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公开(公告)号：CN118190232A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410139782.0
申请日：2024-02-01
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明属于光纤器件技术领域，公开了一种集成光纤楔形端面回音壁模式的微泡微腔传感器，包括发射信号部分、接收信号部分和信号处理部分，所述接收信号部分包括：光偏振控制器和集成光纤楔形端面回音壁模式的微泡微腔，所述光偏振控制器用于调整偏振光方向旋转任意角度，从而获得所需要的角度；所述集成光纤楔形端面回音壁模式的微泡微腔包括两个光纤楔形端面和微腔结构。本发明利用利用超薄微泡微腔，提高传感器的灵敏度。光纤楔形端面输入耦合器激发微泡微腔的WGM模式，输出耦合器可以直接输出WGM干涉谱，克服在棱镜耦合装置需要调整光学聚焦困难问题，体积小，能够实现高集成度和高空间分辨率检测压强检测。
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公开(公告)号：CN117991630A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311771790.9
申请日：2023-12-21
Applicant: 海南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种无人驾驶系统领导‑跟随编队的故障诊断方法，建立传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的多智能体系统状态空间模型和领导者智能体的状态空间模型；构建传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统的领导‑跟随编队协议、每个跟随者的滤波器、增广系统；引入领导‑跟随编队性能指标、L1性能指标；设计传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队的条件；传感器故障、执行器故障以及外部干扰多重混杂不确定下无人驾驶系统成功编队验证过程。本发明能够确保无人驾驶系统安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN117972484A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410061916.1
申请日：2024-01-16
Applicant: 海南大学
Abstract: 本发明公开一种可解释性的多模态自然语言情感分析方法及相关装置。该方法从待分析数据中获得多模态数据集，对所述多模态数据集进行预处理；对预处理后的多模态数据分别进行特征提取，获得多模态特征向量；将所述多模态特征向量分别输入到记忆注意模块和乘法融合层，并将输出结果进行拼接，得到拼接特征向量；将所述拼接特征向量输入分类器确定极性，输出分析结果，并采用LIME方法对所述分析结果产生局部解释。本发明提高了多模态情感分析的准确性和性能、计算效率以及模型的可解释性和用户信任度。
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公开(公告)号：CN117527836A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311474428.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 海南大学
IPC: H04L67/1097 , G06F16/27 , G06F21/64 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06Q40/04 , G06Q50/18 , H04L67/104
Abstract: 本发明属于知识产权交易技术领域，公开了一种基于D‑PBFT算法的知识产权登记及交易保护方法。所述的方法包括如下步骤：采集作品数据，并进行抄袭检测；发起知识产权登记请求；执行知识产权登记合约，生成新的作品数据区块；使用D‑PBFT共识算法对知识产权登记请求进行共识；将新的作品数据区块进行上链存储；采集知识产权交易请求；执行知识产权交易合约，生成新的交易数据区块；使用D‑PBFT共识算法对知识产权交易请求进行共识；将新的交易数据区块进行上链存储。本发明解决了现有技术存在的登记时间长，成本高，存在局限性，共识算法通信复杂度高，共识延迟高，主节点的随机选取以及节点行为无法动态调整的问题。
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公开(公告)号：CN115022130B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210526448.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 海南大学
IPC: H04L25/02 , H04B7/0413 , H04B7/0456 , H04B15/00
Abstract: 本发明提供一种基于量子力学去噪的毫米波大规模MIMO信道估计方法，包括步骤：对毫米波大规模MIMO系统进行建模，确定毫米波大规模MIMO系统的噪声接收信号模型；构造哈密顿矩阵并计算其特征向量和特征值，根据哈密顿矩阵特征向量计算对噪声接收信号进行去噪处理所需的自适应基；将噪声接收信号投影到自适应基上计算系数，在转换空间时，对系数进行软阈值处理，重构去噪接收信号；针对去噪接收信号的无约束优化问题确定优化目标函数具体形式，将目标函数等效为迭代替代函数，将毫米波大规模MIMO系统的信道估计问题简化为对角度参数的估计；通过预设算法将角度参数迭代地移动到实际角度值，获得信道估计结果。本发明相较于现有技术具有更好的信道估计性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117393173A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311200636.6
