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公开(公告)号：CN110543913A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910829931.5
申请日：2019-09-04
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 一种基于遗传算法的近邻传播聚类方法，属于数据挖掘领域。其特征在于先对数据进行预处理，然后采用近邻传播聚类算法对数据集进行聚类分析。聚类分析首先是将 个数据点之间的相似度（负欧氏距离）构成的 相似度矩阵作为工作基础，并将所有的数据对象看作潜在聚类中心；其次利用遗传算法获取最优偏向参数和阻尼因子；最后利用求得的最优解在吸引度矩阵和归属度矩阵中不断更新迭代，直到达到终止条件，完成聚类并获取聚类结果。该算法有效地克服了标准近邻传播聚类算法对偏向参数和阻尼因子的敏感问题，提高了聚类算法的准确率，且聚类数目更接近真实数据集类数，可有效应用于各类数据的聚类分析。
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公开(公告)号：CN116736154A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210189913.7
申请日：2022-03-01
Applicant: 西南科技大学
IPC: G01R31/387
Abstract: 本发明涉及一种基于BCRLS偏差补偿的BP‑EKF在线SOC估算方法，其特征在于，通过在EKF算法基础上引入具有非线性映射与自学习能力的BP神经网络以修正EKF的模型误差，能应用于具有非线性关系的锂离子电池组SOC估算，实现了对锂离子电池组SOC值的有效迭代计算；考虑到实际环境中会有大量不确定噪声，采用BCRLS算法进行参数辨识以更好的捕捉系统的实时工作特性；建立二阶RC等效电路模型，在Thevenin等效电路模型的基础上增加一个RC回路，以更好的表征电池系统的动态和静态特性，且计算量适中；该方法在充分考虑锂离子电池成组工作基础上，基于等效模型电路，改进以卡尔曼滤波为基础的迭代计算过程，实现锂离子电池组SOC估算模型的建立和SOC值的数学迭代运算算法的可靠运行。
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公开(公告)号：CN115482243A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202110665669.2
申请日：2021-06-16
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06T7/12 , G06T7/00 , G06T5/00 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的肺实质自动分割方法及其实现方式，该方法使用LIDC‑IDRI数据库的CT影像数据，首先利用图像处理技术对每张肺部CT原图进行噪声处理和边缘检测；然后通过色彩空间转换、高阶邻域统计的方法分别提取颜色特征和纹理特征；然后采用加权平均直方图融合两类特征，最后将特征输入改进后的U‑Net模型，进行1000次CT扫描测试，以达到完整的肺实质输出。本发明提供了一种计算机辅助影像诊断的方法，可以解决医生漏诊、误诊等诊断问题，并提供出较高准确率的分割结果，从而减少临床诊断的成本，节省医生诊断的时间，为后续的肺部疾病的自动诊断提供可靠基础。
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公开(公告)号：CN110581991A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201810579283.8
申请日：2018-06-07
Applicant: 西南科技大学
IPC: H04N19/122 , H04N19/159 , H04N19/176
Abstract: 一种改进的H.264帧内预测模式选择算法，属于图像处理领域，其特征在于采用一种改进的帧内预测模式快速选择算法。通过研究频域高频分量特征，使用训练的阈值实现对intra 4×4和intra 16×16模型的快速分离。同时，针对intra 4×4预测模式过多的问题，利用改进的Kirsh算子表征出图像的纹理方向，缩减了4×4预测模式。实验结果表明，改进的帧内预测模式快速选择算法在编码时间方面缩减了67.81%，同时PSNR与码率基本不变。解决了内预测模式选择过程中编码时间过长的问题。
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公开(公告)号：CN110417696A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810389062.4
申请日：2018-04-27
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 一种基于随机共振的2ASK信号解调方法，属于数字通信信号处理领域。其特征在于采用双稳态随机共振系统对接收端低信噪比的2ASK信号进行预处理，同时对接收端信号经过载波估计。根据近似绝热理论，随机共振能够对信号进行非线性滤波处理，提升信号的信噪比，信号从噪声中获取能量，提高了接收端在低信噪比环境下的解调性能，有效的降低了接收端解调误码率，可有效应用于以2ASK为调制方式的通信系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110113438A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910503936.9
