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公开(公告)号：CN107144841B
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201710315320.X
申请日：2017-05-08
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 一种基于最小剩余功率的极化SAR图像目标分解方法，包括对极化SAR图像中的像素进行散射矢量构造并计算极化协方差矩阵的步骤；计算总功率、体散射加权系数、面散射加权系数和偶次散射加权系数的步骤；对面散射加权系数、偶次加权系数、体散射加权系数进行扩展操作的步骤；通过计算最小剩余功率对面散射加权系数、偶次散射加权系数和体散射加权系数进行修正的步骤；利用修正后的加权系数进行面散射功率、偶次散射功率和体散射功率计算的步骤；本发明计算简便高效，可有效获得极化SAR目标分解后的多种散射机制功率和物理参数，能显著地提取各种地物的散射特性和目标特征，可用于雷达目标识别技术领域。
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公开(公告)号：CN105005792A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510406887.9
申请日：2015-07-13
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6229 , G06K9/6256 , G06K9/627
Abstract: 一种基于KNN算法的稿件翻译优化方法，首先将比较大的稿件进行拆分，提取待译稿件中的关键词将其进行分类，通过算法匹配K值，得到最优分配结果。本发明主要在于对训练用稿件和待分类邮件数据进行预处理；将预处理后的训练用稿件和待分类邮件数据分别进行文本表示；对文本表示的训练用稿件和待分类邮件数据分别利用遗传算法进行特征提取；对提取的训练用稿件特征进行分类训练，使用经过优化样本集的KNN算法进行训练分类，构造文本分类器；将文本分类器作用于特征提取后的待分类稿件，得到待分类稿件的分类结果。本发明能够更好的应用于稿件文本信息挖掘系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104218955A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410506541.1
申请日：2014-09-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了基于比特翻转的LDPC码局部搜索译码方法，主要解决现有比特翻转类算法纠错性能差、和积算法硬件实现复杂的问题。其技术方案是将线性规划译码模型和奇偶校验结合形成新的译码模型进行：(1)初始化译码参数；(2)依次同时翻转多个变量节点，通过减少目标函数值搜索距离接收消息最近的码字；(3)依据校正子向量判断译码是否结束；(4)依次翻转一个变量节点的值，通过减少校正子向量中非零元素个数搜索有效码字；(5)构造多个初始解向量循环执行比特翻转搜索码字；(6)若校正子向量为零向量则将解向量输出作为译出码字。本发明纠错性能好、收敛速度快、硬件实现复杂度低，能显著地提高二元对称信道下通信系统译码模块的效率，可用于通信技术领域。
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公开(公告)号：CN108710816A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810141413.X
申请日：2018-02-11
Applicant: 河南科技大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637
Abstract: 一种基于概率融合的极化SAR图像建筑物检测方法，该方法通过引入线散射模型来表征建筑物的散射特性，且利用极化方位角校正优化的方式来避免非平行于雷达飞行方向建筑物与自然地物的散射机理混淆，从而有效的解决了现有方法建筑物检测精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN107144841A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710315320.X
申请日：2017-05-08
Applicant: 河南科技大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 一种基于最小剩余功率的极化SAR图像目标分解方法，包括对极化SAR图像中的像素进行散射矢量构造并计算极化协方差矩阵的步骤；计算总功率、体散射加权系数、面散射加权系数和偶次散射加权系数的步骤；对面散射加权系数、偶次加权系数、体散射加权系数进行扩展操作的步骤；通过计算最小剩余功率对面散射加权系数、偶次散射加权系数和体散射加权系数进行修正的步骤；利用修正后的加权系数进行面散射功率、偶次散射功率和体散射功率计算的步骤；本发明计算简便高效，可有效获得极化SAR目标分解后的多种散射机制功率和物理参数，能显著地提取各种地物的散射特性和目标特征，可用于雷达目标识别技术领域。
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公开(公告)号：CN104218955B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201410506541.1
申请日：2014-09-28
Applicant: 河南科技大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了基于比特翻转的LDPC码局部搜索译码方法，主要解决现有比特翻转类算法纠错性能差、和积算法硬件实现复杂的问题。其技术方案是将线性规划译码模型和奇偶校验结合形成新的译码模型进行：(1)初始化译码参数；(2)依次同时翻转多个变量节点，通过减少目标函数值搜索距离接收消息最近的码字；(3)依据校正子向量判断译码是否结束；(4)依次翻转一个变量节点的值，通过减少校正子向量中非零元素个数搜索有效码字；(5)构造多个初始解向量循环执行比特翻转搜索码字；(6)若校正子向量为零向量则将解向量输出作为译出码字。本发明纠错性能好、收敛速度快、硬件实现复杂度低，能显著地提高二元对称信道下通信系统译码模块的效率，可用于通信技术领域。
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