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公开(公告)号：CN119203029A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411262099.2
申请日：2024-09-09
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/2431 , G06V40/16 , G06V10/82 , G06F40/30 , G10L25/30 , G10L25/63 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种表征匹配和路由交互的多模态情感分析方法，其包括：从原始视频数据中分别提取出文本模态表征、音频模态表征和视觉模态表征；将所述文本模态表征、所述音频模态表征和所述视觉模态表征通过对抗性循环翻译网络映射到相似的分布空间中以获得分布均匀的文本模态表征、音频模态表征和视觉模态表征；将所述分布均匀的文本模态表征、音频模态表征和视觉模态表征传入动态路由交互网络中以获得多模态表征；在所述分布均匀的文本模态表征、音频模态表征和视觉模态表征的联合损失约束下将所述多模态表征传入情感预测层进行情感预测，输出最终的情感预测值。
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公开(公告)号：CN112636719B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202011495264.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明提出了一种数据丢失和信道噪声干扰下的ILC系统输入信号滤波方法，其步骤为：首先，建立包括状态更新方程和状态测量方程的滤波估计模型；其次，根据正交投影准则和滤波估计模型的系统参数计算滤波估计模型的新息和新息协方差，进而获得滤波估计模型的预测增益和滤波增益；然后根据正交投影准则和预测增益计算状态预测值和状态预测误差的方差值；最后，根据状态预测值、状态预测误差的方差值和滤波增益计算滤波后的状态估计值和状态估计误差的方差值。本发明依据迭代学习过程构建滤波估计模型，又依据正交投影准则，获得基于线性最小方差的滤波器，在迭代域内实现对滤波模型中包含数据丢失和信道噪声干扰的输入信号的最优滤波。
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公开(公告)号：CN115730153A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211051172.2
申请日：2022-08-30
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/9536 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本申请公开了一种基于情感关联和情感标签生成的多模态情感分析方法，用以解决现有方法在挖掘情感关联信息、捕获情感差异信息方面的不足；所述方法包括如下步骤：步骤1：将原始视频按照语境提取语言学、声学和视觉三个模态的特征向量；步骤2：将特征向量传入情感关联增强器借助纵向注意力、横向注意力和自适应门控单元增强上下文情感关联和跨模态情感关联；步骤3：将多模态标签传入情感标签生成器中利用特征向量与标签之间的映射关系计算单模态标签值，并通过模态表示类中心判定单模态标签情感极性；步骤4：通过多模态预测任务和单模态预测任务的协同训练捕获情感差异信息，并输出最终的情感预测结果。
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公开(公告)号：CN115085841A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210681782.4
申请日：2022-06-15
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04B17/391 , H04L25/02
Abstract: 本发明提出了一种信道衰落干扰下迭代学习控制系统的收敛性保障方法，联合利用比例型迭代学习控制器的学习过程与信道衰落干扰下输入信号和输出信号的传输过程，在执行器端建立用于对控制器端更新输入进行估计的滤波模型，设计一个线性最小方差意义下的最优滤波器，在传感器到控制器和控制器到执行器两侧信道均存在随机衰落干扰下，在迭代域对滤波模型中的状态信号进行最优估计，并以估计的状态信号中的控制输入分量驱动系统的执行器，从而改善信道衰落干扰下迭代学习控制系统的收敛性能。本发明能够同时处理传感器到控制器和控制器到执行器两侧信道随机衰落干扰的影响，适用于无线衰落信道下采用比例型迭代学习控制器进行远程控制的所有对象。
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公开(公告)号：CN112636719A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011495264.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明提出了一种数据丢失和信道噪声干扰下的ILC系统输入信号滤波方法，其步骤为：首先，建立包括状态更新方程和状态测量方程的滤波估计模型；其次，根据正交投影准则和滤波估计模型的系统参数计算滤波估计模型的新息和新息协方差，进而获得滤波估计模型的预测增益和滤波增益；然后根据正交投影准则和预测增益计算状态预测值和状态预测误差的方差值；最后，根据状态预测值、状态预测误差的方差值和滤波增益计算滤波后的状态估计值和状态估计误差的方差值。本发明依据迭代学习过程构建滤波估计模型，又依据正交投影准则，获得基于线性最小方差的滤波器，在迭代域内实现对滤波模型中包含数据丢失和信道噪声干扰的输入信号的最优滤波。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117879664A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410035366.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0452 , H04B17/391 , H04B17/345
