对制造系统的运转产生浪费，一旦开始加工之后，WRCN中资源库所的资源要连续输入；在满足上述条件的前提下，PN子网中工作库所的托肯数和WRCN子网中资源库所的托肯数进一步满足限制规则中的约束。本发明采用Petri网作为数学工具，子网合成之后的结果网一定满足活性，不需要再去找出所有信(56)对比文件Hesuan Hu.A Petri Net-Based Discrete-Event Control of Automated ManufacturingSystems with Assembly Operations.《TRANSACTIONS ON CONTROL SYSTEMSTECHNOLOGY》.2015,第第23卷卷(第第2期期),513-525.
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公开(公告)号：CN116758263A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310586691.7
申请日：2023-05-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/766
Abstract: 本发明提出了一种基于多层级特征融合和联合定位的遥感图像目标检测方法，主要解决现有背景复杂下，对于方向任意、尺度不一的目标检测困难的问题。包括：1)使用ResNet50和FPN进行特征提取和融合，得到融合后的三层特征图；2)使用改进后的多层级特征融合模块和平衡坐标注意力机制模块对特征图进行多层级特征融合和特征权重分配，生成不同尺度的特征图；3)在检测头网络中设计包括粗略定位模块和细化定位模块；4)将不同尺度的特征图送入检测头网络，进行粗‑细联合定位，完成目标的分类与回归，获取最终检测结果。本发明有效提高了对具有小尺度、排列紧密和方向任意等特性目标的检测精度，可用于遥感图像目标检测任务。
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公开(公告)号：CN116738278A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310587426.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换和多模态特征融合的自动调制分类方法，主要解决低信噪比条件下现有模型分类正确率不高的技术问题；方案包括：1)获取现有数据集中信号的I/Q样本；2)通过小波阈值去噪对样本数据进行预处理，并提取去噪信号的A/P信息，输入时序模态特征提取网络；同时采用格拉姆角场对样本数据进行重构，将一维序列转换为二维图像，作为图像模态特征提取网络的输入；3)使用基于注意力机制的特征融合方法来融合两个网络提取的多模态特征；4)通过全连接层得到最终的调制分类结果。本发明充分考虑到了不同模态特征之间的的差异性和互补性，能够有效提高低信噪比环境下的调制分类正确率，同时解决调制的混淆问题。
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公开(公告)号：CN116563257A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310555722.2
申请日：2023-05-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于随机直方图森林的高光谱异常检测方法，主要解决现有技术中随机选择样本及分割属性导致检测性能不佳的问题。方案包括：1)基于维度变换及归一化操作对高光谱图像进行预处理；2)构建基于峰度分割准则的随机直方图森林对所有样本实例进行训练和测试；3)计算每个样本实例的马氏距离并进行异常评估，得到检测结果；4)采用具有指数约束的非线性操作，将随机直方图森林和马氏距离的检测结果进行融合，得到最终的检测结果。本发明能够更好地利用高光谱图像的特征，具有较好的检测性能，有效提高了异常检测算法的准确性及鲁棒性，且对高光谱异常检测应用场景具有普适性。
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公开(公告)号：CN115332292A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210907720.0
申请日：2022-07-29
Applicant: 青海黄河上游水电开发有限责任公司 , 国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司 , 青海黄河上游水电开发有限责任公司西宁太阳能电力分公司 , 青海黄河上游水电开发有限责任公司西安太阳能电力分公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于金属网格互联的两端式叠层太阳能电池，其包括钙钛矿底电池、金属网格互联层和钙钛矿顶电池；所述金属网格互联层沉积形成在所述钙钛矿底电池上，所述钙钛矿顶电池键合结合在所述金属网格互联层上。其制备方法包括：分别制备获得所述钙钛矿底电池和所述钙钛矿顶电池；在所述钙钛矿底电池上沉积形成所述金属网格互联层；将所述钙钛矿顶电池键合在所述金属网格互联层上并采用固化胶固化连接。本发明以机械堆叠的方式，将钙钛矿底电池和钙钛矿顶电池堆叠形成全钙钛矿的两端叠层太阳电池，顶电池和底电池之间能够有效地进行电学串联和光学耦合，并且降低叠层电池的制备工艺难度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114268394B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202111420712.