-
公开(公告)号：CN118643869A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410783677.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于二次量化降低量化误差的方法及系统，方法按如下步骤：S1、激活数据并对激活数据进行预处理；S2、对预处理后的激活数据进行二次量化；S3、对量化后的数据进行编码；S4、编码后的数据进行分步加速卷积计算。本发明对传统二值神经网络激活的量化进行了改进，在激活的量化中引入了二次量化，降低了因量化带来的误差，进而保留了更多的特征信息，为模型的训练提供了更丰富的信息。最终，提高了模型的预测精度。
-
公开(公告)号：CN117435734A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311345904.3
申请日：2023-10-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F16/35 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于软标签和数据增强的半监督文本分类方法及系统，方法步骤如下：S1、对无标签的数据样本赋予初始标签，并初始化模型参数；S2、在BERT模型中随机选择第k层隐藏层进行有标签文本和无标签文本隐藏层输出的TMix操作；S3、基于UDA的无监督学习；S4、更新最终损失与模型；S5、更新无标签样本的标签；S6、返回执行步骤S2，直到达到最大训练轮数或预设的性能目标为止。本发明不仅对数据进行数据增强，又以多种方式挖掘数据的信息，丰富了模型的表达能力。
-
公开(公告)号：CN117310668A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311241292.3
申请日：2023-09-22
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S7/52 , G10L25/30 , G10L25/18 , G10L25/24 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了融合注意力机制与深度残差收缩网络的水声目标识别方法，该方法首先获取带有标签的水声数据样本，提取水声数据样本的梅尔Mel谱特征、梅尔频率倒谱系数MFCC特征以及其一阶、二阶差分特征。其次以ResNet18网络为基础，结合深度残差收缩网络和空间注意力网络，构建水声目标识别网络模型。最后将步骤1得到的四类特征组合构成四通道的样本，通过上述构建的水声目标识别网络模型进行训练、测试，完成水声目标识别。本发明实现了有用特征的筛选，提高了特征的完备性，进而提高识别的精确度。
-
公开(公告)号：CN114895870B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210472722.1
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国人民解放军93216部队 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及基于FPGA实现的高效可重构SM2点乘方法及系统。本发明设计了一种新的基于蒙哥马利方法的硬件模乘模块，所述模乘模块在具有较低的资源占用的同时，还能提供更快的执行速度和更高的系统安全性；本发明改进的点乘调度模块是基于所提出的硬件模乘模块，通过预计算和改变计算顺序，最大程度上压缩了数据的依赖路径，减少了运算资源不必要的空闲时钟，提高了执行速度。本发明具体在保证较低资源量的同时，还能提供更快的执行速度和更高的系统安全性的特点。
-
公开(公告)号：CN115297123A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210937214.6
申请日：2022-08-05
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L67/1023 , H04L67/1021 , H04L67/101 , H04L67/1008
Abstract: 本发明公开了一种基于全局费用最小化的雾计算任务卸载方法及系统，方法包括：S1，获取整个雾网络的信息；S2，根据S1获取的信息，判断各终端和雾节点的卸载可行性，并计算可行匹配的最优卸载比例和对应的费用；S3，根据S2得到的信息，计算各终端节点与雾节点之间的权重；S4，利用扩展Kuhn‑Munkres算法，根据S3得到的权重，以网络整体权重最大为目标，求解终端节点与雾节点之间的一对一匹配，得到任务卸载决策矩阵X；S5，以S4得到的决策矩阵X为索引，得到终端节点和对应雾节点的卸载比例、费用，以及系统总体的费用。本发明考虑多个终端节点和多个雾节点的场景，以全局的思想，保证最大化卸载成功率的前提下最小化网络的卸载费用，避免了局部最优的情况。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115035418A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210677113.