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公开(公告)号：CN119696979A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411844959.3
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: H04L27/26
Abstract: 本申请提供了一种基于小波变换的高维索引调制OTFS实现方法及系统，涉及无线通信领域，方法包括：利用高维信号星座图完成单模索引调制映射或双模索引调制映射，构建时延‑多普勒域OTFS信号；采用Mallat小波变换技术完成时延‑多普勒域OTFS信号的调制，获得二维时域OTFS信号；将二维时域OTFS信号向量化后添加循环前缀送入时变信道进行传输，实现基于小波变换的高维OTFS系统。本发明采用小波变换替代传统傅里叶变换，提升了系统的可靠性，降低了系统复杂度。引入索引调制提升了频谱效率，更加适应未来通信需求，解决了高维星座图提升了系统的可靠性，但损失了频谱效率的技术问题。
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公开(公告)号：CN118885631A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411074979.7
申请日：2024-08-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F16/532 , G06F16/53 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种基于自然语言描述的遥感图像检索方法、设备及介质，涉及遥感图像检索领域，方法包括：获取遥感图像的文本描述信息，构建文本库；对文本库中的每个句子进行清洗和预处理，得到每个句子的句子ID；通过基于Bert的预训练语言模型，逐个对文本库中的句子进行向量编码转换，得到句子向量表示；通过句子ID和句子向量表示构建数据集；构建遥感图像检索模型；通过数据集对遥感图像检索模型进行训练；获取待检索遥感图像，通过训练后的遥感图像检索模型，生成待检索遥感图像的自然语言描述句子；将自然语言描述句子作为待检索句子；通过基于Bert的预训练语言模型，在数据集中检索，得到与待检索遥感图像相似的遥感图像。
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公开(公告)号：CN118070845A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410167405.8
申请日：2024-02-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06N3/0442 , G06N20/20 , G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种环境参数预测模型训练方法、环境参数预测方法及装置，涉及环境参数预测领域，所述环境参数预测模型训练方法基于联邦学习框架，通过服务端将环境参数预测模型的模型参数下发到各客户端，各客户端利用本地数据在本地训练环境参数预测模型，将本地训练好的模型参数返回给服务端；服务端收集到各客户端发送来的模型参数后，根据各客户端的距离、剩余能量以及状态计算各客户端权重，进行加权聚合，得到新模型参数，再次下发迭代，直至，得到训练好的环境参数预测模型。实施本发明提供的环境参数预测模型训练方法、环境参数预测方法及装置，能对环境参数进行实时预测，灵活、收敛快、鲁棒性能好且不泄露数据隐私。
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公开(公告)号：CN117874570A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311786070.X
申请日：2023-12-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06F18/24 , A61B5/372 , A61B5/369 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供了一种基于混合注意力机制的脑电信号多分类方法，涉及脑电信号分类领域，包括：结合卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM、多头自注意力机制、挤压注意力机制设置本申请的运动想象分类网络。脑电信号经过预处理后，进入到运动想象分类网络的卷积层进行特征提取；在卷积层的深度卷积层中加入挤压注意力机制对卷积后的数据进行增强与削弱，用于重新分配权重信息。AT注意力块引入多头注意力机制。采用多种神经网络以及注意力机制对脑电信号进行更加全面的特征提取，得到更加丰富的脑电特征信号，提高了脑电信号的分类精度。
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公开(公告)号：CN110231311B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN201910451179.5
申请日：2019-05-28
