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公开(公告)号：CN116702480A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310691930.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种应急救援人员载荷助力装备综合效能评估方法。其具体包括：采用姿态测量传感器、足底压力测量传感器、拉压力传感器、呼吸气体分析仪、肌电传感器、应变片、心率传感器等采集救援人员穿戴/未穿戴载荷助力装备时人员及装备的各项数据；建立各项效能特征参数评估模型，对一段时间内的各项效能特征参数进行计算；采用层次分析法与专家打分法结合对各项参数指标进行综合权重计算，基于综合效能评估模型对救援人员穿戴载荷助力装备负重运动过程中的效能进行评估，并采用一种扇叶形图对装备效能数据进行可视化，为进一步优化助力装备助力结构和舒适性提供可靠评判依据。本发明解决了救援人员载荷助力装备效能评估方法不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN115857798A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211443709.X
申请日：2022-11-18
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于PaaS和aPaaS平台的Phase‑OTDR改进图像式存储方法及系统，是一种对Phase‑OTDR振动信号进行存储的方法及系统，属于信号处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定相邻极值点的平均值和包络估计值；(2)确定剩余信号；(3)确定调频信号和包络信号；(4)进行基于改进ESKF的滤波消噪；(5)进行基于动态路径选择的语义分割；(6)进行基于同态滤波的灰度图像转化处理；(7)实现基于帧频的图像式信号同步存储；(8)确定输出变量的判别函数。本发明将图像处理的算法应用在Phase‑OTDR信号的数据处理中，克服了Phase‑OTDR技术数据冗余、磁盘膨胀、处理效率低下的问题，大大地降低了存储信号的内存大小，提高了压缩感知算法的空间节省效率。
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公开(公告)号：CN114925195A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210475184.1
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了融合词汇编码与结构编码的标准内容文本摘要生成方法，步骤是：(1)确定标准内容的序列化向量；(2)经TextCNN模型处理进行词汇编码输出；(3)经TreeLSTM模型处理进行结构编码输出；(4)经Att‑LSTM模型处理进行解码；(5)确定损失函数。本发明相对于传统的编码能够提取到更精确的局部信息及句法结构信息，将文本中的核心词汇及重点语法在摘要表述中进一步加强，有效提高了标准内容文本摘要生成的准确度。
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公开(公告)号：CN112052679B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011050720.0
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/216 , G06F40/30 , G06F40/242 , G06F16/951 , G06F16/27
Abstract: 本发明涉及基于MI‑CFM‑IMC算法的融媒体信息处理方法，是一种对安全生产中危化品事故的融媒体信息处理方法，属于智能安全领域，其特征在于采用如下步骤：(1)计算词项和每个类别的互信息；(2)构建上下文特征矩阵；(3)构建同义词与反义词特征矩阵；(4)构建属性语义特征矩阵；(5)获取融合矩阵。本发明可以有效改善罕见词由于缺乏上下文的相关数据进而不能充分表示其语义关联信息的问题，极大的改善了同文本之间中心词的同义词与反义词之间的关系界定。本发明将互信息特征提取MI与IMC诱导矩阵补全算法相结合，取得了较高的信息融合准确率。为危化品事故信息处理领域提供了一种拥有较高信息融合准确率的方法。
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公开(公告)号：CN114142931A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111522700.3
申请日：2021-12-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04B10/116
Abstract: 本发明涉及基于BIC‑DAF‑MOEA的复杂信道通信方法，是一种对复杂地下空间信道进行通信的算法，属于信号处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定BIC评分函数；(2)确定节点间的重要度传输矩阵；(3)确定节点j的重要度；(4)确定节点的功率衰减；(5)设置自适应算法参数；(6)MOEA法进行迭代处理。本发明克服了传统地下通讯方式数据传输的不稳定性导致的信号中断问题，传输距离更远，大大提升传输效率，稳定性更高，有效的改善了传统地下通讯方式由于环境的复杂性，对传输信号产生的噪声干扰，准确定位通讯目标，有效滤除干扰信号，提高信号识别效率。为复杂信道通信建模提供一种拥有较高准确率的方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113077055A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110327231.3