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DeepLabV3+网络的遥感图像语义分割方法及系统，方法包括以下步骤：S1.获取遥感道路数据集并进行预处理，数据集中的数据分为训练数据、验证数据和测试数据；S2.搭建基于Pytorch环境的改进DeepLabV3+语义分割网络模型；S3.利用步骤S1得到的训练数据、验证数据对改进DeepLabV3+语义分割网络模型进行训练；S4.将步骤S1得到的测试数据输入到步骤S3的改进DeepLabV3+语义分割网络模型，得到遥感道路图像语义分割结果。相较于基于传统的DeepLabV3+网络模型的方法，本发明采用了R‑Drop正则化方法，可以对训练中每个数据样本从dropout中随机抽取的两个子模型的输出进行正则化，本发明不仅可以降低网络模型参数的自由度，还可以缓解训练和推理阶段之间的不一致性，增强了泛化能力。
-
公开(公告)号：CN114895870A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210472722.1
申请日：2022-04-29
Applicant: 中国人民解放军93216部队 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明属于信息安全技术领域，具体涉及基于FPGA实现的高效可重构SM2点乘方法及系统。本发明设计了一种新的基于蒙哥马利方法的硬件模乘模块，所述模乘模块在具有较低的资源占用的同时，还能提供更快的执行速度和更高的系统安全性；本发明改进的点乘调度模块是基于所提出的硬件模乘模块，通过预计算和改变计算顺序，最大程度上压缩了数据的依赖路径，减少了运算资源不必要的空闲时钟，提高了执行速度。本发明具体在保证较低资源量的同时，还能提供更快的执行速度和更高的系统安全性的特点。
-
公开(公告)号：CN114323008A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111662081.8
申请日：2021-12-31
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习分类的融合航向角估计方法及系统，方法按如下步骤：步骤1：通过测量获得的三轴磁感应强度和三轴加速度信息计算航向角；步骤2：通过测量获得的三轴角速度信息计算航向角；步骤3：对步骤1获得的三轴磁感应强度数据是否受到磁场干扰进行分类；步骤4：根据步骤3的分类结果，在无磁场干扰的场景下，将步骤1和步骤2获得的航向角进行卡尔曼滤波融合计算最终的航向角；在有磁场干扰的场景下，仅利用步骤2获得的航向角来估计最终的航向角。本发明既避免了陀螺仪的累积误差，又避免使用了受到强磁场干扰的磁力计的数据，从而使得本发明提出的航向角估计结果更加鲁棒，精度也更高。
-
公开(公告)号：CN119992276A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510474469.7
申请日：2025-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种基于DMSE‑YOLO网络的遥感图像目标检测方法。本发明包括如下步骤：S1、数据集的预处理；S2、配置训练的环境；S3、对YOLOv8模型结构进行改进，得到DMSE‑YOLO网络模型；S4、训练网络模型；S5、分析实验结果。本发明为了提高模型识别不同朝向的物体的鲁棒性以及准确性，提出了C2f_MCA；为了提升模型多尺度检测的能力，提出了多尺度卷积MSPConv，与标准卷积相比，它能够在减少计算量的同时，获取到多尺度的特征；利用MSPConv和LSKA构成了MLBlock模块；为了更好地进行特征融合，对颈部网络的结构上增加了一个跨尺度连接，其次引入了一种通道加权的特征融合方式CRC，对通道的权重分配可以更精细地选出模型预测所需要的通道信息，更好地实现不同通道的特征融合。
-
公开(公告)号：CN119962780A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510035322.8
申请日：2025-01-09
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/047 , B60L53/126 , B60L53/68 , B60L53/67 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , H04W28/084 , H04W28/082 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种面向无线充电传感器网络的多无人机充电时间均衡方法、系统、存储介质及电子设备，方法包括以下步骤：S1、在二维平面内部署一个无线可充电传感器网络WRSN，由三部分组成：传感器节点、基站、无人机；S2、在步骤S1部署的WRSN场景中，通过规划多无人机的飞行轨迹，使每架无人机的完成充电任务的时间均衡，建模为最大完成充电任务时间最小化问题；S3、求解步骤S2中的问题，实现无人机充电时间的均衡。本发明解决了现有多无人机(UAV)在WRSN中进行节点充电的路径规划问题，实现了每架UAV充电任务时间的相对均衡。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
50
records
(took 0.027 seconds)
