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公开(公告)号：CN118708829A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410858180.0
申请日：2024-06-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/955 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N5/022
Abstract: 本发明公开了一种基于RoBERTa模型的农情实体链接方法，其包括：识别目标文本中的目标实体，并从目标文本中提取表达目标实体的实体提及以及实体提及的上下文，根据实体提及以及上下文构建第一文本；将第一文本输入至第一RoBERTa模型中进行文本嵌入，得到第一嵌入向量；将n个第二文本输入至第二RoBERTa模型中进行文本嵌入得到n个第二嵌入向量；计算第一嵌入向量与n个第二嵌入向量的相似度，并确定与第一嵌入向量的相似度最高的k个第二嵌入向量，将k个第二嵌入向量对应的k个实体作为k个候选实体，并基于k个候选实体进行实体消歧，得到目标候选实体；将目标实体的实体提及链接至知识图谱中的目标候选实体。本发明提高了实体链接的准确性。
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公开(公告)号：CN107396322B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201710750288.8
申请日：2017-08-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及室内定位方法，尤其涉及一种基于路径匹配与编码译码循环神经网络的室内定位方法。本发明包括训练阶段和测试阶段。训练阶段在待定位区域中设计行走路径，并采集移动设备在各路径上行走时来自AP的信号接收强度动态时间序列；对RSS时间序列进行预处理；通过插值得到对应的位置时间序列；建立编码译码循环神经网络模型，用长短时记忆作为模型的基本组件，定位服务器利用预处理后的RSS时间序列及对应的位置时间序列对循环神经网络模型进行训练。测试阶段获取在线RSS数据，得到RSS时间序列；对RSS时间序列进行预处理，把预处理后的RSS时间序列作为已训练好的深度学习模型的输入，得到的输出序列作为对移动设备的路径位置估计。
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公开(公告)号：CN109039567A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810954868.3
申请日：2018-08-21
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04L5/0044 , H04L5/0037 , H04L5/0048 , H04L25/0224
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种SCMA多址接入系统的导频与数据叠加传输方法。本发明首先通过一组正交的导频序列估计出多个用户的初始信道信息，然后采用不同用户的导频和数据叠加的方式，更新不同用户的信道信息。在此导频配置方案下，每个子载波上没有不同用户的导频叠加，只有不同发送用户的数据和导频叠加，既提高了信道估计的准确性，又保证了系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN108964864A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810954156.1
申请日：2018-08-21
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: H04L5/0048 , H04L25/0202 , H04L25/03159 , H04L27/2602
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种SCMA多址系统中的非正交导频与信号传输方法。本发明首先通过一组正交的导频序列估计出多个用户的初始信道信息，然后采用不同用户的导频非正交叠加的方式，更新不同用户的信道信息。在此导频配置方案下，每个子载波上没有不同发射天线的导频叠加，只有不同发射天线的数据和导频重叠，这样既提高了信道估计的准确性，又保证了系统的频谱效率。
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公开(公告)号：CN107080933A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710345083.1
申请日：2017-05-16
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A63B71/06 , A61B5/0205 , A61B5/11 , G06F19/00
CPC classification number: A63B71/0619 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/11 , A61B5/681 , A61B5/6824 , A61B5/7203 , A61B5/7271 , A61B5/7405 , A61B5/742 , A61B5/746 , A63B71/0622 , A63B71/0686 , A63B2071/0625 , A63B2220/70 , A63B2220/72 , A63B2220/803 , A63B2220/836 , A63B2225/50 , A63B2230/06 , G06F19/3475 , G06F19/3481 , G16H50/30
