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公开(公告)号:CN111738315B
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202010521228.0
申请日:2020-06-10
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗融合多源迁移学习的图像分类方法,主要解决现有技术图像分类准确率低的问题。其实现方案是:1)建立特征提取网络,从原始图像文件中提取图像特征;2)将图像特征输入特定的域判别器及分类器,计算得到域判别损失及目标域数据的伪标记、源域数据的分类损失;3)利用目标域样本伪标记与源域样本标记,计算得到源域与目标域中所有类别的MMD距离之和;4)利用域判别损失、分类损失及MMD距离之和对特征提取网络、域判别器及分类器进行训练;5)将待测样本依次输入到训练后的特征提取网络、域判别器及分类器,输出待测样本的类别标记。本发明能有效提高各类图像的分类准确率,可用于训练数据标记缺失下的图像分类。
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公开(公告)号:CN113111938A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110384418.7
申请日:2021-04-09
Applicant: 中国工程物理研究院电子工程研究所 , 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数字高程模型数据的地形分类方法,其方案是:构建训练集及测试集;构建特征提取网络及识别网络;对训练样本进行剪裁增强,并将其依次输入到特征提取网络和识别网络,得到训练样本预测类别向量;利用训练样本真实标签及预测类别向量获取交叉熵损失;通过最小化交叉熵损失对特征提取网络及识别网络进行训练;将测试样本随机剪裁并输入到训练好的特征提取网络中,得到测试样本的样本特征;将测试样本特征输入到训练好的识别网络中,得到测试样本预测类别向量;测试样本预测类别向量中最大元素所对应的类别标签即为测试样本预测类别标签。本发明只需待分类样本就可区分山地、丘陵、盆地及平原地形,可用于数字高程模型地形分类。
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公开(公告)号:CN107861117B
公开(公告)日:2020-11-17
申请号:CN201710963976.2
申请日:2017-10-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于连续波周界监视雷达的多目标参数测量方法,属于信号处理技术,具体涉及连续波雷达的频谱修正、多目标配对和参数测量方法。提供一种方法,解决差拍操作带来的距离速度耦合问题;解决“距离‑多普勒”域(RD域)数据的频谱修正,以便能实现高精度的测距测速;在多目标情形下能够准确进行目标配对。针对连续波周界监视雷达,提供了一种高效、高精度的多目标距离、速度测量算法;在频谱细化方面,突破了传统频谱细化或校正操作只在一维距离频谱进行的限制,对于测速精度的提高没有一味依赖于增加FFT点数或者距离谱的细化,而是同时充分利用MTD的结果,这样就提高了算法的效率和信息的利用率。
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公开(公告)号:CN111738315A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010521228.0
申请日:2020-06-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对抗融合多源迁移学习的图像分类方法,主要解决现有技术图像分类准确率低的问题。其实现方案是:1)建立特征提取网络,从原始图像文件中提取图像特征;2)将图像特征输入特定的域判别器及分类器,计算得到域判别损失及目标域数据的伪标记、源域数据的分类损失;3)利用目标域样本伪标记与源域样本标记,计算得到源域与目标域中所有类别的MMD距离之和;4)利用域判别损失、分类损失及MMD距离之和对特征提取网络、域判别器及分类器进行训练;5)将待测样本依次输入到训练后的特征提取网络、域判别器及分类器,输出待测样本的类别标记。本发明能有效提高各类图像的分类准确率,可用于训练数据标记缺失下的图像分类。
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公开(公告)号:CN106257488B
公开(公告)日:2019-11-19
申请号:CN201610529486.7
申请日:2016-07-07
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于邻域特征空间鉴别分析的雷达目标识别方法,将每类雷达目标的数据划分为训练样本和测试样本;构建每个训练样本的类内邻域特征空间和类间邻域特征空间,并计算每个样本点到其类内和类间邻域特征空间的垂直矢量并计算其加权值;构建所有训练样本的类内散射矩阵和类间散射矩阵并求解高维雷达目标数据空间到低维特征子空间的变换矩阵,根据得到的变换矩阵,将所有的训练样本和测试样本从高维雷达目标数据空间变换到低维特征子空间中的特征点,完成特征提取;采用最近邻法对每一个测试样本的特征点进行分类,完成雷达目标识别。本发明方法能够有效提高子空间的学习能力,提高有限训练样本条件下的雷达目标识别性能,且运算量低。
