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公开(公告)号：CN113687227A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110974397.4
申请日：2021-08-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于感兴趣区域增强的电机磁瓦缺陷分类方法，首先，构建分类模型，该分类模型由卷积层、特征还原层、最大池化层、4个卷积块、4个带特征还原的转换块和预测层组成；然后，获取电机磁瓦分类训练样本集，并利用电机磁瓦分类训练样本集对所构建的分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；最后，采集待检测电机磁瓦的电机磁瓦表面灰度图，并将该电机磁瓦表面灰度图送入到训练好的分类模型中，由此得到待检测电机磁瓦的类别标签。本发明通过对特征张量的特征进行恢复和大范围空间关联，增强了电机磁瓦缺陷分类网络的感兴趣区域，从而提高了模型的分类与抗干扰能力，进而提升分类模型分类性能与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109948667A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910155118.4
申请日：2019-03-01
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种用于对头颈部癌症远端转移预测的图像分类方法，包括：采集医学影像数据，其中所述医学影像数据包括肺部CT数据和头颈部CT数据；对所述医学影像数据进行预处理；根据预处理后的医学影像数据构建第一分类器模型和第二分类器模型，基于临床变量构建第三分类器模型，其中，所述第一分类器模型为基于卷积神经网络的影像组学分类器，所述第二分类器模型为基于特征工程影像组学的分类器，所述第三分类器为基于临床信息的分类器；将所述第一分类器模型、第二分类器模型、第三分类器模型通过加权平均的方法进行集成，构成最终的分类模型；将医学图像及临床信息输入到所述最终的分类模型中，对所述医学图像进行分类。
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公开(公告)号：CN108182049A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201810210645.6
申请日：2018-03-14
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于微环谐振器的二进制光学全加器，由3个不同结构的微环谐振器和5个Y形分支耦合器构成，它有三个待计算的电脉冲序列输入，输出是经过有进位标志的加法计算后的光脉冲序列。本发明二进制光学全加器与CMOS工艺完全兼容，使得器件体积小，功耗低，速度快，可扩展性好，便于集成，在光子计算机中将发挥重要作用。
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公开(公告)号：CN106953853A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710141532.0
申请日：2017-03-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开一种片上网络千兆以太网资源节点及其工作方法，该千兆以太网资源节点由以太网模块和以太网资源网络接口组成。上述以太网模块包括UDP解包与组包模块、三速以太网IP核和三速以太网IP核控制器。UDP解包与组包模块，用于对所传数据进行UDP组包和解包处理。三速以太网IP核，用于千兆以太网MAC层数据的传输。三速以太网IP核控制器，用于设置三速以太网IP核的工作模式。上述以太网资源网络接口包括FIFO模块和RNI控制器。FIFO模块，用于对接收和发送数据的存储。RNI控制器，用于片上网络和千兆以太网之间不同协议数据的转换和转发。本发明耗费较少的FPGA资源，硬件电路简单，数据传输速率高，有效的提高了NoC和PC机间数据的通信效率。
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公开(公告)号：CN106526450A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610949113.5
申请日：2016-10-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G01R31/28
CPC classification number: G01R31/2851
Abstract: 本发明公开一种多目标NoC测试规划优化方法，采用重用NoC作为测试存取机制的并行测试方法，对NoC中的IP核进行测试，节省测试资源，提高测试效率。在量子多目标进化算法的基础上，采用多进制概率角编码替代二进制概率幅编码，更好的适应NoC测试规划问题；采用调和距离替代拥挤距离能更好的衡量拥挤程度；采用混沌策略动态更新旋转角，能很好地兼顾了算法的探索和发掘能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103310850B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201310261284.5
申请日：2013-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G11C29/12
Abstract: 本发明为片上网络资源节点存储器的内建自测试结构和自测试方法，本内建自测试结构包括建立于FPGA芯片的BIST控制器，还有嵌于相应路由器的资源网络接口和BIST接口、测试图形生成器和测试响应分析器。BIST控制器经外设接口和外部测试设备连接。本方法为：外部测试设备向BIST控制器发送指令启动测试程序；BIST控制器按照March C+测试算法程序向各测试模块发送使能信号和状态选择信号，在每个测试状态下对SRAM各地址进行读写操作，发现故障立即停止。测试结果发送给外部测试设备。本发明测试时间减少一半，复用NoC的路由网络作为测试数据路径，数据传输可靠安全，芯片面积开销小；故障覆盖率较高。
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公开(公告)号：CN119475160A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411524025.1
申请日：2024-10-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于CBAM注意力机制的CNN三相整流电路故障检测方法，该方法包括接收额定数量仿真样本数据对应的时域特征向量样本；将采集到的样本转换为二维灰度图像带入网络进行学习；设计了一个多尺度卷积层和CBAM注意力机制结合的CNN网络，使用改进深度可分离卷积层代替传统卷积层。本发明的方法和系统适用于整流电源故障检测任务，具有通用性。基于此实现了电路故障检测,有助于解决现有技术中缺乏整流电路故障检测方法的技术问题。
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公开(公告)号：CN118915306A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410706605.6
申请日：2024-06-03
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种基于逆向设计思想的紧凑型光子器件设计方法，包括：设定待优化区域的大小及输入、输出波导；构建待优化空间的初始结构，并将待优化空间划分为若干个像素点；建立一个用于评估器件目标性能的FOM函数；按顺序选择像素点并计算初始结构的FOM函数值，接着改变所选像素点状态再次计算FOM函数值；经过两轮迭代计算获得的FOM变化小于1×10‑6则判断为陷入停滞状态；随后算法进入第二阶段，随机选取像素点，根据像素点状态进行随机平移并计算FOM函数值直至达到设定的迭代次数，停止优化。本发明仅通过计算FOM函数进行器件优化，无需额外计算其他参数量。此外，本发明通过引入随机平移，使算法全局搜索能力大大加强，更有利于构建超小型光子器件并提高性能，有利于在集成光路中的应用。
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公开(公告)号：CN118887173A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410910599.6
申请日：2024-07-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于双模态融合注意力机制YOLOv8的电力巡检绝缘子缺陷检测方法，包括以下步骤：获取并构建一个具有可见光图像和红外图像的电力绝缘子数据集；对数据集中的图片进行数据标注，并将数据集按照比例划分为训练集，验证集和测试集；引入SwinFusion进行双模态数据图像融合；构建基于注意力机制YOLOv8网络模型进行训练；将融合数据集的训练集导入网络模型进行训练，在验证集中确定最优模型参数；训练完成后将测试集放入最优模型中，检测绝缘子及缺陷的类别和位置，得到识别结果。通过本发明提供的方案，有利于提高电力绝缘子缺陷检测任务下，遮蔽绝缘子和缺陷绝缘子的检测准确率。
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公开(公告)号：CN118823715A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410910769.0
申请日：2024-07-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv8的多尺度特征融合道路损伤检测方法，属于智能交通和道路工程技术领域，本方法以YOLOv8网络模型为基础，设计了一的灵活高效的特征提取RGCSPELAN模块来替代YOLOv8网络中的C2f模块，在提高模型性能的同时，减少计算量和参数量。其次设计了一种层级特征金字塔网络(HFPN)代替了YOLOv8网络颈部的PAN‑FPN网络结构，使得不同尺度特征能够更好的交互融合，增强了模型的特征提取能力。最终得到了YOLOv8‑HD网络模型。本发明在保证模型轻量化的同时，显著提高了模型在道路损伤中的检测性能。
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