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明提出了一种基于数据判断的分布式网络无线频谱智能感知方法。主要解决现有技术在无人机节点出错信息干扰以及信噪比低环境下不能对参数准确估计的问题。方案包括：通过将采样的待检信号的能量均值与噪声信号的能量均值相比得到信噪比估计值；设立信噪比阈值，利用阈值判断筛选出信噪比估计值小于信噪比阈值的待检测信号，通过分布式扩散协作式的频谱检测对待检信号进行检测，检测时通过错误数据判断模型对出现错误的节点信息进行剔除，得出检测结果，根据检测结果对待检信号中的闲置频谱进行利用，实现频谱感知。本发明在提升检测准确性的同时有效降低了算法复杂度，具有计算量小、参数估计快且准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN115081475A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210652879.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于Transformer网络的干扰信号识别方法，主要解决现有方法对干扰信号进行特征提取的过程复杂、难度大且提取不完全的技术问题。方案包括：1)仿真通信信号数据和干扰信号数据，构建单一干扰和复合干扰数据集，并进行划分和标签标注；2)构建局部特征提取模块；3)构建全局特征融合模块；4)构建基于局部特征提取模块和全局特征融合模块的干扰识别网络；5)使用构建的数据集对干扰信号识别网络模型进行训练和验证，得到最终的干扰信号识别网络模型；7)利用模型各对类干扰信号进行准确识别。本发明能够实现对干扰信号全局和局部特征的全面提取，以及时域和频域特征的充分融合，有效提升了干扰信号的识别准确率。
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公开(公告)号：CN115000237A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210457243.2
申请日：2022-04-27
Applicant: 青海黄河上游水电开发有限责任公司 , 国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司 , 青海黄河上游水电开发有限责任公司西宁太阳能电力分公司 , 青海黄河上游水电开发有限责任公司西安太阳能电力分公司 , 西安电子科技大学
IPC: H01L31/18 , H01L21/368 , H01L31/0224 , H01L31/032
Abstract: 提供了一种全透明钙钛矿太阳能电池及其制作方法，所述制作方法包括：在透明导电基板上形成电子传输层；在电子传输层上形成PbCl2薄膜；将CsCl水溶液旋涂在PbCl2薄膜上，以反应生成钙钛矿光活性层；在钙钛矿光活性层上依序形成层叠的第一空穴传输层和第二空穴传输层；在第二空穴传输层上形成ITO电极。该制作方法该制作方法通过利用CsCl水溶液与PbCl2薄膜反应来制备CsPbCl3钙钛矿光活性层，更有利于保证制备获得完整的高质量的CsPbCl3钙钛矿光活性层，提高电池的光电转换效率。并且，所述全透明钙钛矿太阳能电池的每一层材料均为透明材料，在实现透明钙钛矿太阳能电池更高的光电转化效率的同时实现了更高的透光度。
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公开(公告)号：CN109636784B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201811488182.6
申请日：2018-12-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于最大邻域和超像素分割的图像显著性目标检测方法，用于解决现有技术中图像显著性目标检测准确率低的技术问题。实现步骤为：1.对待检测图像进行超像素分割；2.统计待检测图像中每种颜色出现的频次；3.对待检测图像进行颜色替代；4.对颜色替代后的图像进行预处理；5.计算待检测图像的初始显著性图像；6.确定K个超像素块的显著性值；7.获取最终显著性图像并输出。本发明提高了图像显著性目标检测的准确率，并且可以将图像显著性目标一致高亮，可用于计算机视觉领域中的图像预处理过程。
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公开(公告)号：CN106936742B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710299578.5
申请日：2017-05-02
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于神经网络的多档码速率自适应解调系统及方法，用于解决现有多档码速率自适应解调系统实现复杂度高及解调方法计算量大的技术问题；在该解调系统中，ADC采样模块先采样模拟调制信号，码元特征点提取模块再利用构建神经网络模块训练的一维卷积神经网络对采样后信号的相位突变点进行检测，码速率估计模块再根据该检测结果估计采样后信号码速率，信噪比估计模块再估计采样后信号信噪比，控制器模块再根据码速率估计结果和信噪比估计结果选择解调模块的低通滤波系数和内插结构，并计算解调模块的采样率转换倍数，最后解调模块利用选择出的低通滤波系数和内插结构，以及计算出的采样率转换倍数，对采样后信号进行解调。
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