-
公开(公告)号：CN117392008A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311395679.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06N3/04 , G06N3/049
Abstract: 本发明公开了一种变换域自适应脉冲耦合神经网络的全色锐化方法，包括：遥感图像NSST分解，对多光谱图像与全色图像分别进行ρ级NSST分解，分别得到低频分量和ρ级l方向上的高频分量；高频分量融合，将多光谱图像高频信息与全色图像高频信息进行多尺度多方向加权后，作为外部刺激矩阵输入到网络模型中；低频分量融合，将低频分量分解为低秩稀疏分量，并结合其特点，完成对低频分量的融合构建；融合图像NSST重建。本发明引入适用于不同尺度不同方向的高频信息加权方式，对低频信息采取低秩稀疏分解的方式，分别提取低秩部分与稀疏部分的特征，并结合自适应脉冲耦合神经网络，来解决光谱图像全色锐化问题。
-
公开(公告)号：CN113378664A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110580693.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本申请提供了一种基于半非负矩阵分解的高光谱图像变化检测方法和系统，包括：对根据第一高光谱图像和第二高光谱图像得到的分块图像进行特征提取，得到分块图像的特征矩阵，其中，第一高光谱图像和第二高光谱图像为同一地理区域的多时相影像，大小均为M×N×L，M表示多时相影像的横轴的像素数，N表示多时相影像的纵轴的像素数，L表示波段数；分块图像的大小为2×2×L；特征矩阵的大小为3×MN；基于近似交替优化算法，对特征矩阵进行半非负矩阵分解，得到非负矩阵，其中，非负矩阵的大小为2×MN；对根据非负矩阵得到的变化图像矩阵进行转换，得到二值变化图；其中，二值变化图表征第一高光谱图像和第二高光谱图像之间的图像变化。
-
公开(公告)号：CN110212920A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910454576.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的LDPC码的译码算法，结合深度学习技术，分别对大围长随机LDPC码和结构化LDPC码的构造、有环Tanner图上的改进置信传播译码及其低复杂简化译码算法进行了研究，采用最优思想，校验矩阵中每个非零元素所在的短环数分布情况，将优化当前列的短环数目分布与每列短环数组成的标准差分布相结合，构造出具有良好特性的随机LDPC码，研究了环消除算法，仿真了换消除法构造的QC-LDPC码的性能，通过改进，构造出了具有更优大围长的QC-LDPC码，改进BP译码算法，提出了一种改进最小和译码算法，本发明基于深度学习技术和Tanner图的环统计特性，先构造出了有着良好特性的随机LDPC码，再通过仿真构造出了更优大围长的QC-LDPC码，其算法更加优异，纠错性能更好。
-
公开(公告)号：CN113378664B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110580693.6
申请日：2021-05-26
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/40 , G06V10/771 , G06V10/762
Abstract: 本申请提供了一种基于半非负矩阵分解的高光谱图像变化检测方法和系统，包括：对根据第一高光谱图像和第二高光谱图像得到的分块图像进行特征提取，得到分块图像的特征矩阵，其中，第一高光谱图像和第二高光谱图像为同一地理区域的多时相影像，大小均为M×N×L，M表示多时相影像的横轴的像素数，N表示多时相影像的纵轴的像素数，L表示波段数；分块图像的大小为2×2×L；特征矩阵的大小为3×MN；基于近似交替优化算法，对特征矩阵进行半非负矩阵分解，得到非负矩阵，其中，非负矩阵的大小为2×MN；对根据非负矩阵得到的变化图像矩阵进行转换，得到二值变化图；其中，二值变化图表征第一高光谱图像和第二高光谱图像之间的图像变化。
-
公开(公告)号：CN102662040B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201210119203.3
申请日：2012-04-20
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 一种动态模块化神经网络的氨氮在线软测量方法，属于检测技术及仪表研究技术领域。本发明针对当前污水处理过程中出水水质关键参数氨氮NH3-N测量周期长，不能在线检测的问题，采用了多模型的软测量方法实现了辅助变量与NH3-N之间的映射，对NH3-N进行在线软测量。与一般的在线学习方法相比较具有更高的预测精度，是一种使用范围广，可靠性高，鲁棒性强的软测量方法；本发明克服了单模型建模学习时间长、过程匹配不佳、外推能力差、没有知识积累等缺陷。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103669366A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310026520.5
申请日：2013-01-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种深基坑围护结构变形远程监测预警系统，其特征在于采用理论研究和数值模拟相结合方法，研究施工过程中深基坑围护桩和钢支撑等结构变形状况；基于物联网应用技术，研究实时监测预警技术。根据深基坑围护结构变形远程监测预警装备系统的要求和特点，构造以数据采集、通信联络、核心处理空间和数据终端组成的M2M模型的物联网框架。主要包括深基坑围护结构变形监测物联网框架、监控系统的物理构造、系统软件体系构建。本发明可为地铁工程管理及施工部门实时掌握施工过程中深基坑围护结构变形状况，准确排查安全隐患、有效预防基坑施工事故发生提供信息技术支持和保障。
-
公开(公告)号：CN117315483A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311381723.6
申请日：2023-10-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/772
Abstract: 本发明公开了一种增强张量低秩与协同的遥感图像异常检测方法，包括：根据输入的高光谱图像构建背景字典；使用增强张量低秩表示模型分离稀疏异常部分；使用协同表示模型分离低秩背景部分的异常信息；对两部分异常信息进行加权求和得到最终的异常检测图。本发明的增强张量低秩与协同的遥感图像异常检测方法能够有效的处理噪声以及考虑空间上下文信息，引入增强张量低秩与协同表示模型进行求解，利用交替方向乘子法设计出高效的求解算法，来解决张量分解问题。
-
-
公开(公告)号：CN105760650A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201510997640.9
申请日：2015-12-28
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种云模型相似度的分析方法，其特征在于，为了表示在安全评价中专家给出的带有定性和定量、模糊性和随机性、不确定性等特点的评价信息，并将这些信息进行分析、合并，进而达到化简的目的，为此提出一种基于包络线的云模型方法；其包括如下步骤：方法使用云模型表示专家对某一问题的看法，进而形成多位专家对该问题的多个云模型，同时根据云模型的形成特点，构建云模型的上下包络线，并对之间的云模型区域进行积分，最终通过积分区域重叠部分与积分区域的关系来判断云模型的相似程度，达到将这些专家信息化简的目的，给出了四种基于相似度的评价语义化简结果；本发明可用于云模型相似度比较和评价对象的相似度比较。
-
公开(公告)号：CN103258422B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201310025974.0
申请日：2013-01-24
Applicant: 辽宁工程技术大学
IPC: G08G1/00 , G08G1/0968 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时间递推与神经网络耦合的交通路径动态诱导技术，其特征在于基于“人—机—环境”耦合关系，对路况与时间变化关系进行研究。综合车辆运行过程中不同时段的路况差异和人因作用、突发道路事故随机性，以神经网络有师学习作为经验累积方法，提出时间递推预测方法确定路径最短时间，从而实现对交通路径的动态诱导，递推预测以知识库累积经验与实时路况信息做比较，为驾驶者提供实时有效的路况信息支撑。主要包括整体逻辑结构包括：知识库结构、路径信息的有师学习、路径选择的人因影响，及逻辑内核模型建立。本发明可辅助驾驶者及时对路况做出正确判断，减少因经验不足和突发事件造成的时间损失，可广泛用于车辆的交通路径动态诱导。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
20
records
(took 0.024 seconds)
