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公开(公告)号：CN119910500A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510314907.3
申请日：2025-03-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了一种针对大型龙门五轴机床空间精度衰退的多点RTCP检测方法，包括以下步骤：S1、确定定时检测时间与预设旋转分析仪球头固定位置；假设整个加工过程检测机床空间精度N次，将完整的加工周期T均分，得到定时检测时间T/N；根据加工工件占据的机床工作台范围与预定加工路径，在工作台的非加工区域均匀固定旋转分析仪球头；S2、确定RTCP检测轨迹；S3、按照加工路径检测球头，判断空间精度是否满足加工需求，若满足则不补偿，否则补偿，然后继续加工、检测，直至加工结束。本发明所提供的一种针对大型龙门五轴机床空间精度衰退的多点RTCP检测方法，在工作台上多点固定预设球头，将无线测量探头添加到机床刀库中，定时停止加工，开展RTCP检测。
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公开(公告)号：CN119516252A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411474637.4
申请日：2024-10-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06V10/80 , G06N3/084 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于物理全局滤波注意力卷积神经网络的图像分类方法，主要解决现有技术在图像分类任务上对复杂模式、细微特征识别能力不足的问题，其实现方案为：获取图像分类数据集，划分训练集和测试集；构建包括编码器、全局滤波器层、特征融合器、扩展器和全局注意力融合器的全局滤波注意力模块，以将一维通道权重和二维空间权重融合成三维注意力权重；在现有卷积神经网络架构中的残差块中添加全局滤波注意力模块；利用训练集对该图像分类网络进行训练；将测试集输入到训练好的基于物理全局滤波器注意卷积神经网络，得到测试集的图像分类结果。本发明提升网络在图像分类任务上对复杂模式和细微特征的识别能力，提高图像分类准确率，可用于自动驾驶、医疗影像分析。
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公开(公告)号：CN118905719A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411031952.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了一种针对RTCP检测的五轴速度范围拓展测评方法，针对五轴数控机床平动轴和转动轴的RTCP检测速度协调问题，通过更换不同杆长的球头检棒，实现对检测过程中的各轴轴速度与加速度的定量改变，简化了操作流程并提高了检测的灵活性和全面性。本发明通过简单、快捷更换球头检棒的杆长，无需调整其他参数，便可实现对检测时各轴速度、加速度和范围的精确调控。在五轴数控机床的检测过程中，通过有针对性地选择合适长度的球头检棒，能够获得所需的五轴联动速度组合。
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公开(公告)号：CN117793610A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311855774.8
申请日：2023-12-29
Applicant: 广西广播电视信息网络股份有限公司 , 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于神经辐射场的声线追踪声场还原方法。本发明采用“声线追踪”模型，考虑了声波的直接传播和在各种表面上的多次反射。为了简化这个模型，本发明使用类似于神经辐射场(NeRF)的理念来建模声音，通过神经渲染的方式还原空间中不同位置和角度所接受到固定声源发出的声音。本发明利用神经辐射场(NeRF)和声场数据相结合的方法，在三维空间中模拟声音的直接传播和多次反射，以实现在特定听点和特定方向的声音强度的精确计算。
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公开(公告)号：CN111784653B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010594321.4
申请日：2020-06-28
Applicant: 西安电子科技大学 , 首都医科大学宣武医院
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于形状约束的多尺度网络MRI胰腺轮廓定位方法，主要解决现有技术在MRI图像对比度低和样本不均衡情况下对胰腺图像分割困难的问题。本发明的技术方案为：(1)生成训练集和标注集；(2)预训练U‑net网络；(3)构建多尺度网络；(4)训练形状约束网络；(5)构建形状约束的多尺度网络；(6)训练形状约束的多尺度网络；(7)对MRI图像中胰腺区域进行分割。本发明方法利用了胰腺图像的形状信息，并结合边界和区域信息进行图像分割，可以较好的定位MRI图像中胰腺区域，具有分割精度高的优点，可用于对人体腹部MRI图像中胰腺组织轮廓进行自动定位分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110533631B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN201910635704.9
