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公开(公告)号：CN109859062A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910016432.4
申请日：2019-01-08
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开一种结合深度稀疏编码器和拟牛顿法的社区发现分析方法，包括步骤：对图G＝(V,E)，V＝{v1，v2，…vi，…vn}，V代表节点集，E代表边集，vi代表节点，n为节点数量，求得图G的邻接矩阵的相似度矩阵S；将S作为输入，利用深度稀疏自动编码器进行训练，最后输出低维特征矩阵ST；对ST进行聚类实现社区发现。本发明利用跳数构造出邻接矩阵的相似度矩阵，随后基于无监督学习的方式构建深度稀疏自动编码器实现降维，提取出特征结构，最后通过k-means进行聚类生成社区，通过相似度矩阵的计算可以在小数据集上提高聚类准确度，再使用深度稀疏自动编码器可以进一步提高在大数据集上的聚类准确度。
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公开(公告)号：CN115002703B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210834030.7
申请日：2022-07-14
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Wi‑Fi信道状态信息的被动式室内人数检测方法，包括：步骤1，采集不同人数志愿者在不同位置缓慢走动过程中的CSI原始信号；步骤2，对步骤1中采集的CSI信号进行数据预处理；步骤3，对步骤2所得幅值进行最小‑最大规范化处理，得到标准化数据；步骤4，基于时间窗口法对所得标准化数据进行特征提取、PCA降维，从而构建特征向量并制定相应标签，构建数据集；步骤5，将得到的特征向量数据集随机按比例分为训练集和测试集，利用基于概率密度函数的方法改进BP神经网络对训练集进行训练，并用测试集验证，得到建立可精确检测出室内人数的人数检测模型。本发明成本低、易部署，具有很强的扩展性。
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公开(公告)号：CN118869895A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410922841.1
申请日：2024-07-10
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/44 , H04N1/32 , G06T1/00 , G06T3/4038
Abstract: 本发明公开了基于计算鬼成像和正则化的光学图像认证方法，包括以下步骤：获取水印图像、密钥和待认证图像；水印图像通过逆离散小波变换处理后得到第一近似细节水印图像、第一水平细节置乱水印图像、第一垂直细节置乱水印图像和第一对角线细节水印图像；将第一水平细节置乱水印图像、第一垂直细节置乱水印图像结合密钥变换后得到第一检测信息，将第一检测信息通过正则化优化处理后得到第二融合图像；将第二融合图像通过离散小波变换后分割重构得到重建图像；计算待认证图像与重建图像之间的非线性相关指数，非线性相关指数∈[0.8，1]则认证通过。基于计算鬼成像和正则化的光学图像认证方法，提高了重建图像的成像质量，具有较好的安全性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116866951A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310905421.8
申请日：2023-07-21
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进人工蜂鸟算法的传感器网络覆盖优化方法及系统，涉及群智能优化算法领域和无线传感网技术领域，基于布尔感知模型和二维区域覆盖模型得到混合WSN的覆盖优化模型；针对混合WSN覆盖优化问题的特点，设计了基于热力覆盖的均匀化方法和基于非线性收敛因子的柯西高斯逐维扰动方法，用于个体在迭代过程中更新位置；引入了PWLCM混沌映射和Levy飞行，用于初始化种群和领地觅食阶段个体更新位置，提高算法收敛精度和全局寻优能力；最后将模型的目标函数作为改进人工蜂鸟算法的适应度函数，求解混合WSN的覆盖优化模型，得到传感器节点的最佳部署方案。本发明方法可以增强标准人工蜂鸟算法的寻优精度和抗停滞能力并加快收敛速度。
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公开(公告)号：CN116527905A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310382369.2
申请日：2023-04-11
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/176 , H04N19/426 , H04N19/467 , H04N1/32
