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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106896722B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201710198546.6
申请日：2017-03-29
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明公开了采用状态反馈与神经网络的高超飞行器复合控制方法，通过测量高超声速飞行器的攻角、俯仰角速度信号，先设计大增益状态反馈控制器，在此基础上针对高超声速飞行器气动参数的强不确定性，采用了一类以正弦函数为基函数的神经网络结构，设计神经网络权值的自适应调节规律，最终组成高超声速飞行器神经网络与状态反馈的复合控制器，实现对期望攻角信号的跟踪。通过状态反馈控制器来保证系统的基本稳定性，而神经网络则用于对气动参数不确定带来了建模误差进行补偿，最终也可以选取Lyapunov函数进行全系统的闭环稳定性分析，从而保证系统设计的理论正确性。
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公开(公告)号：CN109862372A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910108297.6
申请日：2019-01-18
Applicant: 郑州轻工业学院
IPC: H04N19/597 , H04N19/96 , H04N13/161
Abstract: 本发明提供了一种针对3D-HEVC中深度图编码的复杂度降低方法，包括：对深度图编码中的每个树块进行模式决策；获取预测因子π中时空的和相应纹理视频的树块的编码信息；基于获取到的编码信息，判断预测因子π中相关联树块的模式是否全为SKIP模式；若预测因子π中相关联树块的模式全为SKIP模式，则跳过不同大小ME和DE，并将SKIP模式作为最佳帧内模式；若预测因子π中相关联树块的模式不全为SKIP模式，则根据当前深度图树块的帧内模式的复杂度参数IMP，对当前深度图树块进行分类，当前深度图树块的分类包括简单区域、普通区域和复杂区域；根据当前深度图树块所属的类别，自适应确定出候选帧内模式；从所述候选帧内模式中筛选最佳帧内模式。
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公开(公告)号：CN109871816A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910144123.5
申请日：2019-02-27
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的图像快速识别方法，包括如下步骤：由移动图像采集装置收集多个待识别图像；等待由服务器广播的频带绝对优先级指示消息；由移动图像采集装置基于频带绝对优先级指示消息，来确定多个频带中的每一个频带的优先级；由移动图像采集装置在优先级最高的一个频带上向服务器发送所收集的多个待识别图像；在向服务器发送所收集的多个待识别图像的过程中，由移动图像采集装置判断是否接收到服务器发送的频带专用优先级指示符；如果接收到频带专用优先级指示符，则由移动图像采集装置基于频带专用优先级指示符，来切换到所指示的一个频带上；由移动图像采集装置在切换到的一个频带上继续向服务器发送所收集的多个待识别图像。
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公开(公告)号：CN106896722A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710198546.6
申请日：2017-03-29
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明公开了采用状态反馈与神经网络的高超飞行器复合控制方法，通过测量高超声速飞行器的攻角、俯仰角速度信号，先设计大增益状态反馈控制器，在此基础上针对高超声速飞行器气动参数的强不确定性，采用了一类以正弦函数为基函数的神经网络结构，设计神经网络权值的自适应调节规律，最终组成高超声速飞行器神经网络与状态反馈的复合控制器，实现对期望攻角信号的跟踪。通过状态反馈控制器来保证系统的基本稳定性，而神经网络则用于对气动参数不确定带来了建模误差进行补偿，最终也可以选取Lyapunov函数进行全系统的闭环稳定性分析，从而保证系统设计的理论正确性。
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公开(公告)号：CN109871816B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910144123.5
申请日：2019-02-27
Applicant: 郑州轻工业学院
Abstract: 本发明公开了一种基于物联网的图像快速识别方法，包括如下步骤：由移动图像采集装置收集多个待识别图像；等待由服务器广播的频带绝对优先级指示消息；由移动图像采集装置基于频带绝对优先级指示消息，来确定多个频带中的每一个频带的优先级；由移动图像采集装置在优先级最高的一个频带上向服务器发送所收集的多个待识别图像；在向服务器发送所收集的多个待识别图像的过程中，由移动图像采集装置判断是否接收到服务器发送的频带专用优先级指示符；如果接收到频带专用优先级指示符，则由移动图像采集装置基于频带专用优先级指示符，来切换到所指示的一个频带上；由移动图像采集装置在切换到的一个频带上继续向服务器发送所收集的多个待识别图像。
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