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公开(公告)号：CN116662830B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202310228126.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/243
Abstract: 本发明提出了一种基于置信决策树的目标分群方法及装置，通过侦测获取到目标的个体属性、能力属性及通信关系；将所有目标作为根节点；从根节点开始进行节点划分；遍历所有待划分节点，直至所有节点均无需划分，最终形成置信决策树；按照目标在所述置信决策树中属于某个子节点的置信度，从而确定目标所在群体。本发明在划分过程中确定了置信决策树节点划分时的切割点，提出了基于切割点的置信划分方法，以此生成子节点最终形成置信决策树。最后可以在已知群体个数的情况下对置信决策树得到的对抗群体进行调整。本发明得到的对抗群体可以通过决策树的路径对对抗群体进行描述，同时置信划分可以实现对对抗目标与对抗群体间关系的精准判断。
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公开(公告)号：CN116662830A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310228126.3
申请日：2023-03-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/23 , G06F18/243
Abstract: 本发明提出了一种基于置信决策树的目标分群方法及装置，通过侦测获取到目标的个体属性、能力属性及通信关系；将所有目标作为根节点；从根节点开始进行节点划分；遍历所有待划分节点，直至所有节点均无需划分，最终形成置信决策树；按照目标在所述置信决策树中属于某个子节点的置信度，从而确定目标所在群体。本发明在划分过程中确定了置信决策树节点划分时的切割点，提出了基于切割点的置信划分方法，以此生成子节点最终形成置信决策树。最后可以在已知群体个数的情况下对置信决策树得到的对抗群体进行调整。本发明得到的对抗群体可以通过决策树的路径对对抗群体进行描述，同时置信划分可以实现对对抗目标与对抗群体间关系的精准判断。
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公开(公告)号：CN113298007A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110622757.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种小样本SAR图像目标识别方法，该方法首先基于SAR图像目标的特性，建立了生成对抗网络，随后引入了两类客观参数,评价生成图像，筛选评价较高的图像构建扩容数据集；最后，使用基于CNN的SAR图像分类模型对扩容后的数据集进行目标识别，对比分析了多种不同方法扩容的数据集的结果。本发明方法能有效改善SAR目标识别数据集数据分布的均匀性和内容的多样性，相较于传统的SAR数据集扩容方式如图像剪切、尺度变换、反转变换等方法，有着大幅度的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113283523A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110624768.6
申请日：2021-06-04
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种最大熵证据C均值聚类方法，首先在传统ECM算法的目标函数中加入熵约束条件；然后针对条件极值问题使用拉格朗日乘子法，引入n个拉格朗日因子，然后对各个变量求导，得到各个变量的极值点，从而最终得到各变量的迭代公式，完成聚类工作。本发明利用信息熵区分样本相似性的特性对算法进行约束，减少噪声点对聚类性能的影响，同时将熵作为聚类算法的正则化函数，有效提高了算法的噪声检测能力和对观测值的适当分配能力。
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公开(公告)号：CN112584311A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011477793.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WKNN融合的室内三维空间指纹定位方法，该方法从位置指纹的参考点中挖掘信息、融合信息，从而实现在位置指纹的基础上，与几何定位结果融合，以提高精度和稳定性。能够在不细化3D指纹数据库的情况下，通过KNN求取K个最近邻参考点，加权得到一种定位结果；再以数据库中基站的坐标和距离的几何关系求解另一种定位结果，两种结果进行融合实现更加精确而稳定的定位精度。该方法充分利用位置指纹信息，计算简单，定位精度高且稳定性高。
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公开(公告)号：CN113298007B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110622757.4
申请日：2021-06-04
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种小样本SAR图像目标识别方法，该方法首先基于SAR图像目标的特性，建立了生成对抗网络，随后引入了两类客观参数,评价生成图像，筛选评价较高的图像构建扩容数据集；最后，使用基于CNN的SAR图像分类模型对扩容后的数据集进行目标识别，对比分析了多种不同方法扩容的数据集的结果。本发明方法能有效改善SAR目标识别数据集数据分布的均匀性和内容的多样性，相较于传统的SAR数据集扩容方式如图像剪切、尺度变换、反转变换等方法，有着大幅度的提升。
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公开(公告)号：CN112584311B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011477793.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于WKNN融合的室内三维空间指纹定位方法，该方法从位置指纹的参考点中挖掘信息、融合信息，从而实现在位置指纹的基础上，与几何定位结果融合，以提高精度和稳定性。能够在不细化3D指纹数据库的情况下，通过KNN求取K个最近邻参考点，加权得到一种定位结果；再以数据库中基站的坐标和距离的几何关系求解另一种定位结果，两种结果进行融合实现更加精确而稳定的定位精度。该方法充分利用位置指纹信息，计算简单，定位精度高且稳定性高。
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