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公开(公告)号：CN116846253A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310802631.4
申请日：2023-07-03
Applicant: 西南大学
Abstract: 本申请适用于电子技术领域，提供了一种陶土纳米发电器件及其制作方法、忆阻器自驱动系统；其中，所述陶土纳米发电机的制作方法包括：在内置陶土粉末的装置的两端插入金属丝，以作为电极；在所述内置陶土粉末的装置的一端放入经酸溶液处理后的棉线，以使去离子得以通过所述棉线渗透入所述内置陶土粉末的装置内，得陶土发电器件。所制作得到的单个陶土纳米发电器件可以产生1.5μA左右的电流，0.5V左右的电压，在270小时内保持稳定，并且具有制备方法简单、成本低的优点。通过将陶土纳米发电器件与忆阻器集成在一起，实现对忆阻器的自驱动系统。
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公开(公告)号：CN116776213A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310536111.3
申请日：2023-05-12
Applicant: 西南大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种双循环ESN拓扑结构用于时间序列预测系统，包括输入层、储层和输出层，所述输入层采集具有时间序列属性的向量数据组，输入层与储层全连接，并传送向量数据组给储层，储层对接收到的向量数据组进行训练，并将训练结果传送给输出层，其特征在于：所述储层为双循环ESN储层结构，该双循环ESN储层结构中设置有n个节点，n个节点依次首尾连接形成闭环，相邻的两节点之间形成数据链双向传输，形成顺时针传输方向的前向循环结构和逆时针传输方向的逆向循环结构。其显著效果是：网络性能及性能稳定性更优，易于网络硬件的实现。
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公开(公告)号：CN113691362B
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202111045260.7
申请日：2021-09-07
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明提供了一种新的基于超Lorenz系统，同时结合了二维压缩感知算法，图像的位平面分解法以及DNA编码的多过程图像压缩加密算法。该方法的主要步骤包括:根据压缩比，采用压缩感知算法对明文图像进行采样:基于压缩后的图像，通过超Lorenz系统得到指定长度的4组伪随机序列:对压缩后的图像进行分解得到8个位平面，结合整数化伪随机序列分别对其进行置乱，将置乱后的8个位平面重组得到置乱图像:对置乱图像以及整数化伪随机序列进行DNA编码，对两者应用基于DNA编码的异或运算，得到密文图像。本发明所提供的加密算法具有很强的明文相关性，在保证安全性的同时也提高了算法的执行效率。
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公开(公告)号：CN112910457B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110079979.6
申请日：2021-01-21
Applicant: 西南大学
IPC: H03K19/20
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻器的二选一数据选择器电路，该选择器电路包括六个忆阻器和一个NMOS管，其中每两个极性相反的忆阻器串联构成与门或者或门电路，实现相应的与、或逻辑。此外，本发明还将该二选一数据选择器电路映射到忆阻器交叉阵列中。本发明所构建的二选一数据选择器电路不仅具备传统选择器的功能，而且极大减少了传统电路中的CMOS元件数量，大量采用新型元器件忆阻器，因而简化了电路结构，缩小了电路面积，此外由于忆阻器交叉阵列尺寸小，易于高密度集成，且与当前CMOS技术兼容，因此将电路映射到交叉阵列后，进一步提高了电路的集成度和可扩展性。
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公开(公告)号：CN113740381B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110923440.4
申请日：2021-08-12
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于流形学习的跨域子空间学习电子鼻漂移补偿方法，其特征在于，将气体数字信号送入处理器，处理器利用LME‑CDSL数学模型进行气体样本分析，获得气体样本数据；处理器将气体样本数据送入分类器进行气体分类，获得气体分类结果。其有益效果是：具有更好的信息保存性能。不仅抑制了数据漂移，还同时维护了源域的流形和标签信息以及两个域的知识信息；局部线性流形学习完成高维数据的紧凑表示，能够保留非漂移样本的局部特征，提高模型的判别能力；保证了LME‑CDSL模型的鲁棒性和识别性能；本发明通过特征值分解实现特征子空间学习，计算成本极短，易于实际应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113837085A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111120811.1
