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公开(公告)号：CN119052040A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411262720.5
申请日：2024-09-10
Applicant: 北方工业大学
IPC: H04L27/00 , H04L27/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种MPSK信号调制方式识别方法、设备、介质及产品，涉及信号识别领域，方法包括获取调制信号样本，并根据调制信号样本提取调制信号星座图；利用训练好的星座图预加噪去噪模型对调制信号星座图进行去噪恢复；所述训练的星座图预加噪去噪模型为一维卷积神经网络，并包括embedding层；将去噪后的调制信号星座图与不同MPSK调制方式的理想星座图进行基于MSE的特征匹配，得到调制方式的识别结果，本发明能够提高信号识别的准确性和效率，并能够应用在非协作通信的盲解调场景中。
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公开(公告)号：CN114326826B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210025528.9
申请日：2022-01-11
Applicant: 北方工业大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明涉及一种多无人机队形变换方法及系统，属于无人机队形变换领域。先建立适用于多无人机队形变换的马尔科夫决策模型，然后采用深度强化学习计算马尔科夫决策模型的最优解，在计算过程中，采集其他障碍物的状态以及动作信息并为其计算注意力分数，分数越高的障碍物无人机本体路径的影响越大，无人机本体在下一步动作选择中要关注此障碍并注意躲避，从而有效减小了无人机之间的碰撞发生几率。
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公开(公告)号：CN114185014A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111562429.6
申请日：2021-12-20
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于雷达信号处理的并行卷积方法及装置。该方法包括：对任意长输入信号和系统函数进行分段存储；所述输入信号为雷达激励信号，所述系统函数为雷达激励信号的目标响应函数；对分段存储后的输入信号和系统函数分别进行快速傅里叶变换；对快速傅里叶变换后的输入信号和系统函数进行复乘和逆快速傅里叶变换，得到多段卷积结果；对多段卷积结构按照设定规则和时间顺序依次叠加，得到最终的卷积结果。本发明采用多条流水线并行处理的方式，对输入信号和系统函数进行分段、存储、FFT、复乘、IFFT、重叠相加等一系列操作，实现卷积运算，缩短了处理的时间，从而提高了运行速度。
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公开(公告)号：CN104918319B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201410093804.0
申请日：2014-03-13
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于无线传感器网络的时钟同步精简信息交互方法，包括：簇头侧发送消息并记录时间戳t1，节点侧接收到消息并记录下时间戳t2；由节点侧发送反馈并记录时间戳t3；簇头侧接收反馈消息并记录时间戳t4；簇头侧将时间戳t1和t4组合成数据包，发送到节点侧；节点侧根据时间戳t2和t3，以及从数据包中解析出的t1和t4，计算时钟偏差Offset，进行本地时钟校准，方法简单，极大的减少同步时间，便于实现的同时，结合IEEE1588精确时钟同步协议和IEEE802.15.4无线传感器网络协议，每一次时间同步过程中至少省略2个消息发送及接收时间，可靠性高，提高了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116737930A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310718448.6
申请日：2023-06-16
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明公开一种多标签文本分类方法、系统及设备，涉及文本分类领域，该方法包括获取学生对可持续发展的认知观点文本数据集；认知观点文本数据集中每一认知观点文本样本对应多个标签；对每一认知观点文本样本进行预处理，得到相应的文本token序列；利用预处理后的认知观点文本数据集，训练由BERT模型与coteaching模型结合得到的BERT‑CT多标签文本分类模型，得到训练好的BERT‑CT多标签文本分类模型；利用训练好的BERT‑CT多标签文本分类模型对待分类的认知观点文本进行分类。能够提高对认知观点文本分类的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN110671795A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910870147.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: F24F11/58 , F24F11/62 , F24F11/74 , F24F11/89 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G08C17/02 , H04N7/18 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F120/00
Abstract: 一种基于人工智能的宜居环境系统，包括采集模块、温控模块和处理模块；所述采集模块包括温度采集模块、风速采集模块、湿度采集模块和视频采集模块；所述温控模块用于根据所述处理模块的计算结果做出温度和输出风速的调节。与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过聚类训练得到自己最适宜的PMV值，使得温控模块控制温度更加精准且适宜人体；采用布谷鸟算法计算出当前人体适宜的温度和风速，迭代次数少，收敛快，能够更快速而准确地计算得到出当前人体适宜的温度和风速；通过对采集视频中每一帧进行分析并以机器学习的方法进行服装识别和姿态识别，精准地获取当前人体衣着情况和运动状态。
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公开(公告)号：CN110671795B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201910870147.9
申请日：2019-11-29
Applicant: 北方工业大学
IPC: F24F11/58 , F24F11/62 , F24F11/74 , F24F11/89 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G08C17/02 , H04N7/18 , F24F110/10 , F24F110/20 , F24F120/00
Abstract: 一种基于人工智能的宜居环境系统，包括采集模块、温控模块和处理模块；所述采集模块包括温度采集模块、风速采集模块、湿度采集模块和视频采集模块；所述温控模块用于根据所述处理模块的计算结果做出温度和输出风速的调节。与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过聚类训练得到自己最适宜的PMV值，使得温控模块控制温度更加精准且适宜人体；采用布谷鸟算法计算出当前人体适宜的温度和风速，迭代次数少，收敛快，能够更快速而准确地计算得到出当前人体适宜的温度和风速；通过对采集视频中每一帧进行分析并以机器学习的方法进行服装识别和姿态识别，精准地获取当前人体衣着情况和运动状态。
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公开(公告)号：CN104918319A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201410093804.0
申请日：2014-03-13
Applicant: 北方工业大学
Abstract: 本发明提供了一种应用于无线传感器网络的时钟同步精简信息交互方法，包括：簇头侧发送消息并记录时间戳t1，节点侧接收到消息并记录下时间戳t2；由节点侧发送反馈并记录时间戳t3；簇头侧接收反馈消息并记录时间戳t4；簇头侧将时间戳t1和t4组合成数据包，发送到节点侧；节点侧根据时间戳t2和t3，以及从数据包中解析出的t1和t4，计算时钟偏差Offset，进行本地时钟校准，方法简单，极大的减少同步时间，便于实现的同时，结合IEEE1588精确时钟同步协议和IEEE802.15.4无线传感器网络协议，每一次时间同步过程中至少省略2个消息发送及接收时间，可靠性高，提高了工作效率。
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