Abstract: 一种智能超表面辅助的迫零干扰消除方法，针对RIS辅助的多用户MIMO系统，以多天线发射机、多天线接收机和RIS共同构成存在直视路径和不存在直视路径的两种系统，用户间的相互干扰采用干扰信道模型；结合发射端的主动波束赋形和RIS的被动波束赋形设计干扰消除方案：对于存在直视路径的多用户MIMO系统，构建存在直视路径的系统模型；在RIS反射单元数量充足时，基于被动波束赋形来设计干扰消除方案；在智能超表面处设计反射系数矩阵，利用充足的反射单元进行精准的波束赋形，达到干扰完全消除的目的；在RIS反射单元数量不足时，在智能超表面处设计反射系数矩阵，通过被动波束赋形降低干扰信道矩阵的秩，再由发射端的主动波束赋形进行迫零干扰，达到干扰消除的目的。
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公开(公告)号：CN115424330B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211129848.5
申请日：2022-09-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06V40/16 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于DFMN和DSD的单模态人脸活体检测方法，用于解决传统方法无法精准识别出人脸活体与非活体之间差异的问题；其步骤为：首先，对接收到的人脸可见光图像进行预处理操作，提取可见光图像的特征，并根据可见光图像特征划分正、负样本空间；其次，构建DFMN网络结构，基于正、负样本空间构建DSD联合优化框架对DFMN进行网络模型训练，得到DFMN模型；最后，将待识别的可见光人脸图像输入DFMN模型中，输出人脸活体检测结果。本发明通过深度卷积神经网络DFMN和DSD方法的结合，学习了真假面部中的重要线索，能够有效地消除可将光人脸图像中面部特征的干扰，提升了可见光模态下人脸活体检测的准确率。
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公开(公告)号：CN111342869B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010085332.X
申请日：2020-02-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04B7/0417 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于非对角信道的干扰对齐设计方法及系统，通过获取网络拓扑参数，计算得到网络中的CSI参数，CSI参数包括信道矩阵，信道矩阵为非对角信道矩阵；根据网络拓扑参数和CSI参数确定所有用户的总发射功率和每个用户的功率分配因子；根据信道矩阵计算得到预编码矩阵和滤波矩阵；利用预编码矩阵对基站发送的原始期望信号进行预编码处理，根据发射总功率和功率分配因子将预编码处理后的原始期望信号发送给用户；用户根据滤波矩阵对接收到的原始期望信号进行滤波处理得到期望信号，本发明可以实现复用多域资源的通信网络中干扰对齐效果，还可以实现复用多域资源的干扰对齐通信系统的最大自由度，提高用户业务数据流的并行传输效率。
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公开(公告)号：CN112929657A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110086854.6
申请日：2021-01-22
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04N19/119 , H04N19/147 , H04N19/96
Abstract: 本发明提出了一种基于梯度与方差的H.266/VVC快速CU划分方法，其步骤为：首先根据方差值评估当前CU的同质性，判断是否能提前终止当前CU被进一步划分。然后利用Sobel算子提取当前CU的梯度特征，判断当前CU能否进行QT划分，从而跳过BT和TT划分。最后利用Canny算子提取当前CU纹理的边缘特征，根据当前CU的纹理趋向排除垂直或水平划分方向上的MT划分，将另一个方向的MT划分作为候选，将RDO‑cost最小的一个划分方式作为最优划分方式。本发明逐步对CU划分进行决策，通过早期终止和早期跳过加速CU划分过程，在保证编码质量的情况下，明显降低了CU划分的复杂度，大大提高了编码效率。
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公开(公告)号：CN109728871B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201910023147.5
申请日：2019-01-10
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04J11/00
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于功率动态分配的干扰利用方法、无线通信系统；发射机之间共享信道状态信息与数据信息，受干扰接收机对应的发射机根据该信息计算出最佳的功率分配因子，并构造出干扰利用信号；受干扰接收机对应的发射机根据最佳功率分配因子将发射功率动态地分配给干扰利用信号和期望信号，受干扰接收机对接收到的包含期望信号、干扰、和干扰利用信号的混合信号进行滤波，从中恢复出期望数据。本发明对受干扰通信对的发射功率进行最佳利用，通过产生强度适当的干扰利用信号，将受干扰接收机受到的干扰转化为期望信号，实现了对干扰能量的利用，能够显著改善受干扰接收机的频谱效率，可用于解决无线通信中的干扰问题。
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