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公开(公告)号:CN117724096A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311706856.6
申请日:2023-12-13
Applicant: 辽宁大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 一种基于非相干化差异校正的ISAR稀疏孔径缺失数据的反演算法,用于雷达技术领域,过程为:一、建立稀疏孔径间的频偏以及幅偏的回波信号模型;二、对上述信号模型进行时频分析变换,找到散射点的多普勒中心差异,并进行补偿;三、对经过频差补偿后的回波模型进行梯度检测,进而实现对幅度偏差的补偿;四、对频差和幅差补偿后的信号进行谱估计,实现稀疏孔径缺失数据的反演,完成ISAR高分辨成像。本发明考虑了不同子孔径之间的频偏和幅偏,并进行补偿研究,可以减少高分辨成像过程中的散射点重影影响。
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公开(公告)号:CN118917681A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202410927255.6
申请日:2024-07-11
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F16/36 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06F40/284
Abstract: 一种基于事理图谱的化工领域事件预测方法及系统,包括以下步骤:(1)定义事件触发词、事件元素,从化工事故调查报告中事故原因部分进行事件抽取;(2)构建化工领域事理图谱;(3)对化工事件进行初始嵌入,将初始嵌入输入到BiLSTM网络中,获取事件序列的表示;(4)根据事理图谱,利用图神经网络堆叠多个嵌入传播层对事件节点进行高阶向量表示;(5)计算每个候选后续事件与事件语境的向量相似度,选择相似度最大的候选事件作为预测结果。本发明对于当前事件预测准确率较低问题,提出了一种基于事理图谱的事件预测模型;对于化工领域事件缺失,预警不足问题,将上述方法应用于化工领域,实现了基于事理图谱的化工领域事件预测系统。
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公开(公告)号:CN116028875A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202210004188.1
申请日:2022-01-04
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F16/28 , G06F16/2458
Abstract: 一种基于功能模式的工业控制设备异常检测方法,该方法分析工业控制设备的控制操作变化,构建控制操作特征库,采用关联度挖掘方法挖掘控制操作与安全故障之间的联动关系,形成功能模式序列,并设计基于动态贝叶斯网络的异常判别引擎,实时检测工业控制设备的异常操作行为。本发明创造通过以上方法,能够综合考虑控制操作变化和信息安全之间的因果关系与联动效应,通过对工业控制操作的实时分析与异常判定,检测由恶意攻击或误操作所引起的工业控制设备安全故障并产生报警,保障工业控制系统安全。
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公开(公告)号:CN118262400A
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410447238.2
申请日:2024-04-15
Applicant: 辽宁大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 一种基于多模态互注意力的人脸微表情检测与识别方法,用于计算机视觉领域,过程为:一、通过视频序列获取光流图、人脸关键点,构建微表情数据集。二、将原始图像、光流图和人脸关键点输入微表情识别网络进行训练,得到训练后的微表情识别模型。该网络由图像编码器、关键点编码器、光流图编码器组成。三、将原始图像嵌入和光流图嵌入合并,然后和人脸关键点嵌入进行互注意力计算,并通过MLP以及softmax得到最终的微表情分类输出。本发明考虑了人脸图像、光流图以及人脸关键点等信息,可以充分利用各种信息的互补性,提高微表情检测与识别的鲁棒性和准确性。
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