申请日：2021-03-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于FBPF‑EIKF‑FastSLAM的分布式多源融合定位方法，是一种对分布式自适应多源信息进行融合定位的方法，属于定位定向与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定相邻极值点的平均值和包络估计值；(2)确定剩余信号；(3))确定调频信号和包络信号；(4)进行LMD分解，确定第一个PF分量；(5)建立ICA数学模型；(6)构建PNN神经网络；(7)确定输出变量的判别函数。本发明有效的解决了复杂环境背景噪声对于定位准确度的影响，提高了滤波效率，有效的改善了系统运行效率，降低了系统响应时间，提高了系统运行速度，加快了对于目标定位更新频率。
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公开(公告)号：CN112101461A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010974728.X
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于HRTF‑PSO‑FCM的无人机侦察视觉信息可听化方法，是一种对无人机侦察方向的分布式视觉信息实现可听化的算法实现，属于目标追踪与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)计算更新隶属度；(2)计算更新适应度；(3)更新每个粒子的速度；(4)更新每个粒子的位置；(5)进行灰度变换；(6)确定图像与声音的映射关系。本设计采用PSO‑FCM算法很好的将背景与信息主体相分离，极大加快主要信息的图像向声音的转换的过程，提高系统效率，促进实时性转换。采用声音的频率、响度和音长特征进行编码，有利于将图像信息的多维空间信息进行表示，提高图像信息转化为声音信息的辨识能力。
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公开(公告)号：CN112085117A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010976289.6
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及基于MTLBP‑Li‑KAZE‑R‑RANSAC的机器人运动监测视觉信息融合方法，是一种对国防军事和民用领域机器人运动监测的的分布式视觉信息融合的方法，属于目标跟踪领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定中心元素LBP值；(2)确定每一子区域内的8维描述向量；(3)计算两个描述向量之间的近似欧式距离；(4)进行图像的匹配点对，确定图像间投影变换的参数矩阵；(5)对剩下的特征点对进行dv操作；(6)确定采样迭代次数；(7)确定似然比；(8)确定最佳阈值。本发明相较于传统的识别方法有着高精度、高效率、低延时的特点，大大提高目标识别的速度。对于错误数据的识别和剔除有着较为准确的判断，提高精确信息的置信度，获得更准确的识别结果。
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公开(公告)号：CN112085116A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010974725.6
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于GAQN‑ASTFT‑IDKPCA的运动过程视听信息融合方法，是一种对机器人运动过程中分布式视觉信息和听觉信息进行融合的方法，属于分布式光纤与信息融合领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定视觉信息与听觉信息的映射关系；(2)确定染色体编码长度；(3)确定适应函数；(4)确定产生的新个体；(5)确定融合信息的STFT变换；(6)确定融合信息的频谱特征；(7)确定高维特征空间协方差矩阵；(8)确定矩阵的特征值和特征向量。本发明充分考虑视觉信息和听觉信息叠加带来的选取权值较难的问题，通过对利用GAQN算法融合后的视听信息进行频域分析，获取其频谱数据，根据IDKPCA算法进行降维处理，最终实现全分布式视听信息融合。
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公开(公告)号：CN112052629A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010976279.2
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及基于ADLASSO‑SEMPSO‑RBF的分布式光纤信号听觉信息解耦方法，是一种对分布式光纤信号进行热力解耦的方法，属于信号处理与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定布里渊频移随温度和应变变化的关系；(2)确定Lasso回归损失函数；(3)确定MPSO优化模型的惯性权重；(4)确定MPSO模型的学习因子；(5)确定MPSO中损失函数的迭代更新公式；(6)确定RBF神经网络隐藏层的输出；(7)确定隐藏层到输出层的权重矩阵变化量；(8)确定RBF神经网络的输出。本发明结合ADLASSO和SEMPSO方法对分布式光纤温度、应变信号进行了热力解耦处理，考虑了光纤本身随温度变化而导致的应变和应力的变化，为分布式光纤信号的热力解耦提供了一种有效实用的方法。
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