-
公开(公告)号：CN109086771B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810933249.6
申请日：2018-08-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了光学字符识别方法，其包括以下步骤：S1、将已知字符内容的光学图像进行相位编码转换为输入神经元；S2、将每个输入神经元转换为脉冲序列；S3、将得到的脉冲序列随机加入抖动强度为2ms的高斯噪声，得到输入脉冲序列；S4、将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并选出正样本训练集和负样本训练集；S5、通过感知机得到更新权值；S6、根据更新权值调整spiking神经网络，得到新的spiking神经网络；S7、采用新的spiking神经网络对待识别光学字符进行识别。本发明将将其负样本选取方式由原来的随机选取方式改变为选取驻点作为负样本的方式，并对学习规则作出相应调整，使得本发明的识别效率更高。
-
公开(公告)号：CN108827314B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810933487.7
申请日：2018-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种路径规划方法，其包括以下步骤：S1、在直角坐标系中录入每个目的地的位置；S2、建立同心圆，使每个目的地位于最大圆内；S3、将分布在同一圆环内的目的地连线成封闭的路径；S4、删除相邻两个圆环中两条封闭路径出现交叉的路段；S5、根据每个圆环中相邻两个目的地之间的路径长度是否大于该路径两端目的地与相邻圆环中的最近目的地的连线长度重新选择路径；S6、将非闭合路径的端点与其他非闭合路径的端点连接成一个闭合的路径，完成路径规划。本发明可以有效地规划多个站点之间的路径，不仅会提高行进效率，还会减少行进过程中资源的浪费，特别适用于物流配送等涉及多个站点的任务。
-
公开(公告)号：CN116338616A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310188079.4
申请日：2023-03-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的雷达测向方法，包括以下步骤：S1、采集各天线编号、相位、振幅，以及采集设定的雷达转台电机偏置角度，得到原始输入矩阵{天线编号，相位，振幅，频率，偏置角度}，并进行数据预处理得到网络输入矩阵{频段，天线编号，相位，振幅}，将偏置角度作为训练标签；S2、设定脉冲神经元参数，利用脉冲神经元构建和初始化脉冲神经网络；S3、将网络输入矩阵作为神经元的输入电流输入，采用STBP算法逐层训练所述脉冲神经网络直至结果收敛；S4、将待测向信号预处理后得到的矩阵输入训练后的脉冲神经网络得到分类结果。本发明应用脉冲神经网络实现对雷达信号的定位，计算量小、延迟低，能提升雷达测向准确性和精确度。
-
公开(公告)号：CN107609090A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710801623.2
申请日：2017-09-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种分布式存储系统中多副本弱一致性维护方法，针对分布式存储系统中的多副本一致性更新问题，借助于元数据服务器，基于文件价值计算公式，使用文件更新队列与副本更新队列管控多副本的更新时间、更新次序，以及用户的访问，从而实现多副本间的弱一致性更新策略。具体：当用户对文件或数据进行修改后，通过计算文件的价值，确定文件的更新顺序；待更新的文件，会根据其副本的访问频率和数据存储节点的负载情况依次对其副本进行更新；由于本申请的方法不用时刻都保证文件副本间完全相同，只需在用户再次访问之前保证数据的正确性即可，这样将有利于提高网络带宽的利用率以及延迟传播速度，系统存储环境的一致性维护也更加灵活。
-
公开(公告)号：CN108827314A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810933487.7
申请日：2018-08-16
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种路径规划方法，其包括以下步骤：S1、在直角坐标系中录入每个目的地的位置；S2、建立同心圆，使每个目的地位于最大圆内；S3、将分布在同一圆环内的目的地连线成封闭的路径；S4、删除相邻两个圆环中两条封闭路径出现交叉的路段；S5、根据每个圆环中相邻两个目的地之间的路径长度是否大于该路径两端目的地与相邻圆环中的最近目的地的连线长度重新选择路径；S6、将非闭合路径的端点与其他非闭合路径的端点连接成一个闭合的路径，完成路径规划。本发明可以有效地规划多个站点之间的路径，不仅会提高行进效率，还会减少行进过程中资源的浪费，特别适用于物流配送等涉及多个站点的任务。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107067359A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201610407638.6
