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公开(公告)号：CN119091649A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411269915.2
申请日：2024-09-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G08G1/07 , G08G1/01 , G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种基于双级循环通信的多交通信号灯智能控制方法，包括：步骤S1：构建状态编码模块，通过状态编码模块将原始交通信号灯数据转换为状态编码；步骤S2：构建基于注意力机制的循环门控模块，通过基于注意力机制的循环门控模块将状态编码转换为状态表征；步骤S3：构建双级循环通信架构，通过双级循环通信架构实现交通信号灯之间传递信息，将通信完成后所生成的状态表征传输给强化学习网络；步骤S4：训练强化学习网络，更新每个交通信号灯的神经网络参数，得到交通信号灯智能控制模型。本发明能够实现各个路口之间多个交通信号灯的智能控制，有效地降低交通路网中车辆的平均等待时间，提升路口的通行能力，缓解交通拥堵。
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公开(公告)号：CN116880434B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310735701.9
申请日：2023-06-20
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出一种空地异构无人集群协同控制方法，涉及无人集群技术领域。首先，通过分析无人机、无人车的运动学及动力学特性建立各智能单元模型，引入云雾计算架构、聚集‑分散函数建立空地异构无人集群系统模型，定义云网络、雾网络的误差模型，并且建立拒绝服务攻击Denial of Service(Dos)模型；其次，采用事件触发机制减少DOS攻击所带来的影响，设计基于领导跟随策略的云网络渐进一致性控制律；最后，采用事件触发机制设计雾网络分布式平均一
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公开(公告)号：CN107170020B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201710417963.5
申请日：2017-06-06
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小量化误差准则的字典学习静态图像有损压缩方法，用于解决现有静态图像有损压缩方法量化误差大的技术问题。技术方案是将稀疏系数对应索引的信息熵作为正则项加入稀疏编码的目标函数中，在使用正交匹配追踪算法选取字典原子时，通过最小化信息熵来限制字典原子的分散度，降低稀疏系数对应索引的编码代价；同时，在字典学习的过程中，通过对稀疏系数进行排序，并寻找使得稀疏系数总离差平方和最小的k惯序划分，将每个划分作为一个量化组，不同量化组之间采用不同的量化步长，同一个量化组内采用相同的量化步长，从而使最终的量化误差最小。
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公开(公告)号：CN107170020A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710417963.5
申请日：2017-06-06
Applicant: 西北工业大学
CPC classification number: G06T9/00 , G06K9/6223 , H03M7/3059 , H03M7/6041 , H03M7/6088
Abstract: 本发明公开了一种基于最小量化误差准则的字典学习静态图像有损压缩方法，用于解决现有静态图像有损压缩方法量化误差大的技术问题。技术方案是将稀疏系数对应索引的信息熵作为正则项加入稀疏编码的目标函数中，在使用正交匹配追踪算法选取字典原子时，通过最小化信息熵来限制字典原子的分散度，降低稀疏系数对应索引的编码代价；同时，在字典学习的过程中，通过对稀疏系数进行排序，并寻找使得稀疏系数总离差平方和最小的k惯序划分，将每个划分作为一个量化组，不同量化组之间采用不同的量化步长，同一个量化组内采用相同的量化步长，从而使最终的量化误差最小。
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公开(公告)号：CN115688926B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211338825.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N7/01 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06F18/23213 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种融合贝叶斯网络和深度学习的飞机作战效能敏感性分析，通过结合贝叶斯网络少量样本数据下的建模优势和深度学习出色的高维数据处理能力来构建飞机作战系统代理模型，为Sobol指数法进行敏感性分析创造完备的条件，提高飞机作战效能敏感性分析的精度。通过基于互信息层次聚类方法对用于飞机作战效能敏感性分析的高维数据进行初步处理，然后应用自编码器对初步处理后的数据进行特征提取，实现降维，接着通过贝叶斯网络建立模型，至此飞机作战系统代理模型通过深度学习和贝叶斯网络模型的融合成功建立，通过代理模型实现对飞机作战效能的高精度敏感性分析。有效地解决了飞机作战效能敏感性分析问题中样本量较少的代理模型难以建立的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118280328A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410446970.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G10K11/172 , G10K11/20 , G10K11/30
