公开(公告)号：CN117274046A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310805434.8

申请日：2023-07-03

Applicant: 桂林电子科技大学 ,  电子科技大学

Inventor： 王鑫 ,  肖恒 ,  蔡竟业 ,  覃琴 ,  邓建华

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于扩散模型的单幅图像超分辨重建方法，收集网络数据中的高清图像，构建模型训练数据集，并形成配对的高分辨图像和低分辨图像；将数据集混合，得到混合训练集；基于混合训练集利用多峰分布对去噪分布进行建模，得到去噪模型；基于去噪模型和低分辨图像进行扩散重建高分辨图像，该方法设计了一种新的条件图像生成方法，称为SRDDGAN，SRDDGAN引入一种多峰分布去建模，其中去噪分布是条件GAN来建模的，同时注入潜在变量以促进GAN的稳定性训练以及提供多样性，解决基于DDPM的SISR方法中采样速度慢以及对抗网络训练不稳定的问题。

公开(公告)号：CN119653361B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510185176.7

申请日：2025-02-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡博 ,  涂世搭 ,  杨晓宇 ,  殷光强 ,  蔡竟业

IPC: H04W12/065 ,  H04W12/37 ,  H04W12/68 ,  G06F21/31 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2411 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N20/10 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明提供了一种基于多模态特征融合的隐式身份认证方法，该方法将获取到的传感器数据的离散信号转换成为灰度图像，然后，使用预训练好的卷积神经网络进行特征提取，结合GRU提取触摸屏序列数据特征，然后将两种模态的特征送入多模态融合网络进行特征融合，包括初步特征融合和深层特征融合，初步特征融合通过自适应特征融合模块和通道交换特征融合模块分别对两种模态的特征进行初步融合，深层特征融合通过改进的网络模型CrossMamba进行多模态的深度特征融合，并生成融合后的最终特征，最后通过身份认证模块进行身份认证。通过本发明方案增强了模型的灵活性和适应性，大大提高了身份认证的准确率和可靠性。

公开(公告)号：CN118801128B

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202411094229.6

申请日：2024-08-09

Applicant: 内蒙古高新科技控股有限责任公司 ,  电子科技大学

Inventor： 吕海瑞 ,  游长江 ,  王梓 ,  邓建华 ,  蔡竟业 ,  郝怡程 ,  王伟

IPC: H01Q23/00 ,  H01Q1/36 ,  H01Q1/38 ,  H01Q1/50 ,  H01Q5/28 ,  H01Q5/314 ,  H01Q1/48 ,  H01Q5/10 ,  H01Q3/00

Abstract: 本说明书实施例提供一种基于缝隙耦合的可重构天线以及控制方法，其中所述基于缝隙耦合的可重构天线，包括：天线本体、变容二极管和PIN二极管；天线本体包括半圆形贴片、枝节单元和接地板；半圆形贴片与枝节单元之间存在贴片缝隙，变容二极管设置于贴片缝隙中，变容二极管将半圆形贴片与所述枝节单元连接；变容二极管设置有相应的第一偏置电路，第一偏置电路用于调节变容二极管两端的电压，对天线频率进行重构；接地板的表面设置有地板缝隙，地板缝隙中设置有PIN二极管，PIN二极管设置有对应的第二偏置电路，第二偏置电路用于调节PIN二极管的通断状态，对天线的方向图进行重构，通过简单的结构实现对天线的频率和方向图进行重构。

公开(公告)号：CN119004719A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411094227.7

申请日：2024-08-09

Applicant: 内蒙古高新科技控股有限责任公司 ,  电子科技大学

Inventor： 吕海瑞 ,  游长江 ,  何浩 ,  邓建华 ,  蔡竟业 ,  郝怡程 ,  王伟

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/24 ,  H01Q21/00 ,  G06F111/04

Abstract: 本说明书实施例提供一种基于幅度谱分析的非频变天线阵列优化布阵方法以及装置，其中所述基于幅度谱分析的非频变天线阵列优化布阵方法包括：获取由多个天线单元构成的虚拟密集阵列，并确定所述虚拟密集阵列的初始参数；基于所述初始参数构建参考方向图，并确定所述参考方向图的初始激励以及所述虚拟密集阵列的期望指标参数；基于所述初始激励和所述期望指标参数构造空谱分布，按照所述空谱分布对应的幅度谱信息在所述虚拟密集阵列中选择目标天线单元；根据所述目标天线单元构建目标非均匀阵列，其中，所述目标非均匀阵列满足预设的天线辐射条件。能够在降低天线阵列的密集度的同时保证天线阵列的辐射性能，降低了硬件的复杂性和成本。

公开(公告)号：CN118349985B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410765642.4

申请日：2024-06-14

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 胡博 ,  殷光强 ,  于永斌 ,  王向向 ,  蔡竟业 ,  冯箫 ,  王靖雅 ,  韩欣轶

IPC: G06F21/32 ,  G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提出一种基于对比学习和多模态生物特征的身份识别方法，属于人工智能算法领域。所述包括如下步骤：步骤S21：采集多模态生物特征数据；步骤S22：对采集的多模态生物特征数据进行预处理；步骤S23：将经过预处理的多模态数据送入预训练好的姿态分类模型对传感器数据和触屏数据标识姿态标签；步骤S24：将经过预处理的多模态数据送入训练好的Siamese神经网络模型进行特征提取及降维；步骤S25：提取融合特征；步骤S26：计算相似度；步骤S27：根据相似度计算结果对用户身份进行识别。本发明通过对比学习以及多模态数据的综合利用能够提高身份识别的准确性和稳定性；在身份识别过程中减少误识率和漏识率；同时保护用户隐私，优化用户体验。