申请日：2019-06-12
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种环境监测系统，主要由环境监测节点、数据集中器、显示屏、路由器、云端服务器、网页以及移动智能终端构成。环境监测节点基于各传感器监测相应环境信息，并将其信息数据转发到数据集中器，数据集中器处理环境数据后一方面将其环境数据通过LoRa传输到显示屏，实现本地环境监测，另一方面数据集中器通过WiFi连上路由器，利用互联网实现数据上传并将其环境数据存储于云端服务器。网页和移动智能终端软件访问服务器获取环境数据，实现其远程环境监测。
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公开(公告)号：CN104573510A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510062192.3
申请日：2015-02-06
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06F21/55
CPC classification number: G06F21/56
Abstract: 一种智能电网恶意数据注入攻击及检测方法，属于智能电网数据信息安全领域。它是针对在智能电网量测数据若被黑客恶意数据注入攻击时，现有检测技术方法之不足提出的。该方法首先通过攻击电网中少数的同步相角量测(PMU)，将交流模型恶意数据注入攻击，转化为直流模型下的恶意数据注入攻击，构造出一种新的智能电网恶意数据注入攻击方式，然后针对这种新的攻击方式，又提出了两种即基于预测量测和估计量测残差的检测算子，来检测与定位判断电力系统量测信息中可能存在的恶意注入数据，并做出相应的更新数据处理，以确保智能电网运行更加稳定安全可靠。本发明对原有电网架构进行较小的技术改造升级便可实现，具有实际的经济价值和可操作性。
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公开(公告)号：CN119131047A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411270171.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06T7/10 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于特征增强和多尺度感知特征融合的视网膜血管分割方法，旨在提高视网膜血管分割的精度和鲁棒性。该方法首先构建特征增强网络提高图像质量并进行特征增强，特征增强后再进行处理，然后在U‑Net网络的基础上结合设计的密集上采样卷积模块、并联尺度卷积模块、多尺度感知特征融合模块和多尺度空洞卷积跳跃连接构建多尺度感知特征融合的视网膜血管分割网络，并用处理后的数据集进行训练和测试，最后与经典分割网络进行分割性能对比。本发明在视网膜血管分割任务中表现出色，展现了在血管特征提取和融合方面的优势，在细节特征分割上具有更优的性能表现，能够在复杂场景下实现对视网膜血管的高精度分割。
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公开(公告)号：CN115690167A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211283060.X
申请日：2022-10-20
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本公开涉及一种基于数论变换的相关滤波目标跟踪方法及装置，该方法包括：获取跟踪目标在上帧图像中的目标位置框；对目标位置框进行多个尺度的缩放，得到尺度的采样位置框；根据每个采样位置框分别在本帧图像上采样，得到尺度的采样图像；将采样图像缩放至上帧图像的目标位置框的大小，得到尺度的候选图像；针对每一候选图像，提取候选图像的图像特征并进行快速数论变换，得到第一变换特征；将第一变换特征与第一模板进行相关运算，与第二模板相乘，得到第一运算结果；对第一运算结果进行快速数论逆变换，得到候选图像的响应值；根据候选图像的响应值，基于最大响应值对应的候选图像的尺度和位置，确定目标在本帧图像中的目标尺度和目标位置框。
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公开(公告)号：CN106645965A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710004736.X
申请日：2017-01-04
Applicant: 西南科技大学
CPC classification number: G01R27/02 , G01R27/2605 , G01R27/2617
Abstract: 本发明公开了一种RLC参数的新算法的测量方法，在现代测控系统中，往往要对RLC参数进行实时测量，其精度的高低对系统的功能有决定性的影响[1]。元器件在不同频率测试下，尤其是高频段，其性能和指标都会发生变化[2]。传统的测量方式都是模拟式，有伏安法、电桥法、谐振法等，其精度差，测量频率低，无法满足高频下对元器件的测量。随着对测试频率要求的提高，基于伏安法的半桥平衡法成为了主流方式，提高了测量的准确度。可是在相位关系的处理上，所有可查文献都直接计算出相位，过程繁杂，影响了测量系统的精度。本文提出了一种可以避免直接计算相位的算法。本发明提出了一种基于矢量电压电阻电抗分量的分离，利用相位差正余弦来得到RLC的阻值的测量RLC参数方法，与目前使用的方法相比，测量精度高，实用性强。
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