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公开(公告)号：CN114689351B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202210251374.5
申请日：2022-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种设备故障预测性诊断系统及方法，解决的是效率低的技术问题，通过采用所述设备故障预测性诊断系统包括多个域，一个域内包含一个域首和多个故障数据采集单元，域首连接数据传输单元，将数据上传给故障分析预测单元；所述域首内置有数据预处理模块，数据预处理模块用于执行数据预处理程序，数据预处理程序包括：提取第一级数据的特征，在域首历史传输数据库中检索匹配出相似数据，将相似数据作为参考数据；以参考数据为源，第一级数据为目标，计算出变换补偿序列；将相似数据标签、变换补偿序列定义传输输出数据的技术方案，较好的解决了该问题，可用于设备故障分析中。
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公开(公告)号：CN114614946B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202210092826.X
申请日：2022-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L1/00 , G06F18/22 , G06F16/2455 , G06F16/23 , H04L67/10
Abstract: 本发明涉及一种电子智造业运维云平台系统，解决的是数据传输效率低的技术问题，通过采用所述电子智造业运维云平台系统包括用于提供中间级数据处理的中继模块，用于采集制造设备数据的数据采集单元，一个中继模块可连接多个数据采集单元；中继模块通过区块链通信单元连接有设备状态云分析单元；设备状态云分析单元通过分析结果反馈控制和维护制造设备；所述中继模块内置有数据中继处理程序的技术方案，较好的解决了该问题，可用于电子智造业中。
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公开(公告)号：CN116543157A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310516832.8
申请日：2023-05-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的等变弱监督语义分割方法，包括步骤如下：步骤1生成类激活图；步骤2将生成的类激活图输入到AffinityNet模型中进一步细化，获得伪标签；步骤3使用全监督方式即DeepLab v1模型对生成的伪标签进行训练，其中将DeepLab v1模型中的VGGNet网络替换为Resnet网络，DeepLab v1模型得到的预测结果作为最终分割结果。这种方法减少了人工标注所耗费的大量人力和物力，分割结果准确性高。
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公开(公告)号：CN114639166A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210257498.4
申请日：2022-03-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及动作识别技术领域，尤其涉及一种基于动作识别的考场异常行为识别方法，通过在ResNet‑50主干网络上的bottleneck residual block分别加入时间交互模块和通道空间注意力模块生成异常行为识别网络模型，再将考场中的视频处理后输入异常行为识别网络模型里训练直至收敛，最终将得到的特征结果融合，实现考场异常行为识别，其中利用时间交互模块和通道空间交互模块来识别考场中每个考生动作，尤其是对考生的细粒度动作能进行有效捕获，改善了现有的基于深度学习考生考场异常行为分析方法不能准确识别异常小尺度行为的情况，进一步的，使用时间交互模块能以较低的计算成本捕获时间上下文信息。
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公开(公告)号：CN111523612B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202010379432.3
申请日：2020-05-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种深海鱼类图像分类识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、根据深海鱼类的鱼鳍位置信息量、鱼大小信息量、鱼尾形状信息量和体色信息量建立鱼类状态多源信息数据库，并将鱼类的状态相似度分为0‑1；步骤二、建立以BP算法为基础的三层神经网络；步骤三、在神经网络工具的基础上设置好各项的参数，并对神经网络进行训练和验证。本发明分别制定鱼类类别状态评估的四类信息打分规则，并结合四类信息的打分采用神经网络作为评估算法，得到综合分数，作为鱼类分类的依据，将各类数据和参数综合起来，全面准确地评估深海鱼类的类别，为深海鱼类分类提供科学依据，可有效开发利用深海鱼类资源，以及达到长远发展的战略意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107948644B
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN201711317226.4
申请日：2017-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/59 , H04N19/625 , H04N19/63
Abstract: 本发明涉及一种水下图像压缩方法及传输方法，解决的是压缩比低的技术问题，通过采用包括步骤1：采集水下图像，对水下图像进行预处理转换，得到预处理转换后的初图像；步骤2：对初图像使用改进的小波变换对图像进行去噪处理，去除棱角信息，得到第二图像；步骤3：利用压缩感知方法对第二图像做编码处理进行稀疏化，得到稀疏化图像，压缩感知方法包括OMP匹配追踪方法；步骤4：完成图像压缩，对稀疏化图像进行传输的技术方案，较好的解决了该问题，可用于水下图像处理中。
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公开(公告)号：CN107948644A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711317226.4
申请日：2017-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/59 , H04N19/625 , H04N19/63
Abstract: 本发明涉及一种水下图像压缩方法及传输方法，解决的是压缩比低的技术问题，通过采用包括步骤1：采集水下图像，对水下图像进行预处理转换，得到预处理转换后的初图像；步骤2：对初图像使用改进的小波变换对图像进行去噪处理，去除棱角信息，得到第二图像；步骤3：利用压缩感知方法对第二图像做编码处理进行稀疏化，得到稀疏化图像，压缩感知方法包括OMP匹配追踪方法；步骤4：完成图像压缩，对稀疏化图像进行传输的技术方案，较好的解决了该问题，可用于水下图像处理中。
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公开(公告)号：CN104899507A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510307300.9
申请日：2015-06-08
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F21/55
CPC classification number: G06F21/554
Abstract: 本发明公开了一种网络高维大数据异常入侵的检测方法，包括学习阶段和检测阶段，其中学习阶段包括首先建立一个包括有固定的SST子空间、无监督的SST子空间、有监督的SST子空间的SST空间，当进入检测阶段时，每一个网络数据到来后，为了捕获到新到达数据的信息，数据所属于的每个SST子空间的概要PCS将会被更新，如果细胞的PCS属于至少一个预定义阈值的SST子空间，则判定这些子空间是异常的离群子空间，最后将异常的细胞的PCS值和包括异常的离群子空间的全部或特定数量的异常值反馈给用户且反馈至SST空间。本发明针对网络数据量大，维数升高，使得数据之间的相关性减小的情况下也能进一步提升网络异常入侵的检测效率和准确率。
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公开(公告)号：CN119963188A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510028383.1
申请日：2025-01-08
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及差分分析技术领域，具体涉及基于自动化差分分析的移动支付系统加密强度评估方法，在移动支付系统中设置一个上界，将生成的一个有效差分特征作为最佳差分特征，在搜索过程中对其进行动态更新；将整个搜索空间划分为三种子集，计算子集的下界；将不等式组中的冗余不等式删除，将不等式组的范数减小；选择合适的搜索顺序对子集进行搜索操作，从中间开始，上下震荡进行搜索，若下界大于等于上界，则停止搜索，整合所有子集中的最佳差分特征，对支付系统的加密算法进行安全性分析并进行调整和优化加密策略，该方法利用自动化建模技术，结合分治算法、Matsui算法以及不等式范数优化算法，提高了分组在轮数较高的情况之下求解差分特征的效率。
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公开(公告)号：CN119962676A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510021918.2
申请日：2025-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请公开了一种因果证据推理的复杂系统安全性评估方法，涉及系统安全性评估领域，该方法包括：获取复杂系统的历史评估数据，生成历史数据集；基于历史数据集构建复杂系统安全性评估指标体系；获取待评估复杂系统的指标数据；采用因果证据推理方法，基于复杂系统安全性评估指标体系，对指标数据中各指标的因果关系进行挖掘和量化，得到因果关系量化值；基于因果关系量化值，利用因果证据推理方法确定待评估复杂系统的安全性评估结果。本申请能够提高复杂系统安全性评估的准确性。
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