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公开(公告)号:CN107703503A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201710863908.9
申请日:2017-09-22
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G01S13/58 , G01S13/726
Abstract: 该发明公开了一种基于GPU加速的点迹凝聚方法,属于数据处理技术,具体涉及加速点迹凝聚算法。针对边扫描边跟踪体制雷达,采用如图5的扫描方式,来自一个角度的回波数据为一帧数据,每收到W帧数据后,采用GPU对收到的W帧数据做并行距离向凝聚处理,得到每帧的目标,再采用CPU进行相同目标的判断和融合,从而实现本发明的目的。本发明的有益效果是在保证雷达持续每一圈扫描的同时,目标的点迹凝聚处理能够及时的对每一圈得到原始点迹数据进行凝聚,同时增加了一个截止变量,避免因为中间帧此目标没有原始点迹而造成此目标凝聚过程断裂而造成输出多个目标,提高了目标凝聚的准确性。
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公开(公告)号:CN104820213B
公开(公告)日:2017-10-17
申请号:CN201510205149.8
申请日:2015-04-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/40
Abstract: 该发明公开了一种基于动态剔除的搜索跟踪雷达方向图估计方法,属于信号处理技术,具体涉及跟踪雷达方向图计算方法。该方法包括:信号接收、信号处理、信号输出三个部分;其中信号接收为从收到的信号中每隔相同的时间提取一次信号的幅度信息,每次提取的幅度信息为一个待测幅度点,得到一系列待测幅度点;信号处理为针对每一个待测幅度点,计算该待测幅度点周围多个幅度点的平均幅度值,通过获得的平均值来判断该幅度点是否为异常点,若是异常点则将其剔除,再估计方向图。从而本发明得到比较理想的雷达方向图,并得到较为精确的主瓣与旁瓣的比值。
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公开(公告)号:CN106199544A
公开(公告)日:2016-12-07
申请号:CN201610481502.X
申请日:2016-06-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/411
Abstract: 本发明公开了基于核鉴别局部切空间排列的雷达目标距离像识别方法,其包括以下步骤:获取若干已知其所属目标类别的训练距离像和待识别其所属目标类别的测试距离像;预处理获取的训练距离像和测试距离像;基于局部切空间重构误差最小化和类间散射最大化准则,得到从高维距离像空间到低维特征空间的映射矩阵V;提取训练距离像和测试距离像的特征:y=VTk,其中,VT为映射矩阵V的转置,k为任意一个训练距离像或测试距离像的核向量;采用最近邻法比较测试距离像和训练距离像的特征,将每个待识别的测试距离像划归到离其最近的训练距离像所属的目标类别中。
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公开(公告)号:CN115520960A
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN202211061292.0
申请日:2022-09-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: C02F3/12
Abstract: 本发明提供了碳氢混合基质生物膜反应器及对含氧化性污染物水体进行净化的方法,属于水净化技术领域。本发明提供的碳氢混合基质生物膜反应器,包括原水箱、反应池、进水管路系统、出水管路系统、回流管路系统和供气系统;其中,所述供气系统包括H2气瓶、H2与CO2混合气瓶以及供气管路,所述供气管路的一端均与所述H2气瓶以及H2与CO2混合气瓶连接,所述供气管路的另一端与反应池内中空纤维膜组件的两个端口相连。采用本发明提供的碳氢混合基质生物膜反应器对含氧化性污染物水体进行净化时,能够通过中空纤维膜组件向生物膜内同步无泡扩散H2与CO2混合气,进而能够实现对生物膜内的pH值全区域控制。
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公开(公告)号:CN112218250A
公开(公告)日:2021-01-12
申请号:CN202011097625.6
申请日:2020-10-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的城市场景车联网多播路由方法,其步骤为:1)构建车联网;2)车联网中的每个车辆节点周期性地发送HELLO消息包;3)车辆节点更新QV表中的Q值;4)车联网中的每个路边节点周期性地发送HELLO消息包;5)路边节点更新QC表中的Q值;6)多播组源车辆节点将数据包发送到多播组源路边节点;7)多播组源路边节点将目的路边节点的数据包转发到多播组成员路边节点集合中的每一个路边节点;8)多播组成员路边节点将多播组源路边节点的数据包转发到多播组成员车辆节点集合中的每一个车辆节点。本发明能有效降低端到端时延,可用于城市环境下车联网的多播数据路由。
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