申请日：2016-06-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T1/00
CPC classification number: G06T1/0021 , G06T2201/0203
Abstract: 本发明专利公开了一种基于布朗运动与DNA编码的Contourlet域图像共享方法，包括原始图像的Contourlet分解步骤、低频子带系数的DNA编码步骤、布朗运动和陈氏超混沌系统生成序列步骤、置乱DNA编码矩阵步骤、DNA编码置乱矩阵的解码步骤、DNA译码矩阵生成低频子带置乱系数步骤、低频子带置乱系数与高频子带系数生成置乱图像步骤、置乱图像生成加密图像步骤、加密图像的中国剩余定理分解步骤以及原始图像恢复步骤。该基于布朗运动与DNA编码的Contourlet域图像共享方法采用了图像的部分频域进行置乱，同时加密之后的影子图像具有白噪声统计性质，利用其中的t副影子图像可对原始图像恢复，该方法相对于其他的方法更容易存储与传输，且能保证重要图像的机密性、强抗攻击能力和完整性。
-
公开(公告)号：CN103678948B
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201410009791.4
申请日：2014-01-09
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种CCHP系统三联供多目标优化方法，包括年能源消耗模型、年运营费用模型、污染排放模型的数学模型建立，由上述三个数学模型组成多目标优化函数并将其作为算法的适应值，利用随机鱼群算法进行求解得出设备容量数据，根据各个设备容量数据设计CCHP系统的设备购置方案。本发明体现了帕累托最优原则，将CCHP系统三联供的各个目标达到最优的资源配置，给决策者提供多样化的设备购置方案。
-
公开(公告)号：CN103678948A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201410009791.4
申请日：2014-01-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种CCHP系统三联供多目标优化方法，包括年能源消耗模型、年运营费用模型、污染排放模型的数学模型建立，由上述三个数学模型组成多目标优化函数并将其作为算法的适应值，利用随机鱼群算法进行求解得出设备容量数据，根据各个设备容量数据设计CCHP系统的设备购置方案。本发明体现了帕累托最优原则，将CCHP系统三联供的各个目标达到最优的资源配置，给决策者提供多样化的设备购置方案。
-
公开(公告)号：CN113901869A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111029361.5
申请日：2021-09-02
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Spiking神经网络的无接触液位检测方法，涉及图像处理领域，从视频中提取有效静态信息与动态信息；将得到的信息转换为脉冲序列；利用spiking神经元构建多层神经网络；设定spiking神经元参数；将所述脉冲序列作为输入，在液面即将到达容器口时释放脉冲信号；本方法将SNN与图像处理的方法相结合，应用于无接触液位检测，为智能检测设备轻量化、边缘化提供了新思路，同时扩展了基于spiking神经网络的类脑芯片的应用范围。
-
公开(公告)号：CN109086771A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810933249.6
申请日：2018-08-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了光学字符识别方法，其包括以下步骤：S1、将已知字符内容的光学图像进行相位编码转换为输入神经元；S2、将每个输入神经元转换为脉冲序列；S3、将得到的脉冲序列随机加入抖动强度为2ms的高斯噪声，得到输入脉冲序列；S4、将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并选出正样本训练集和负样本训练集；S5、通过感知机得到更新权值；S6、根据更新权值调整spiking神经网络，得到新的spiking神经网络；S7、采用新的spiking神经网络对待识别光学字符进行识别。本发明将将其负样本选取方式由原来的随机选取方式改变为选取驻点作为负样本的方式，并对学习规则作出相应调整，使得本发明的识别效率更高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
19
records
(took 0.021 seconds)
