一种基于元数据的信息资源分布式查询方法

    公开(公告)号:CN108108456A

    公开(公告)日:2018-06-01

    申请号:CN201711461919.0

    申请日:2017-12-28

    Abstract: 本发明提出了计算机信息处理技术领域中的一种基于元数据的信息资源分布式查询方法。该方法包括:针对分布式查询,设计一种基于虚拟表的方案,实现虚拟表到物理表的映射,为用户提供访问结构,进行信息访问,当用户发送查询请求时,提供一种查询算法流程,通过查询分解算法生成子查询请求后分别执行,最后查询处理器将采用连接算法对子查询结果合并得到查询结果。本发明通过一种基于元数据的信息资源分布式查询方法,减少了查询处理的响应时间,加快了查询的处理速度,提高查询效率。

    一种传感器网络传感节点标识解析过程信息的管理方法

    公开(公告)号:CN104836841B

    公开(公告)日:2018-03-30

    申请号:CN201510147745.5

    申请日:2015-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种传感器网络传感节点标识解析过程信息的管理方法,属于无线传感器网络管理技术领域。通过对传感节点标识解析过程信息的管理,确保传感节点标识解析过程的规范性和标识解析过程信息的规范性。该方法主要包括传感节点身份标识符编码一致性管理、标识解析NAPTR规则记录完整性管理、节点地址信息一致性管理和节点基本信息规范性管理,通过以上四个模块分别实现对节点身份标识符、域名解析NAPTR规则记录、标识符解析NAPTR规则记录、网关IP地址、节点通信地址、节点感知信息等标识解析过程信息的管理,同时,本发明提出一种改进的Sunday字符串匹配算法提高传感节点身份标识符编码一致性管理效率。

    基于IP与非IP的无线传感器网络节点标识符解析方法

    公开(公告)号:CN103546593B

    公开(公告)日:2017-09-26

    申请号:CN201310520353.X

    申请日:2013-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于IP与非IP的无线传感器网络节点标识符解析方法,用于获得传感节点生产应用属性信息、具体环境下的应用属性信息和实时数据信息,包括基于互联网的传感节点标识符解析与传感网内传感节点标识符解析两个过程;传感节点生产应用属性信息是通过基于互联网的传感节点标识符解析,获得传感节点生产厂商的地址进而查询得到;传感节点具体环境下的应用属性信息和实时数据信息是通过传感网内传感节点标识符解析获得。本方法不用改变现有无线传感器网络的拓扑结构和遵循的协议规则,能很好地与现有的无线传感器网络进行融合,实现了对传感节点进行定位,填补了无线传感器网络无法对传感节点进行定位的缺陷。

    一种无线传感器网络标识解析方法

    公开(公告)号:CN102882990B

    公开(公告)日:2015-12-09

    申请号:CN201210363792.X

    申请日:2012-09-26

    Abstract: 本发明公开一种无线传感器网络标识解析方法,涉及无线传感器网络技术。本发明提供了一种通过网关的地址映射作用建立传感节点身份标识符与传感节点在无线传感器网络中内部通信地址之间的映射关系进而追溯到传感节点,并对传感节点身份标识符进行对象标识符(OID)解析和域名解析服务(DNS)后获取传感节点详细应用属性信息,并将其存入到本地服务器数据库中,以备用户或数据中心进行信息查询与应用管理。实现了对无线传感器网络的传感节点标识解析。

    基于形态学滤波与提升小波变换的心电信号去噪方法

    公开(公告)号:CN104367316A

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201410665880.4

    申请日:2014-11-13

    CPC classification number: A61B5/0402 A61B5/7203

    Abstract: 本发明公开了一种基于形态学滤波与提升小波变换的心电信号去噪方法,首先根据提升小波理论对心电信号f进行3次分解,得到三层高频系数和三层低频系数,再采用提升阈值去噪法对高频系数进行处理,然后将底层高频系数和低频系数进行两次重构,可得到重构低频系数并对其进行形态学滤波处理,最后根据处理后的重构低频系数和处理后的最高层高频系数进行信号重构得到去噪后的心电信号f’。其显著效果是:方法简单,易于实现,将形态学算法与提升小波变换算法有机结合,相对于传统小波算法,它不仅能同时去除心电高频和低频噪声,提高了去噪后信号的质量,还有计算简单,占用空间少,更易在硬件上实现等优点。

    基于IP与非IP的无线传感器网络节点标识符解析方法

    公开(公告)号:CN103546593A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201310520353.X

    申请日:2013-10-29

    Abstract: 本发明公开了一种基于IP与非IP的无线传感器网络节点标识符解析方法,用于获得传感节点生产应用属性信息、具体环境下的应用属性信息和实时数据信息,包括基于互联网的传感节点标识符解析与传感网内传感节点标识符解析两个过程;传感节点生产应用属性信息是通过基于互联网的传感节点标识符解析,获得传感节点生产厂商的地址进而查询得到;传感节点具体环境下的应用属性信息和实时数据信息是通过传感网内传感节点标识符解析获得。本方法不用改变现有无线传感器网络的拓扑结构和遵循的协议规则,能很好地与现有的无线传感器网络进行融合,实现了对传感节点进行定位,填补了无线传感器网络无法对传感节点进行定位的缺陷。

    一种新型半无源RFID标签芯片

    公开(公告)号:CN103226726A

    公开(公告)日:2013-07-31

    申请号:CN201310157479.5

    申请日:2013-04-28

    Abstract: 本发明请求保护一种半无源RFID标签芯片原理标签,涉及射频识别领域。将不同调制类型的信号分别送入可配置解调电路,可配置解调电路对接收的信息进行解调,完成调制解调模块的动态配置来适应不同信道的复杂性;通过读写器指令控制,启动电池供电或读写器提供的能量,以节省功耗,并且能够扩大信息的识别距离,保证信息的有效识别。同时,本发明芯片适用于高速数据通信,具有良好的稳定性和抗噪能力。

    一种基于超小型神经网络模型的工业CT图像分割方法

    公开(公告)号:CN117745738A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311639918.6

    申请日:2023-12-01

    Abstract: 本发明请求保护一种基于超小型神经网络模型的工业CT图像分割方法,包括以下步骤:对输入工业CT图像进行阈值处理,生成二值图像;将二值图像优化处理,作为神经网络阈值分割特征;扩充阈值分割特征个数;利用网络特征提取模块生成CNN特征;将阈值分割特征和CNN特征融合到输入神经网络进行图像分割;训练整个超小型神经网络,最终用于工业CT图像分割。通过将传统阈值分割方法卷积化,提取阈值分割特征,并利用简化多尺度空洞卷积模块提取CNN特征,最后将两种特征融合进行神经网络学习并获得分割结果。由于阈值分割算法可学习参数少,效率高,能够提供大量的真实分割信息。因此该网络对工业CT图像的分割精度较高,且网络规模小,储存成本和训练成本低。

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