申请日：2021-09-24
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于领域自适应卷积神经网络的电子鼻漂移补偿方法，其特征在于，包括获取源域样本和目标域样本数据，按照传感器维度将分别输入k个分支，通过三个卷积路径的四个卷积块连接至四个分类器，进行特征投影后，通过基于最大均值差异(MMD)得到最终输出，本发明有益效果是：1、无需使用目标域数据建模，更加实用；2、在决策层实现漂移补偿，无需额外计算；3、网络结构可定制，具有较强灵活性；4、使用特殊设计的损失函数，能够更好的训练网络。
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公开(公告)号：CN111965217A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201911420950.9
申请日：2019-12-31
Applicant: 西南大学
Abstract: 本发明公开了一种便携式回收用油检测装置及其检测分析方法，包括壳体(1)，该壳体(1)一侧壁上活动连接有检测管(2)，所述检测管(2)与所述壳体(1)内部相通，所述检测管(2)内沿轴向活动设置有电子舌检测组件(3)，在所述壳体(1)至少设置有两个腔室，靠近所述检测管(2)一侧的腔室内设置有电子鼻检测组件(4)，远离所述检测管(2)的腔室内部固定有信号处理组件(5)，所述电子舌检测组件(3)和电子鼻检测组件(4)经连接线路与所述信号处理组件(5)连接。有益效果：实现用油快速便捷检测，直接得到结果，操作简单。
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公开(公告)号：CN106769702B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201710118569.1
申请日：2017-03-01
Applicant: 西南大学
IPC: G01N15/00
Abstract: 本发明提供了一种粉末物质的测量装置和测量方法，所述测量装置包括测量箱、振动机构和安装于测量箱内的激光发生装置、投料机构和光采集装置，所述振动机构用于驱动该测量箱振动，使所述投料机构内的粉末由投放口向下流入箱体内部所形成的测量室内，所述激光发生装置和光采集装置设在所述测量室内，激光发生装置产生的激光射向下落过程中粉末所形成的粉末帘柱，所述光采集装置收集照射后的光信号，并将其转换为电信号向外输出。本发明的结构简单、测量步骤快捷方便，准确性高。
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公开(公告)号：CN109860389A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910064700.X
申请日：2019-01-23
Applicant: 西南大学
IPC: H01L45/00
Abstract: 本发明公开了一种光电双控柔性蛋清忆阻器在数据存算一体化中的应用，步骤1、将0.009-0.011g 5,6-二羟基吲哚,0.29-0.31 g 3聚甘油，9.9-10.1g蛋清溶液和100 mL的去离子水依次混合；步骤2、在室温搅拌3-15h以上，即制备得出前驱体溶液；步骤3、在蛋清柔性衬底上利用磁控溅射溅射120s得到厚度为100±10nm厚的Au电极；步骤4、用制备的蛋清前驱体溶液在室温旋涂厚度为200±50nm的蛋清忆阻器，最后再在阻变层上面制备一层Au电极。本发明为下一代新电子器件，特别是解决冯诺依曼瓶颈提供了技术储备。
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公开(公告)号：CN108734222A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201810509416.4
申请日：2018-05-24
Applicant: 西南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于校对网络的卷积神经网络图像分类方法，在传统单结构的卷积神经网络基础上构建一个反卷积运算网络作为校对网络，校对网络的第一个反卷积层连接工作网络的校对层，校对网络的校对向量输出层与所述工作网络的特征值尾层经比对函数连接，所述校对层为所述工作网络的任意卷积层或全连接层，所述特征值尾层为输出分类向量或分类结果的一层，校对结果从所述特征值尾层开始从后往前倒序调节工作网络每个网络层参数。有益效果：利用反卷积对卷积神经网络运算过程中的图像数据进行还原，还原的结果与卷积神经网络的处理结果进行比对，若出现误差，则把误差反馈给原有卷积神经网络，使之得到更好的训练学习，从而提高图像处理的准确度。
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