Abstract: 本发明涉及一种面向肥胖患者的运动检测与反馈干预系统及方法。系统包括ARM处理器、心率传感器、运动传感器、光照传感器、温度传感器、数字时钟芯片、FLASH存储器、LED警示器、微型蜂鸣器、蓝牙天线、电源管理芯片和电池。方法包括(1)、输入佩戴者的年龄和当前时间信息，然后采集肥胖患者的运动加速度数据、心率数据、周围的温度数据和光照强度数据；(2)、对数据进行加窗平滑滤波降噪、采样和校正处理；(3)、加权处理运动加速度数据和心率数据，得到运动强度等级评估值，融合运动强度等级评估值、体感温度等级评估值、体感亮度等级评估值和使用时间段获得对肥胖患者的反馈干预等级；(4)对肥胖患者实施干预处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106506429A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611051163.8
申请日：2016-11-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种用于OFDM系统的峰值抵消方法。本发明的方法按照时域OFDM信号样点值的索引顺序，通过将信号幅值和给定门限TH的比较，以及信号幅值间的比较，准确找出一个超过门限的信号峰值，然后以该峰值为中心减去一个加权的长度为L的抵消函数，为了至少使得该峰值的幅度值等于门限值；完成一次峰值抵消后，顺次寻找下一个超过门限的峰值，重复上述峰值抵消过程直至遍历完一个OFDM符号的样点。与现有方法相比较，改进的方法在不损失峰均比抑制性能的情况下，能够改善系统的误码率性能，是一种低复杂度的有效的峰均比抑制方法。
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公开(公告)号：CN102930063B
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201210516057.8
申请日：2012-12-05
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征项选择及权重计算的文本分类方法，对分析整理得到的语料训练集，在传统的TF-IDF特征项权重计算基础上，根据CHI卡方统计考虑特征项与不同类别之间的相关度、特征项的信息熵考虑特征项类内的平均分布情况对特征项的权重进行调整。再根据特征项类间权重差对特征项进行评估、选择。将训练集文本与待分类文本分别以特征子空间中的特征项表示成向量的形式。计算待分类文本和训练集文本之间的相似度，来确定待分类文本的类别。由于在特征项选择及权重计算过程中，在TF-IDF基础上综合考虑了特征项在类间类内的分布情况，提高了特征项选择的准确度，有效降低特征项维数，从而提高文本分类的效率和精度。
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公开(公告)号：CN102724506B
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201210198818.X
申请日：2012-06-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种JPEG_LS常规编码硬件实现方法，主要解决目前JPEG_LS编码时参数更新与误差值计算结构复杂、处理速率缓慢的问题。本发明采用四级反馈回路，实时更新并反馈参数更新值，用当前像素点的前两个点误差修正参数值预测误差值，利用两步预测，简化了误差值计算过程，得到第一步预测结果后，对预测结果进行后续运算，合理地安排了每一级的数据处理量，能够在更新的同时进行误差预测，最终获得哥伦布参数进行哥伦布编码，输出压缩码流。本发明具有处理速度快，占用资源少，简单易行的优点，易于FPGA实现。
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公开(公告)号：CN104523275A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410835765.7
申请日：2014-12-25
Applicant: 西安电子科技大学
CPC classification number: A61B5/055 , A61B5/0033
Abstract: 本发明涉及一种健康人群白质纤维束图谱构建方法，通过寻找个体灰质结构空间与DTI空间的对应关系，计算组人群的张量图像平均空间信息，将个体的DTI数据转换到这个平均空间下；利用相关融合手段将磁共振解剖结构像和MNI标准模板联合配准后的参数与组内配准参数进行融合，同时作用到个体T1数据集上，构建出组过渡张量图像模板；通过非线性配准再将个人T1数据配准到该过渡模板上，得到T1结构像配准到过渡模板的变换参数；将该变换参数作用到个人的DTI数据上，采用保持主特征方向的方法对每个体素点进行张量场的方向校正，并对校正后的张量进行逐个体素点的线性平均，最终获得特定健康人群组的弥散张量图谱。
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公开(公告)号：CN102970531B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210434244.1
申请日：2012-10-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04N19/42
Abstract: 本发明公开了一种JPEG-LS近无损图像压缩编码器硬件实现方法，克服了现有技术中编码器处理速度慢，压缩性能差的缺点，本发明的具体步骤如下：(1)获得预测重建值；(2)像素预测；(3)获得上下文索引值；(4)获得像素残差；(5)重建值计算；(6)参数更新；(7)误差映射；(8)Golomb编码；本发明相比于现有技术，具有处理速度快，压缩性能好，硬件实现复杂度低的优点。
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