Abstract: 本发明公开了基于像素预测和块自适应编码的可逆数据隐藏方法，通过灰度图像进行分块，设定参考像素点，通过MED计算出像素预测值，作差得到预测误差，标记预测误差符号位，将预测误差图最高位面置为全零，对该图像进行块间、块内置乱，处理完成后利用流密码函数对灰度图像进行加密，再对加密图像其进行分块，对块内像素的高七位面从高到低分析，根据位面是否全零全一得到不同块类型，对长度t＜阈值T的加密块细分处理，分析该细分块的剩余位面，生成细分块指示符。根据块的恢复序列和块指示符进行块编码，进而得到可嵌入空间，将辅助信息放在最低位面。本发明方法解决了现有可逆数据隐藏方法中加密系统密钥空间小且抵抗攻击能力弱的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111915059B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010603613.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开的基于注意力机制的Seq2seq泊位占有率预测方法，包括接受请求、预处理数据、构建模型、优化模型等步骤，通过双向长短期记忆网络BiLSTM解决长期依赖学习能力不足的问题，通过卷积神经网络CNN捕获时间模式，获得学习序列与目标序列的相关性，以此增强模型局部特征的学习能力。本发明解决了现有技术中对泊位占有率预测结果不稳定、准确度低的问题。
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公开(公告)号：CN115391483A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210820659.6
申请日：2022-07-12
Applicant: 西安理工大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/338 , G06F16/35 , G06F40/211
Abstract: 本发明公开了一种基于依存分析的多属性联合嵌入的情感分析方法、装置和存储介质。所述方法包括：从“推特”上获取用户发布的评论文本；对多条文本进行预处理，以得到只包含单词的文本数据且单词都为其原形；将预处理后的文本输入预设BERT编码器中，以获取上下文和目标词对应的隐藏状态；对预处理过后的文本进行依存分析，获得句法依存树并对其进行遍历，获得文本中单词的邻接矩阵和关系矩阵；将邻接矩阵、关系矩阵和单词的位置信息传入预设记忆网络，得到文本的特征表示；将所述特征表示与原始文本的隐藏状态拼接，得到文本特征新表示；基于特征新表示得到目标词的情感分析结果。本发明充分挖掘依存信息，提高了情感分析的精度。
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公开(公告)号：CN115348361A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210995169.X
申请日：2022-08-18
Applicant: 西安理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多MSB分块编码的加密图像可逆数据加密方法，采用如下步骤：将图像分块；加密得到加密图像；将加密图像分为平滑块和粗糙块，生成位置图；分块编码后压缩，生成辅助数据；将辅助数据嵌入加密图像中；对嵌入数据加密得到秘密数据存储在加密图像中，得到载密图像。本发明还公开了对加密方法的解密方法，包括如下步骤：辅助数据提取并恢复；恢复剩余辅助数据；提取并恢复秘密数据；利用秘钥解密嵌入数据；恢复光滑块数据；恢复粗糙块数据；解密处理；得到原始图像。本发明解决了现有技术中存在的数据嵌入率低和算法安全性不高的问题。
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公开(公告)号：CN115297218A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210934144.9
申请日：2022-08-04
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了基于哈夫曼编码规则和位置图压缩的可逆数据隐藏方法，具体为：对原始图像第一行第一列像素预测做特殊处理，使用MED预测器计算原始图像中除第一行第一列像素外的每个像素的预测值；将每个像素和每个像素的预测值均转换成8位二进制序列，得到每个像素的标签值及可嵌入信息的长度，得到原始图像的标签图；创建位置图标记标签值为0的位置，压缩位置图；进行哈夫曼编码，得到新的标签图；对于标签值0和1的像素进行二次处理，生成标签图；根据生成的标签图，定义哈夫曼码对标签图中的标签进行表示；对原始图像进行加密；将新的标签图、标签图嵌入加密图像中；对秘密数据的隐藏、提取、图像恢复。
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公开(公告)号：CN115134474A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210756275.2
申请日：2022-06-30
Applicant: 西安理工大学
IPC: H04N1/32
Abstract: 本发明公开了基于像素预测的参数二叉树可逆数据隐藏方法，将灰度图像，使用MED方法预测，得到预测后灰度图像，并进行溢出处理，得到预测误差图像；将预测误差图像分割成若干不重叠的块，并将块分为平滑块、中等复杂块和高度复杂块；计算平滑块的预测误差值、中等复杂块的预测误差值和剩余误差值，对预测误差图像进行流加密处理，得到加密图像；将加密图像进行分组，再使用PBTL策略进行标记，得到标记后的加密图像；将标记后的加密图像进行秘密有效载荷嵌入处理，得到加密载密图像；在进行秘密数据的提取处理及还原原始图像。解决现有技术中嵌入容量低、冗余空间利用不充分等问题。
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