-
公开(公告)号：CN117389718A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311248139.3
申请日：2023-09-26
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出了一种面向预期功能安全需求的计算资源配置方案分析优化方法，使得在有限的车载算力资源下能够同时实现多种不同的感知功能。通过考虑预期功能安全需求以及处理器、通信资源等方面的约束，该方案能够在保证车载算力满足预期功能需求的前提下，实现对车载算力的高效共享调度和合理配置，从而提升整体系统的性能和效率。本发明考虑了各种可能发生的功能冲突、互斥性和相关性需求，通过约束条件的设置和辅助矩阵的运用，提供了更加全面的功能安全保障。本发明的资源共享配置方案适用于车载算力共享设计领域，填补了车载感知系统中资源分配的技术空白，为实现智能驾驶、交通管理等领域的发展提供了技术支持和创新方向。
-
公开(公告)号：CN115438467A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210970224.X
申请日：2022-08-12
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 一种基于杀伤链的装备体系任务可靠度评估方法。本发明以现代装备体系化信息化作战的新需求为牵引，以装备体系任务可靠性研究为核心，对装备体系作战网络节点和边的异构性特征，提出了一种基于杀伤链，考虑动态重构和节点修复的装备体系任务可靠性仿真评估方法。本发明考虑作战网络动态重构策略与节点修复策略的共同作用，运用可靠度仿真评估与异质网络等理论，开展装备体系作战网络建模与作战任务可靠度仿真评估研究，建立考虑动态重构与节点修复的装备体系任务可靠度仿真评估方法，更好的评估装备体系设计方案的可靠性水平，有效分析装备体系在不同初始作战网络和不同攻击策略下完成作战任务的可靠度，为装备体系设计与评估提供理论与技术支持。
-
公开(公告)号：CN116629433A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310618482.6
申请日：2023-05-29
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06Q10/067
Abstract: 一种流程驱动的导弹装备保障资源配置优化方法。本发明以现代装备体系化信息化作战的新需求为牵引，以装备体系保障性研究为核心，对导弹装备体系保障性资源配置的时效性和约束多等特征，提出了一种流程驱动的导弹装备保障资源配置优化方法。首先，基于导弹装备的保障活动时效要求高、资源约束多等特点，建立了基于流程驱动的导弹保障活动仿真模型；在此基础上，考虑经济规模约束，构建了面向保障效率的导弹装备保障资源优化模型，更有效地规划导弹装备保障活动方案，并能够通过评估装备保障能力，实现装备保障资源配置方案优化，为导弹装备的合理运用与资源调度提供理论与方法支撑。
-
公开(公告)号：CN119987396A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510062644.1
申请日：2025-01-15
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明提供了一种面向复杂任务场景的多种任务分配算法择优方法，包括：基于任务链与OODA理论，在任务链模型基础上考虑节点属性、异质性与连边有向性，建立有效任务网模型；根据有效任务网模型，建立随机失效与蓄意攻击失效后的动态重构策略；初始化有效任务网模型，对无人集群节点与连边失效分析，利用邻接矩阵与到达矩阵实现不同任务分配算法的任务成功率；通过不同任务分配算法的任务成功率数值仿真结果，评估分配算法的优劣，实现不同任务场景下的任务分配算法择优分析。本发明极大提高集群在复杂任务环境中任务成功率，基于有效任务网的任务成功率，对任务分配与执行过程进行仿真优化，有效支撑集群的控制决策，提升集群任务执行效能。
-
公开(公告)号：CN114491879B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202111413115.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/18 , G06F111/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法，基于复杂网络理论研究了考虑动态重构的装备体系网络演化规律，系统地开展装备体系的演化网络和弹性指标影响规律研究，首先进行模型初始化，提出装备系统节点定义，对网络抽象化，构建初始演化网络模型；然后对模型进行约束，给出编队作战体系及其平台节点的约束条件和失效判据；接下来实行装备评价指标分析，给出装备体系演化网络相关指标及其定义；最后设计装备体系仿真流程，构建考虑动态重构的装备体系异构型演化网络仿真流程，分析在不同外部干扰策略和有无动态重构对演化网络指标的影响。本发明可以更好的保障装备体系的安全有效运行，具有很好的应用前景。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119474982A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411596099.6