Abstract: 本发明提供了一种双面声波协同调控的声学超结构及其设计方法，解决现有声学超材料只能实现单侧波调控，无法实现双侧波调控的技术问题。一种双面声波协同调控的声学超结构包括多个阵列排布的声学单元；声学单元为Ω型亥姆霍兹共鸣器，且Ω型亥姆霍兹共鸣器的声波入口侧和声波出口侧分居Ω型的两侧，其中，声波入口侧设置有三面敞口的曲折空腔；通过调整所述曲折空腔的长度和宽度，能够调节声学单元下表面的阻抗；通过对声学单元的参数设计以及声学单元的周期排布能够实现声学超结构两侧阻抗差异化排布，使得声学超结构的声波入口侧和声波出口侧之间具有相位梯度。
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公开(公告)号：CN117429642A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311370923.1
申请日：2023-10-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明面向跨介质无人飞行器，提出了一种多模态可重复切换的机翼展开机构，可以满足跨介质飞行器在不同工作环境下对快速可控地切换气动构型的需求，同时也能够在满足尺寸约束的前提下提高飞行器升阻比。通过开展大量研究工作，本发明也进一步解决了切换式升力机构常存在的工作流程复杂，载荷和飞行振动条件复杂等问题，为日后的设计工作提供了良好的基础。
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公开(公告)号：CN115688926A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211338825.5
申请日：2022-10-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N7/01 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06F18/23213 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及一种融合贝叶斯网络和深度学习的飞机作战效能敏感性分析，通过结合贝叶斯网络少量样本数据下的建模优势和深度学习出色的高维数据处理能力来构建飞机作战系统代理模型，为Sobol指数法进行敏感性分析创造完备的条件，提高飞机作战效能敏感性分析的精度。通过基于互信息层次聚类方法对用于飞机作战效能敏感性分析的高维数据进行初步处理，然后应用自编码器对初步处理后的数据进行特征提取，实现降维，接着通过贝叶斯网络建立模型，至此飞机作战系统代理模型通过深度学习和贝叶斯网络模型的融合成功建立，通过代理模型实现对飞机作战效能的高精度敏感性分析。有效地解决了飞机作战效能敏感性分析问题中样本量较少的代理模型难以建立的问题。
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公开(公告)号：CN119167990A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411269917.1
申请日：2024-09-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/092 , G06N3/0895 , G06F17/16
Abstract: 本申请提供一种基于邻域随机网络蒸馏的搜救无人机集群探索方法，包括：初始化无人机状态，以及无人机训练中的网络参数、超参数；将无人机的联合观测构建为邻域观测数据，通过编码层将邻域观测转变为邻域表征；邻域表征通过邻域随机网络中的注意力模块得到注意力权重；邻域表征通过邻域随机网络中的通信模块得到通信权重；注意力权重和通信权重通过输出层得到无人机集群的探索表征，计算内在奖励；将内在奖励和环境奖励加权计算得到综合奖励；更新无人机训练的网络参数，进行下一轮迭代，得到无人机集群控制模型。本发明方法能够使无人机集群在奖励稀疏的搜救环境中充分利用无人机之间的邻域关系实现对环境的高效探索，实现无人机集群智能控制。
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公开(公告)号：CN117606804A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311458361.6
申请日：2023-11-03
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01M15/00 , G01M15/02 , G01M13/003
Abstract: 本发明涉及变循环试验装置气动试验测量领域，具体涉及一种带自锁能力的变循环发动机模式选择阀门及试验装置，包括：密封箱体、阀门以及驱动组件，密封箱体设置在发动机涵道的侧壁面，发动机涵道侧壁面上开设有安装通孔；安装通孔内设置有阀门，驱动组件用于驱动传动组件带动阀门转动，以使得发动机涵道的关闭或者开启。本装置避免了传统的被动式控制的阀门因为气动力的增大，导致试验过程振动、异位，从而保证实验数据的精度。
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