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公开(公告)号：CN112450910A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011412787.4
申请日：2020-12-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: A61B5/0536
Abstract: 本发明公开一种电阻抗断层成像的边界测量装置及方法，边界测量装置能够准确的测量出所测人体柱体横截面的边界模型，并通过建立直角坐标系能够准确求出电极坐标；边界测量装置不需要人工安放电极，极大的减少测量的工作量，极大方便使用者；不需要要求严格的测量环境，可适用性强；不会像CT成像对人造成危害。通过边界测量装置准确测量出电阻抗断层成像对象的横截面边界信息，为成像算法提供准确的电极片位置坐标以及边界条件，使得重建图像位置更接近真实值，同时也会消除掉一部分因位置误差而建立的电磁场模型进行近似计算造成的图像伪影，大大提高图像重建的质量。
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公开(公告)号：CN112116142A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010961528.0
申请日：2020-09-14
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/20 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F16/28 , G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F16/21
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的学生成绩预测系统及方法，涉及深度学习技术领域，包括数据管理模组和模型运作模组，所述数据管理模组包括用户信息模块和成绩信息模块，用户信息模块用以实现用户注册、用户登录和用户信息修改的功能，所述成绩信息模块用以实现用户对成绩信息的查询以及对成绩信息的修改，所述模型运作模组包括模型训练模块和模型预测模块，所述模型训练模块实现对多次的模型初训练，所述模型预测模块与所述模型训练模块通信，实现对初训练后模型的成绩预测，利用了深度学习算法，深度学习能够快速提取稀疏数据的重要特征，并处理复杂的非线性数据，从而提高预测模型的准确率。
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公开(公告)号：CN111610539A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010500051.6
申请日：2020-06-04
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分段重构的BOC(n,n)信号捕获方法及装置，包括卫星信号获取模块、信号分段模块、相关模块、重构模块和比较判决模块，首先对接收的BOC信号进行下变频和数模转换后，与本地载波进行混频；其次将相关函数的每个码片拆分和补零后，重组构成多段支路信号；并对所述支路相关信号进行非相干积分，得到支路非相干积分信号；最后根据转换规则对支路非相干积分信号进行重构，并将得到第一向量函数信号和第二向量函数信号进行取模相乘，将得到的检测函数与检测门限值进行比较，判断信号是否被准确捕获，能够保留BOC信号窄峰特性，且完全消除副峰。
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公开(公告)号：CN111460249A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010110899.8
申请日：2020-02-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本发明提供的是一种基于学习者偏好建模的个性化学习资源推荐方法。其特征是：将从在线学习平台中获取学习者相关学习日志文件，包括学习者的历史课程注册记录、对应课程分数以及课程相关属性等数据作为输入数据，通过嵌入注意力机制来更好地获取学习者的历史课程偏好，将其作为自动编码器神经网络的编码输入，然后构建课程知识图谱获得课程先决知识关系，根据课程之间的关联性进行解码，最后计算出学习者学习目标课程的概率，根据概率由大到小来生成学习者的目标推荐列表，以此提高推荐结果的个性化和准确性。
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公开(公告)号：CN104967442B
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201510445731.1
申请日：2015-07-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H03K23/72
Abstract: 本发明公开了一种基于可逆逻辑的8421BCD码同步十进制加/减法计数器，包括4个基于可逆逻辑构造的可逆主从JK触发器及5个过渡模块，该4个可逆主从JK触发器及5个过渡模块按照各个输入端、输出端间的相互引用关系进行级联，同时将各个可逆主从JK触发器的输出CP端、输入CP端依次级联得到8421BCD码同步十进制加/减法计数器。本发明能量损耗较低，并能够在进一步显著降低系统功耗及电路实现代价的基础上实现加法计数/减法计数功能；主从JK触发器不存在空翻现象，抗干扰性能好，工作速度快；逻辑电路具有电路简洁、布局规整、易于构造的优点，同时还具有自启动功能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105978760A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610493333.1