申请日：2023-09-18
Applicant: 海南大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开应用于糖尿病预测的CNN‑BiLSTM‑Attention融合模型训练方法，获得糖尿病数据并进行预处理，构建数据集，将数据集按预设比例划分为训练集和测试集；将训练集输入至CNN‑BILSTM‑Attention融合模型中采用Adam算法进行训练，直至达到迭代次数或满足预设要求，获得训练好的CNN‑BILSTM‑Attention融合模型，所述CNN‑BILSTM‑Attention融合模型包括CNN层，用于获取局部信息；BILSTM层，用于提取数据时序特征；注意力层和全连接层，用于输出预测结果。本发明有助于辅助医生诊断与预测糖尿病患者，降低致死率，并为糖尿病防控提供重要的支持。
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公开(公告)号：CN111988490B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202010836901.X
申请日：2020-08-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于Tetrolet‑DCT的医学图像鲁棒水印方法，包括：通过Tetrolet‑DCT变换对原始医学图像进行特征提取并利用哈希函数生成视觉特征序列；对原始水印进行混沌置乱加密，得到混沌置乱水印，并将水印信息嵌入至原始医学图像中，同时获取二值逻辑密钥序列并保存；同理通过Tetrolet‑DCT变换对待测医学图像进行特征提取并生成视觉特征序列；根据该视觉特征序列和二值逻辑密钥序列，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定待测医学图像的所有权和水印信息。该方法中嵌入的零水印具有不可见性和鲁棒性，能保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN117292842A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311200751.3
申请日：2023-09-18
Applicant: 海南大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/20 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于MWMOTE与Res‑BiGRU的心脏病预测方法，获得心脏病数据并进行预处理；采用MWMOTE技术处理生成人工数据并按预设比例划分为训练集和测试集；将训练集输入至Res‑BiGRU混合模型中进行训练，获得训练好的Res‑BiGRU混合模型，Res‑BiGRU混合模型包括Res‑CNN模块，用于基于初始输入数据提取数据空间特征；Res‑BiGRU模块，用于基于初始输入数据与数据空间特征提取数据时序特征；全连接层，用于输出预测结果；将测试集输入训练好的Res‑BiGRU混合模型中，采用评价指标对模型性能进行评估。本发明可有效提升了心脏病预测的性能指标。
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公开(公告)号：CN111988492B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010837529.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 海南大学
Abstract: 本申请公开了一种基于Gabor‑DCT的医学图像鲁棒水印方法，该方法包括：通过Gabor‑DCT变换对原始医学图像进行特征提取并利用哈希函数生成特征序列；对原始水印进行混沌置乱加密，得到混沌置乱水印，并将水印信息嵌入至原始医学图像中，同时获取二值逻辑密钥序列并保存；同理通过Gabor‑DCT变换对待测医学图像进行特征提取并生成特征序列；根据该特征序列和二值逻辑密钥序列，提取出加密水印并进行解密，得到还原水印；将原始水印和还原水印进行归一化相关系数计算，确定待测医学图像的所有权和水印信息。该方法中嵌入的零水印具有不可见性和鲁棒性，能保护病人的隐私信息和医学图像的数据安全。
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公开(公告)号：CN117251643A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311094314.8
申请日：2023-08-29
Applicant: 海南大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F40/289 , G06F40/216
Abstract: 本发明公开基于协同过滤和概率语言术语集的新闻推荐方法及系统。该方法通过基于嵌入表示和单词嵌入技术的协同过滤算法，将用户和新闻文章同时嵌入潜在空间，利用它们之间的新闻文章相似性来预测用户感兴趣的内容，解决了在处理稀疏数据和冷启动问题时的限制；使用在线评论与概率语言术语集相结合的推荐算法，解决新用户和新投稿的新闻文章的推荐效果不佳的问题；最后让两种推荐算法通过排名排序的方法相融合，可以有效解决推荐系统覆盖率和多样性低、推荐内容过于单一等问题。本发明能够极大提高了推荐覆盖率，使最终推荐排序富有多样选择性的同时提高推荐精确度。
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