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种便携式光纤浊度检测装置，包括核心板控制模块、发射模块、探头、接收模块和温度传感器，核心板控制模块控制发射模块发射光信号，发射模块和接收模块分别通过塑料光纤连接探头，接收模块接收光信号调理后传输至核心板控制模块，温度传感器检测待测水体温度并传输至核心板控制模块，核心板控制模块对接收到的数据进行温度补偿并根据拟合函数作支持向量回归计算，得到待测水体的浊度值通过蓝牙模块传送至智能终端。本发明的有益效果：在检测水体浊度时，可将探头直接浸置于水体中，用APP控制数据的传输和实时显示，整个装置体积小、使用方便快捷、检测数据精确，解决了现有浊度检测装置不易携带、成本高、精确度低等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117132900A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311102653.6
申请日：2023-08-29
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/10 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06N3/045
Abstract: 本申请实施例提供了一种面向中低分辨率时序卫星影像的语义分割方法及系统，该方法包括确定目标地块中每个像素点的目标时间序列；基于每个像素点的目标时间序列，分别进行时序特征提取，得到每个像素点的时序特征hT；基于每个像素点的目标时间序列，分别进行空间特征提取，得到每个像素点的空间特征xT；针对每个像素点，分别基于相应的时序特征hT、以及空间特征xT进行特征融合记忆，得到相应的特征融合序列rT；基于每个像素点的特征融合序列rT进行特征拼接，得到目标特征图；基于所述目标特征图，输出相应的分割结果。该方法的实施能够提高在土地分类中对于中低分辨率卫星影像的利用率。
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公开(公告)号：CN111400921B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010209478.0
申请日：2020-03-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于APF‑PSO算法的污染源定位方法，采用PSO算法将移动传感器节点当做粒子，通过环境浓度和自身能量控制移动节点不断向污染物浓度大的区域移动，同时采用APF算法在各个移动节点和障碍物周围设计对应的斥力场，避免了节点在移向污染物中心的过程中发生碰撞；最终根据移动节点群体在环境中的移动轨迹和最终分布，利用SVR复现整个环境，从而对污染物源头进行定位。本发明的有益效果：考虑了移动传感器的能量问题，将节点剩余能量引入节点的运动控制中，使得整个探测过程节点能耗小、能耗稳定；所述方法原理简单，易于实现。
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公开(公告)号：CN112670811A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011536371.3
申请日：2020-12-23
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于光纤环谐振腔的双光频梳产生系统及方法，该系统包括：光信号调制系统、光纤环谐振腔以及双光频梳分离系统；光信号调制系统包括连续光激光器、第一偏振控制器、第一偏振分束器、第一/第二波形发生器和偏振合束器；光纤环谐振腔包括直波导、光信号输入端/输出端、耦合器和光纤环；双光频梳分离系统包括第二偏振分束器、第一/第二带通滤波器和第二偏振控制器。本发明的有益效果是：使用单个光纤环谐振腔产生双光频梳，且所产生的双频梳重频差较低，同时，系统结构简单，成本较低。
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公开(公告)号：CN112434660A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011441727.5
申请日：2020-12-11
Applicant: 宁夏回族自治区自然资源信息中心 , 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种基于分割算法的高分遥感影像地类数据集制作方法，包括：S1，获取高分遥感图像；S2，读取高分遥感图像，按照分割算法对图像分割形成地类图像，并标注数据集合的地类类型；S3，根据分类结果，按照0.8米的分辨了进行分辨率统一化；S4，将统一化的结果，实现规格化，将所有的分类的图像规格化为224*224像素的图像，并生成其局部224*224的截图；S5，对规格化图像进行色彩的处理；S6，输出混合型地类数据集合。本发明的方法解决了无矢量文件对遥感图像进行划分，人工全面标识训练集工作量巨大的问题，相较传统的数据集制作方法，对VGG数据模型具有更优的特征提取及分类效果。
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公开(公告)号：CN112381829A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011266136.9
申请日：2020-11-13
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉注意机制的自主学习导航方法，该方法使用发育神经网络作为核心算法，同时加入受人类视觉系统启发的视觉注意机制，在接收图像传感器输入的同时，只需要接收前两个时刻的导航引导信息，即可持续不断的输出正确的导航信息，由于注意机制的加入，该方法对复杂和多噪声的导航环境也有很好的鲁棒性。
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