-
公开(公告)号：CN119295838A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411674634.5
申请日：2024-11-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/25 , G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于核磁图像的子宫内膜癌分类诊断系统，工作原理是利用人工智能在图像识别和视觉解释上的优势，采用深度学习理论，以临床核磁共振检查产生的图片样本作为数据基础，通过对图像数据进行切片、标注和变换，从数据中选取感兴趣区域，通过深度学习神经网络模型，实现对子宫内膜癌分期分类进行诊断；由此可见，本发明不需要对患者进行手术，可以无创对患者的子宫内膜癌分期进行诊断，具有无创、准确等优点，能够辅助医生对子宫内膜癌分类进行专业准确的诊断；同时，本发明相比于普通医师具有更高的诊断准确度，更快的诊断速度，能够辅助基层医生提供诊断意见，对子宫内膜癌的治疗、提高患者的生存率、降低公共卫生负担具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN117034040A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311235524.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于关系感知与增量学习的数据库模式匹配方法，属于计算机数据库技术领域。首先发现目标数据库与源数据库各自的模态信息。然后将子模态文本信息进行特征提取。之后将特征提取信息输入贝叶斯网络进行选择筛选。该过程中，同样进行特征的质量度量，保证子模态分类的准确性和稳定性。同时，引入神经元正则化与贝叶斯增量学习方法，充分发掘模型的持续学习能力。最后，将得到的目标数据库子模态与源数据库子模态通过特征关系感知模态，得到模式匹配结果。本发明能够有效提升不同数据库之间的查询和模式匹配处理效率和准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116520259A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310196160.7
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于雷达抗干扰技术领域，公开了基于变分分解的脉冲多普勒雷达抗扫频式干扰方法，包括S1、将脉冲多普勒雷达接收到的信号与本振信号进行混频和模数转换，得到数字化的中频信号；S2、通过变分分解的方法提取回波脉冲串分量和扫频干扰中频分量；S3、滤除扫频干扰中频分量，保留回波脉冲串分量；S4、将回波脉冲串分量进行全相干解调，恢复出原始信号；本发明通过MCP和二阶变分惩罚项提取回波脉冲串分量和扫频中频分量，保留脉冲串分量，滤除扫频中频分量，提高雷达的抗干扰性能。解决脉冲多普勒雷达在扫频式干扰下，雷达接受信道被干扰信号饱和，目标的回波信号被淹没在干扰中，导致雷达虚警或漏警的问题。
-
公开(公告)号：CN116910086B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311179624.X
申请日：2023-09-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力句法感知的数据库查询方法，属于计算机数据库技术领域。本发明对现有的分词系统进行了二次开发。为了给查询语句中的每个词语标注关系数据的语义信息，实现语义覆盖，采用统计与字典相结合的N‑最短路分词技术，依据知识库的优先级为有向无环图中的边赋予权重，以优化切分结果并更好地转换为数据库查询语句，引入隐马尔科夫模型对切分结果进行词性标注，充分利用词语信息和数据语义标签，建立词语与数据库对象之间的关联，输出一个具有数据语义的标准化词语序列。本发明能够有效提高转换模型将自然语言映射为高维语义的能力，提高数据库自然语言查询的精确度和通用能力，为用户提供更准确、更智能的查询体验。
-
公开(公告)号：CN116184333A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310099612.X
申请日：2023-02-11
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于线性调频信号参数估计技术领域，公开了一种基于局部迭代滤波的线性调频信号参数估计方法，包括S1、将干扰接收机所截获的信号进行去噪处理；S2、通过局部迭代滤波算法将去噪后的信号各LFM分量分解到不同的IMF上；S3、对各分量进行时频分析，得到对应线性调频信号的瞬时频率；S4、根据瞬时频率，对各线性调频分量进行参数估计。本发明所提出的局部迭代滤波算法通过动态调整滤波器长度，实现多分量LFM信号的自适应分解，有效解决了现有的时频分析方法面对多分量线性调频信号时产生的交叉干扰问题。与现有技术相比，本发明能够有效去除噪声，保留各LFM分量的特征，对线性调频信号参数——初始频率和调频率的估计精度较高。
-
公开(公告)号：CN116299216A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310175054.0
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于稀疏恢复的脉冲多普勒引信抗压制式干扰方法，涉及引信抗干扰技术领域，其技术方案要点是：包括以下步骤：S1：将引信接受到的信号与本振信号进行混频，获得中频输出，并经过AD采样得到中频数字信号；S2：使用基于MCP的稀疏恢复算法对中频数字信号进行处理，得到去噪后的中频信号；S3：对去噪后的中频信号与原信号的调制载波进行相干解调，得到目标信息，引爆战斗部装药。本发明的基于稀疏恢复的脉冲多普勒引信抗压制式干扰方法具有能够从包含噪声的中频信号中有效提取目标回波脉冲串，抑制大功率噪声对引信的影响；该方法增强了脉冲包络的边沿检测效果，有效实现脉冲包络的提取的效果。
-
公开(公告)号：CN116910086A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311179624.X
申请日：2023-09-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2452 , G06F40/237 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力句法感知的数据库查询方法，属于计算机数据库技术领域。本发明对现有的分词系统进行了二次开发。为了给查询语句中的每个词语标注关系数据的语义信息，实现语义覆盖，采用统计与字典相结合的N‑最短路分词技术，依据知识库的优先级为有向无环图中的边赋予权重，以优化切分结果并更好地转换为数据库查询语句，引入隐马尔科夫模型对切分结果进行词性标注，充分利用词语信息和数据语义标签，建立词语与数据库对象之间的关联，输出一个具有数据语义的标准化词语序列。本发明能够有效提高转换模型将自然语言映射为高维语义的能力，提高数据库自然语言查询的精确度和通用能力，为用户提供更准确、更智能的查询体验。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.016 seconds)