公开(公告)号：CN101064510B

公开(公告)日：2010-07-21

申请号：CN200710048903.7

申请日：2007-04-19

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 蔡竟业 ,  杨远望 ,  徐锐敏 ,  延波 ,  谢小强

IPC: H03L7/197

Abstract: 本发明公开了一种低相位杂散频率合成方法及其应用。本发明一改现有技术的频率合成方法对于确定的输出频率，其合成方案的频率配置关系总是一定的状况，利用多重调节的频率合成方案任一输出频率都可能有多种频率配置关系这一特点，在确保得到输出频率的前提下，通过对输出信号的实测(可利用相噪自动测试系统进行测试)，选择频谱纯度尤其是杂散指标最好的频率配置关系，将其存入RAM/ROM中。实际使用频率合成器时以查表方式，从RAM/ROM中读出对应频率关系进行配置，以达到设计出高分辨率，低杂散低相噪的捷变频微波毫米波频率合成器的目的，从而提高微波毫米波频率合成器的性能，尤其是大大减小频率合成器杂散指标的调试难度。

公开(公告)号：CN118862968B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411337513.1

申请日：2024-09-25

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 成勋 ,  于永斌 ,  王向向 ,  冯箫 ,  蔡竟业 ,  韩欣佚 ,  王靖雅

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N7/02

Abstract: 本发明提供一种基于物理引导的装配加工精度神经网络混合诊断模型，属于装配加工制造领域。本发明提出的混合诊断模型首先基于模糊层次分析法与状态空间模型，构建所需诊断装配工艺线的机理模型；然后获取数据集并预处理；最后构建基于机理模型引导的装配质量神经网络动态预测模型；本模型能够对装配工艺进行动态跟踪、识别，及时指导模型训练过程，减少装配工艺的数据所需量，保证模型精度，能够用于在线的产品装配质量准确识别任务。提出了一种融合状态空间模型与模糊层次分析法的装配线故障诊断机理模型，能够有效减少装配过程的数据采集量。此外，该方法还能够对装配工艺进行准确的精度识别，从而完成装配的多层次判断。

公开(公告)号：CN118824547A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411075366.5

申请日：2024-08-07

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 邓建华 ,  冯正权 ,  吴灵雅 ,  李雪莲 ,  代欣言 ,  张浩 ,  罗博 ,  谢佳雨 ,  蔡竟业

IPC: G16H50/30 ,  G16H30/20 ,  G06V10/774 ,  G06V10/776 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络融合机制的乳腺癌转移风险评估方法，属于医学图像处理技术领域。本发明包括：构建前哨淋巴结SLN超声图像数据集，包括SLN二维超声数据集TDUS和SLN超声造影数据集CEUS；构建乳腺癌转移风险评估模型，该评估模型包括：基于残差网络的第一子网络、基于自注意力神经网络的第二子网络，以及基于Choquet模糊积分的模糊积分融合模块；其中，第一、二子网络分别用于预测当前输入图像数据的乳腺癌转移风险的二分类的评估结果；通过基于Choquet模糊积分的模糊积分融合模块对子网络输出的评估结果进入结果融合处理，以输出最终评估结果，从而实现机器阅读SLN超声图像的乳腺癌转移风险辅助评估器。本发明方法提供的乳腺癌转移风险评估模型能高效、准确地辅助医师进行乳腺癌转移风险的预测，提升医生效率，降低医生工作强度。

公开(公告)号：CN118011810B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202410151235.4

申请日：2024-02-02

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 于永斌 ,  冯箫 ,  王向向 ,  王靖雅 ,  韩欣佚 ,  郑智文 ,  李臣波 ,  胡博 ,  蔡竟业

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开一种具有多次变频周期扰动补偿能力的APDOB的自动设计系统，涉及群体智能算法与自动控制领域，解决现有APDOB的参数设计只能应对单一扰动变化限制了其在复杂场景下的应用的问题；本发明包括具有补偿能力的自适应周期扰动观测器APDOB，其包括6个设计参数即低通滤波器截止频率ga,带通滤波器设计频率gb,陷波参数r,多比率k,遗忘因子λ,正则化参数δ；模糊逻辑系统用于对APDOB的6个设计参数在线调参；优化系统用于对模糊逻辑系统中的参数进行搜索优化，所述优化系统采用算法OPSaDE；本发明将基于OPSaDE算法优化得到的模糊逻辑系统部署在APDOB中得到的最优化模糊APDOB系统相比传统的APDOB，可以有效补偿基波频率多次变频率的周期扰动，因此可以广泛应用于复杂场景任务中。

公开(公告)号：CN113361432B

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202110662868.8

申请日：2021-06-15

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 邓建华 ,  秦琪怡 ,  常为弘 ,  俞泉泉 ,  何佳霓 ,  杨杰 ,  李龙 ,  代铮 ,  郑凯文 ,  赵建恒 ,  陶泊昊 ,  苟晓攀 ,  肖正欣 ,  余坤 ,  陈翔 ,  蔡竟业

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的视频文字端到端检测与识别的方法，属于视频文字处理技术领域。本发明的步骤包括：对待识别的视频序列段，分别对每一视频帧图像进行图像尺寸归一化处理，以使得预处理后的图像尺寸与端到端的文字检测与识别网络的输入相匹配；将预处理后的图像依次输入至端到端的文字检测与识别网络，获取待识别的视频序列段的文字识别结果。本发明实现了视频文字端到端的检测与识别，规避了多模块目标不一致而导致误差累积等固有缺陷，减少了工程复杂度。还通过共享特征提取网络优化网络结构，同时由于使用了感受野较大的特征图输入到网络的识别分支中，相比于使用原图进行输入，特征图能够包含更大范围的信息，提高了识别准确率。