基于改进布谷鸟算法的雷达信号分选方法及装置

    公开(公告)号:CN113033629B

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202110256310.X

    申请日:2021-03-09

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进布谷鸟算法的雷达信号分选方法及装置,该方法包括:获取数据对象集合,该数据对象集合由N个雷达信号的脉冲描述字组成,且每一个脉冲描述字由n维度的特征参数组成;对数据对象集合进行归一化处理,获得中间集合;对中间集合进行移除孤点处理,获得目标对象集合;通过改进布谷鸟算法和K均值聚类算法对目标对象集合进行聚类处理,并输出聚类结果。本发明将改进布谷鸟算法引入到K均值聚类中,利用改进布谷鸟算法高效地局部和全局搜索能力,解决传统的K均值聚类存在全局搜索能力不足,且容易陷入局部最优的问题,进而提高雷达信号分选稳定性。

    动态提高频率可重构微带天线增益的方法

    公开(公告)号:CN112713395B

    公开(公告)日:2021-10-08

    申请号:CN202011526005.X

    申请日:2020-12-22

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种动态提高频率可重构微带天线增益的方法,包括如下步骤:一、构建频率可重构的微带天线,微带天线包括可重构天线单元,可重构天线单元包括主贴片、寄生贴片和变容二极管,寄生贴片设置于主贴片外通过变容二极管连接;二、构建频率可重构的增益板,增益板包括增益单元,增益单元包括双开口谐振环和变容二极管,变容二极管设置于双开口谐振环的一开口内;三、将增益板通过绝缘柱立于微带天线的正上方;四、改变增益单元中变容二极管的容值,动态提升微带天线的增益。改变变容二极管的容值,重构天线的工作频率,并可对其工作频率进行连续性调整,从而加宽微带天线的工作频率。通过增益板,动态提升微带天线的增益。满足使用要求。

    基于改进布谷鸟算法的雷达信号分选方法及装置

    公开(公告)号:CN113033629A

    公开(公告)日:2021-06-25

    申请号:CN202110256310.X

    申请日:2021-03-09

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进布谷鸟算法的雷达信号分选方法及装置,该方法包括:获取数据对象集合,该数据对象集合由N个雷达信号的脉冲描述字组成,且每一个脉冲描述字由n维度的特征参数组成;对数据对象集合进行归一化处理,获得中间集合;对中间集合进行移除孤点处理,获得目标对象集合;通过改进布谷鸟算法和K均值聚类算法对目标对象集合进行聚类处理,并输出聚类结果。本发明将改进布谷鸟算法引入到K均值聚类中,利用改进布谷鸟算法高效地局部和全局搜索能力,解决传统的K均值聚类存在全局搜索能力不足,且容易陷入局部最优的问题,进而提高雷达信号分选稳定性。

    动态提高频率可重构微带天线增益的方法

    公开(公告)号:CN112713395A

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN202011526005.X

    申请日:2020-12-22

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种动态提高频率可重构微带天线增益的方法,包括如下步骤:一、构建频率可重构的微带天线,微带天线包括可重构天线单元,可重构天线单元包括主贴片、寄生贴片和变容二极管,寄生贴片设置于主贴片外通过变容二极管连接;二、构建频率可重构的增益板,增益板包括增益单元,增益单元包括双开口谐振环和变容二极管,变容二极管设置于双开口谐振环的一开口内;三、将增益板通过绝缘柱立于微带天线的正上方;四、改变增益单元中变容二极管的容值,动态提升微带天线的增益。改变变容二极管的容值,重构天线的工作频率,并可对其工作频率进行连续性调整,从而加宽微带天线的工作频率。通过增益板,动态提升微带天线的增益。满足使用要求。

    非编码RNA编码潜力预测方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN115910202A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202310027221.7

    申请日:2023-01-09

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 邓磊 姜莹 张敬普

    Abstract: 本公开实施例中提供了一种非编码RNA编码潜力预测方法、设备及介质,属于生物信息学技术领域,具体包括:生成密码子向量;得到所有密码子可能组合情况,利用词库生成非编码RNA序列表示矩阵;将非编码RNA序列表示矩阵输入双向LSTM网络及注意力机制PBLA深度提取转录本序列潜在特征信息,得到非编码RNA的转录本嵌入向量;步骤4,通过基于互信息的相关冗余特征选择算法计算待排序特征与预测结果的互信息,通过计算相关性及冗余性得出特征重要性排序,取性能最好的特征子集作为最终特征,将最终特征与转录本嵌入向量拼接进行编码潜力的预测。通过本公开的方案,提高了预测精准度和泛化性能。

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