申请日：2019-07-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于金字塔池化孪生网络的SAR图像变化检测方法，主要解决传统方法中变化检测精度依赖于差异图而导致结果不准确的问题。其实现步骤是：1)生成训练样本、测试样本和样本标签；2)构建深度金字塔池化孪生网络；3)构建分类网络；4)使用训练样本和样本标签对深度金字塔池化孪生网络和分类网络进行训练，得到训练好的模型；5)用训练好的模型对测试样本进行测试，得到变化检测结果。本发明能避免使用差异图，有效解决了差异图对变化检测结果的影响，提高了变化检测的准确率，可用于环境检测和灾害检测。
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公开(公告)号：CN111368914B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010143794.2
申请日：2020-03-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/26 , G06V10/762 , G06V10/30 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种基于全概率协同分割的极化合成孔径雷达变化检测方法，主要解决现有技术对噪声不鲁棒，依赖人工标注数据及无法给出发生变化具体类别的问题。其实现步骤为：输入极化相干矩阵T，从中提取极化特征；使用极化特征进行谱聚类和判别聚类，得到初始的分割结果；对初始的分割结果进行全概率协同分割，得到两幅图像的协同分割结果和变化检测结果；从变化检测结果中筛选出所有发生变化的像素，从协同分割结果中提取所有发生变化像素在变化前后的类别，确定出该像素发生变化的具体类别。本发明提高了对噪声的鲁棒性，无需人工标注，使应用更加广泛，且可给出像素发生变化的具体类别，可用于两时相雷达图像的地物分类、变化检测和变化识别。
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公开(公告)号：CN109740924B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201811640589.6
申请日：2018-12-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种融合属性信息网络和矩阵分解的物品评分预测方法，解决了如何更准确地对物品评分预测的问题。实现步骤有：构建属性信息网络；采集数据和信息；构建融合分解模型；初始化参数；选择评价指标和损失函数计算公式；计算预测评分矩阵；计算训练集预测评分矩阵损失；对参数优化更新得到新的预测评分矩阵；计算测试集预测评分矩阵评价指标；判断评价指标；若满足停止条件直接输出结果；否则，返回迭代计算逐渐降低损失；直至满足条件输出结果。本发明将用户和物品更多信息经过属性信息网络得到的维度变换结果又与矩阵分解融合形成预测模型，采用两种损失函数，使得物品评分预测更为准确，本发明可应用于对网上物品进行自动化的预测。
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公开(公告)号：CN115098787A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210869627.5
申请日：2022-07-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于余弦排名损失和虚拟边图神经网络的物品推荐方法，实现步骤为：(1)构建用户信息、物品信息以及用户‑物品交互信息；(2)构建用户‑物品虚拟边交互二部图；(3)构建基于余弦排名损失和虚拟边图神经网络的物品推荐模型；(4)对基于余弦排名损失和虚拟边图神经网络的物品推荐模型进行迭代训练；(5)获取向用户推荐的物品列表。本发明通过使用用户‑物品虚拟边交互二部图，挖掘了用户‑物品的潜在交互可能，关注了节点间的隐式反馈以获得更好的嵌入表征向量；同时通过使用余弦排名损失函数，过滤冗余样本以自适应的计算损失函数值，提高了物品推荐的准确性。
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公开(公告)号：CN114065048A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111413243.4
申请日：2021-11-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出了一种基于多异构图图神经网络的物品推荐方法，实现步骤为：获取用户信息、物品信息以及用户‑物品交互信息；构建属性异构图；构建用户‑物品交互异构图；构建全相邻异构图；构建基于多异构图图神经网络的物品推荐模型；对基于多异构图图神经网络的物品推荐模型进行迭代训练；获取向用户推荐的物品。本发明首先通过在多个异构图上构造一个属性辅助层、一个全相邻辅助层和多个图卷积神经网络层以更高效地获得用户嵌入向量和物品嵌入向量，从而更好地挖掘信息；其次通过保留部分层的节点自连接，充分利用了有限的数据，有效提高了物品推荐的准确性。
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