申请日：2016-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/851
CPC classification number: H04L47/2483 , H04L43/026 , H04L43/028 , H04L43/18
Abstract: 本发明公开了一种基于C4.5决策树的VoIP流量在线识别方法，该方法对语音流关键特征进行筛选获得最优特征子集并使用C4.5决策树算法构建分类器，提高了在线识别精度；首次提出JPcap边抓包边检测机制，利用Jpcap库编写探嗅器实时捕获数据包，同时分流统计数据流特征值，结合阈值时间动态识别网络中的VoIP流量，并提高了实时性。识别结果表明，本发明离线识别精度达99%，在线识别精度达92%，且识别时间仅为0.57秒，克服了现有技术不足，完成了高精度、实时性的VoIP流量在线识别。
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公开(公告)号：CN104539374A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410745542.1
申请日：2014-12-09
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供一种基于水面传感网-水声传感网的混合组网方法，是将监测水域分成至少包括水面传感层和水下传感层的两层结构，将监测水域的水面传感层划分成多个监测块，并依此完成对水下传感层的垂直分割；随机从水面多功能传感节点中选取一部分成为簇头传感节点，水下传感节点根据所接收到的簇头广播信息选择最佳簇头并完成入簇，随后，簇头传感节点根据簇内水下传感节点的分布情况进行自适应移动以确定自身最佳位置；基站借助于无线电磁波发出查询信息，簇头传感节点对信息进行融合处理并转发给基站。本发明中的组网方法有效降低了节点的能量消耗、减少了整个水域内节点间的通信干扰，同时提高了有效数据的传送效率、减轻了网络的通信负载。
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公开(公告)号：CN118465720A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410576375.6
申请日：2024-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达信号处理技术领域，具体涉及一种基于DDMA和CDMA的雷达信号解调与解速度模糊的方法，包括以下步骤：S1、对DDMA雷达的N个发射天线，施加N个正交的CDMA编码；S2、雷达发出DDMA‑CDMA调制波形后，在接收端对N路回波信号执行正交解码；S3、对解调后的发射‑接收天线回波执行距离FFT，得到距离矩阵；S4、对距离矩阵再沿慢时间维执行多普勒FFT，得到距离‑多普勒矩阵；S5、分别在发射和接收天线两个维度上执行FFT，得到6D雷达数据；S6、通过恒虚警率CFAR算法实现目标检测，对检测点执行DoA参数估计，得到目标的距离、速度和角度信息。本发明可以在保持DDMA远距探测优势的同时，有效抑制DDMA引入的残余频偏，从而消除速度模糊，具有较好的市场应用前景。
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公开(公告)号：CN118427722A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410403405.3
申请日：2024-04-03
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及全球导航卫星系统电离层研究技术领域，具体涉及一种基于深度学习的电离层闪烁预测方法，通过获取相关的电离层背景环境参数，预处理后作为原始数据集特征值；然后依据获取的电离层幅度闪烁指数S4值判断并标记电离层闪烁事件发生与否，并将电离层闪烁发生与否作为标签，构成原始数据集标签；将原始数据集划分为训练集、验证集和测试集，对训练集采用Borderline‑SMOTE重采样得到样本相对平衡的电离层闪烁预测训练数据集；利用粒子群优化算法对XGBoost模型的参数进行寻优，通过验证集确认最优模型参数作为XGBoost模型的配置参数；将训练集输入PSO‑XGBoost模型中进行电离层闪烁预测模型的训练；最后输入测试集至训练好的模型中进行电离层是否发生闪烁的预测。
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公开(公告)号：CN118264365A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410330857.3
申请日：2024-03-22
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: 本发明属于多用户检测技术领域，具体涉及一种基于猎豹优化算法的多用户检测器设计方法，包括以下步骤：S1、初始化算法参数；S2、初始化初代猎豹种群；S3、更新初代种群位置，依据适应度对初代种群进行排序；S4、对初代种群执行变异、交叉、选择操作，保留成功执行交叉操作的二代个体进化方向信息；S5、将更新后的初代种群的适应度与最优化个体进行比较，判断是否存在适应度优于猎豹最优化的个体；若是，则对初代种群所对应的变异体、猎豹位置进行差分，存储成功进化方向信息，并更新猎豹种群的位置；若否，则判断是否达到最大迭代次数。本发明可以解决目前多用户检测技术中存在的寻优精度差以及抵抗噪性等问题，具有较好的市场应用前景。
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