申请日：2024-11-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/24 , G06V10/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/20 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/30 , G06V10/771
Abstract: 本发明涉及海面目标多模融合识别系统设计技术领域，尤其是一种用于高动态无人平台的多模融合海面目标识别系统。其特点是包括平台传感器分系统、多模特征处理与识别分系统、信息传输控制分系统和远端显控分系统；该系统结合相应的海面目标图像特征提取技术、主被动雷达信号特征提取技术、多模异构特征融合多核分类器的海面目标识别技术，实现了光学图像、SAR图像、主动雷达信号、被动雷达信号四种模态数据高效的融合识别系统，实现了高动态无人系统对海面慢动目标类型的自主判定，增强了多模特征融合利用效率，提高了目标识别精度和鲁棒性，提升了高动态无人系统自主化和智能化水平。
-
公开(公告)号：CN117933621A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410034991.9
申请日：2024-01-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明以现代装备体系化信息化作战的新需求为牵引，以装备体系保障性研究为核心，提出了一种基于系统动力学的装备保障工序与资源联合优化方法。首先，本发明基于系统动力学原理，在保障活动仿真模型的基础上，考虑到保障过程是可变的，定义了策略矩阵来描述支持程序的调整策略，然后建立了保障工序和资源的联合优化模型，再引入启发式算法对模型进行求解，最后通过保障效率的数值仿真结果，评估调整策略的优劣，实现装备保障资源配置方案的优化，为设备和资源的合理调度提供了理论和方法支撑。
-
公开(公告)号：CN114491879A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111413115.X
申请日：2021-11-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/18 , G06F111/02 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑动态重构的武器装备体系仿真评估方法，基于复杂网络理论研究了考虑动态重构的装备体系网络演化规律，系统地开展装备体系的演化网络和弹性指标影响规律研究，首先进行模型初始化，提出装备系统节点定义，对网络抽象化，构建初始演化网络模型；然后对模型进行约束，给出编队作战体系及其平台节点的约束条件和失效判据；接下来实行装备评价指标分析，给出装备体系演化网络相关指标及其定义；最后设计装备体系仿真流程，构建考虑动态重构的装备体系异构型演化网络仿真流程，分析在不同外部干扰策略和有无动态重构对演化网络指标的影响。本发明可以更好的保障装备体系的安全有效运行，具有很好的应用前景。
-
公开(公告)号：CN119622486A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411596098.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06F18/213 , G06V10/77 , G06F18/25 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06V10/25 , G06V10/24
Abstract: 本发明涉及海面目标多模融合识别技术领域，尤其是一种高动态无人平台的多模融合海面目标识别方法。该方法提出了一种基于多核学习方法的多模态融合识别框架，在此基础上设计了面向海面目标的小样本多模融合目标识别算法。通过针对可见光图像、SAR图像、主被动雷达一维距离像信号不同源的数据特点，分别进行目标检测、特征提取后，对多模异构特征利用多尺度核方法映射，进行核矩阵的加权融合，进行全局训练优化后，最终可输出各样本的分类结果。该算法既考虑了数据驱动目标识别算法的性能，同时也考虑了平台硬件算力限制和小样本情况，可实现性能、算力、样本三者之间的平衡。
-
公开(公告)号：CN117932425A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410032988.3
申请日：2024-01-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2113 , G06F18/2115 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种重叠故障样本非欧空间图网络的自适应建模与精确隔离方法，其中故障样本非欧空间图网络自适应建模方法，从节点、边、图网络三个方面，分别提出了图网络节点优选算法、边连接算法和图网络结构自适应调整算法，根据样本数据的分布特性简化图网络，提升重叠故障的差异性以及同类故障图网络结构的一致性。其中考虑重叠特性的改进图卷积神经网络故障诊断方法，以故障样本为节点，为每个聚类分别构建一个图网络，并通过图卷积网络挖掘图网络特征信息和节点特征信息，采用图池化机制学习图的特征表示，最后分析待诊断样本数据的局部密度特性，根据故障样本密度确定注意力权值，从而实现不同故障状态的精准分离。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.023 seconds)
