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公开(公告)号：CN109919723A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910157645.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 王琨 , 王灿 , 刘微 , 卫涛 , 胡有兵 , 金鑫 , 王潇翔 , 叶俊 , 冯佩 , 穆超 , 牛瑞丽 , 龙政强 , 李春雨 , 段金龙 , 卢济 , 孙艳东 , 田俞珍 , 王凯 , 郑建 , 周昱航 , 蔡九鸣 , 丁璇 , 刘贺 , 宋杰 , 王浩健 , 王经纬
Abstract: 本发明公开了一种基于用户和物品的个性化推荐方法。该方法包括：获取不同流行度的物品数据集和用户数据集；建立超参数平衡扩散模型；根据超参数平衡扩散模型，通过遍历所述超参数平衡扩散模型中的参数β和δ，获得基于用户和物品的个性化推荐列表。本发明提出利用超参数抑制质量扩散的过程，从而在不损害准确性的情况下，尽可能的提升多样性，通过遍历该参数以实现最佳的推荐结果，通过对流行的用户和物品同时进行调整来抑制人群和物品之间的过度扩散；并且通过两个真实的数据集对算法进行评估，证明了本发明的方法在准确性、多样性和新颖性上都优于其他算法，即本发明的模型可以带来很好的性能提升。
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公开(公告)号：CN108629785B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201810443222.9
申请日：2018-05-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自步学习的三维核磁共振胰腺图像分割方法，主要解决现有技术中胰腺分割边界不精准，存在黏连的问题。其实现方案为：1.输入三维核磁共振图像序列并归一化处理；2.将处理后的数据分为训练集和测试集；3.对测试集中图像提取二维灰度共生矩阵特征、二维灰度梯度共生矩阵特征和三维灰度梯度共生矩阵特征；4.根据训练集特征及标签，利用自步学习和支持向量机训练得到分类器；5.利用距离正则化的水平集方法得到测试集的粗分割序列；6.对粗分割序列提取特征，利用分类器得到细分割二值序列；7.对细分割二值序列进行后处理得到测试集的分割结果。本发明能得到胰腺的精准轮廓，可用于为放射治疗提供依据和指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111413669A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010202576.1
申请日：2020-03-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于相位差及其变化率和多普勒频率变化率的定位方法，具体为：以载机飞行的方向为X'轴的正方向建立三维直角坐标系O'-X'Y'Z'，原点O'位于机载观测平台的中心，Y'轴与X'轴在同一水平面上；然后进行以下操作：1、在机载观测平台上布设三个天线阵元，分别位于：原点O'﹑X'轴上且位于载机的机头一侧﹑原点O'的正上方，利用相位干涉仪获取天线阵元接收的电磁波的相位差及其变化率；2、根据电磁波的相位差及其变化率﹑目标辐射源与机载观测平台的相对运动产生的多普勒频率的变化率计算出目标辐射源的位置坐标；本发明解决了传统定位方法因俯仰角及其变化率测量精度不足而难以对运动目标进行高精度定位的问题，对固定目标和运动目标的定位都具有较高的精度。
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公开(公告)号：CN109919723B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910157645.9
申请日：2019-03-01
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 王琨 , 王灿 , 刘微 , 卫涛 , 胡有兵 , 金鑫 , 王潇翔 , 叶俊 , 冯佩 , 穆超 , 牛瑞丽 , 龙政强 , 李春雨 , 段金龙 , 卢济 , 孙艳东 , 田俞珍 , 王凯 , 郑建 , 周昱航 , 蔡九鸣 , 丁璇 , 刘贺 , 宋杰 , 王浩健 , 王经纬
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0251 , G06F16/9535 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种基于用户和物品的个性化推荐方法。该方法包括：获取不同流行度的物品数据集和用户数据集；建立超参数平衡扩散模型；根据超参数平衡扩散模型，通过遍历所述超参数平衡扩散模型中的参数β和δ，获得基于用户和物品的个性化推荐列表。本发明提出利用超参数抑制质量扩散的过程，从而在不损害准确性的情况下，尽可能的提升多样性，通过遍历该参数以实现最佳的推荐结果，通过对流行的用户和物品同时进行调整来抑制人群和物品之间的过度扩散；并且通过两个真实的数据集对算法进行评估，证明了本发明的方法在准确性、多样性和新颖性上都优于其他算法，即本发明的模型可以带来很好的性能提升。
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公开(公告)号：CN110210681B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN201910502056.X
申请日：2019-06-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及PM2.5预测技术领域，公开了一种基于距离的监测站点PM2.5值的预测方法，包括以下步骤：根据待预测PM2.5监测站点与周围其它PM2.5监测站点之间的距离，计算待预测PM2.5监测站点的PM2.5值与周围其它PM2.5监测站点的PM2.5值之间的权重；根据待预测PM2.5监测站点过去一段时间PM2.5的值，以及周围其它PM2.5监测站点过去一段时间及当前时刻的PM2.5值，以及待预测PM2.5监测站点的PM2.5值与周围其它PM2.5监测站点的PM2.5值之间的权重，通过线性回归模型或支持向量机模型对待预测PM2.5监测站点当前时刻的PM2.5值进行预测，这种PM2.5值的预测方法，大大提升了PM2.5值预测的准确率。
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公开(公告)号：CN110210681A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910502056.X
申请日：2019-06-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及PM2.5预测技术领域，公开了一种基于距离的监测站点PM2.5值的预测方法，包括以下步骤：根据待预测PM2.5监测站点与周围其它PM2.5监测站点之间的距离，计算待预测PM2.5监测站点的PM2.5值与周围其它PM2.5监测站点的PM2.5值之间的权重；根据待预测PM2.5监测站点过去一段时间PM2.5的值，以及周围其它PM2.5监测站点过去一段时间及当前时刻的PM2.5值，以及待预测PM2.5监测站点的PM2.5值与周围其它PM2.5监测站点的PM2.5值之间的权重，通过线性回归模型或支持向量机模型对待预测PM2.5监测站点当前时刻的PM2.5值进行预测，这种PM2.5值的预测方法，大大提升了PM2.5值预测的准确率。
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公开(公告)号：CN108629785A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810443222.9
申请日：2018-05-10
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自步学习的三维核磁共振胰腺图像分割方法，主要解决现有技术中胰腺分割边界不精准，存在黏连的问题。其实现方案为：1.输入三维核磁共振图像序列并归一化处理；2.将处理后的数据分为训练集和测试集；3.对测试集中图像提取二维灰度共生矩阵特征、二维灰度梯度共生矩阵特征和三维灰度梯度共生矩阵特征；4.根据训练集特征及标签，利用自步学习和支持向量机训练得到分类器；5.利用距离正则化的水平集方法得到测试集的粗分割序列；6.对粗分割序列提取特征，利用分类器得到细分割二值序列；7.对细分割二值序列进行后处理得到测试集的分割结果。本发明能得到胰腺的精准轮廓，可用于为放射治疗提供依据和指导。
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