公开(公告)号：CN101650428A

公开(公告)日：2010-02-17

申请号：CN200910023779.8

申请日：2009-09-04

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 李亚安 ,  李国辉 ,  杨宏

IPC: G01S7/52 ,  G01S7/537

Abstract: 本发明公开了一种潜艇微弱目标信号的混沌振子检测方法，首先利用Duffing方程建立混沌振子检测模型；通过计算Lyapunov指数，确定临界点；以此临界点为依据，检测出潜艇目标信号特征线谱的粗略分布位置；在特征线谱粗略位置的基础上每隔0.1Hz进行第二次线谱检测，每次记录相应的潜艇信号幅值，以记录下的潜艇信号幅值最小值作为检测门限，以此检测门限为依据，检测出潜艇目标信号特征线谱的精确分布位置，实现潜艇微弱目标信号的检测。由于采用了混沌振子检测模型，检测出了信噪比较低的潜艇辐射噪声，是一种检测潜艇辐射噪声特征线谱的有效方法。

公开(公告)号：CN101820269A

公开(公告)日：2010-09-01

申请号：CN201010142277.X

申请日：2010-04-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 李国辉 ,  李亚安 ,  何健 ,  杨宏 ,  崔琳

IPC: H03H21/00

Abstract: 本发明公开了一种迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法，其目的是解决现有的卡尔曼滤波方法跟踪精度低的技术问题。技术方案是根据非线性、非高斯系统目标跟踪的特点，引入Levenberg-Marquardt优化方法，修正状态协方差；利用迭代的平方根CDKF和所引入Levenberg-Marquardt优化方法共同来产生建议分布，建立迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法。由于利用迭代的平方根CDKF和引入Levenberg-Marquardt优化方法共同来产生建议分布，粒子滤波(PF)、迭代扩展卡尔曼粒子滤波(IEKFPF)、Sigma粒子滤波SPPF、迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法(ISPPF)粒子数均为100，迭代平方根中心差分卡尔曼粒子滤波方法可以使跟踪精度提高至少30多倍，均值为0.0147，方差为0.00000394，还具有很好的稳定性。

公开(公告)号：CN118690799A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410522400.2

申请日：2024-04-28

Applicant: 西北工业大学深圳研究院

Inventor： 雷雨 ,  王方博 ,  侍佼 ,  杨宏 ,  李佳怡 ,  贺礼 ,  杨生辉

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/086 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明公开了一种基于进化多目标优化的卷积神经网络压缩方法，包括：对训练好的卷积神经网络中的卷积层和全连接层进行编码，随机生成多个编码个体并组成初始网络种群；计算每个个体解码后对应的卷积神经网络模型精度的适应度函数值和卷积神经网络参数修剪比例适应度函数值，进行非支配排序和拥挤距离度量；将初始网络种群作为父代网络种群，进行遗传操作生成新的子代个体，生成规模为N的子代网络种群；将父代网络种群与子代网络种群结合后再进行非支配排序、拥挤距离度量和精英保持策略，选择最优的前N个个体，得到更新后的网络种群，对每一个卷积神经网络模型进行微调，得到一组卷积神经网络模型。本发明能够有效避免重复计算造成的成本提升，同时保持高分类精度。

公开(公告)号：CN116994055A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310990499.4

申请日：2023-08-08

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 杨宏 ,  张楠 ,  李佳怡 ,  侍佼 ,  雷雨 ,  邵涛

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/006 ,  G06N3/126 ,  G06V10/771 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于进化多任务集成学习的高光谱图像分类方法，包括：将有标签样本作为训练集预训练各个基分类器，将待分类无标签样本输入预训练好的基分类器分类；根据待分类无标签样本在基分类器的分类结果，使用样本扩充策略进行样本扩充，对剩余待分类无标签样本加权均值滤波；基于样本扩充的训练集建立针对各个基分类器的特征选择任务，利用设计的多任务进化优化方法为每个特征选择任务选择目标最优特征子空间；基于目标最优特征子空间集映射得到低维训练集和低维待分类无标签样本；基于低维训练集对预训练好的基分类器再训练，使用训练好的基分类器对低维待分类无标签样本分类，集成分类结果。本发明提高了高光谱图像的分类性能。

公开(公告)号：CN101650429A

公开(公告)日：2010-02-17

申请号：CN200910023784.9

申请日：2009-09-04

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 李亚安 ,  李国辉 ,  杨宏

IPC: G01S7/52

Abstract: 本发明公开了一种低信噪比水下目标信号的混沌特征参数提取方法，首先对水下目标混沌信号进行预处理；再对时间序列进行相空间重构，然后对于给定的距离ε，计算关联系数C(ε)，并求解lnC(ε，N)对lnε的线性区域的斜率，从而得到时间序列的关联维数D；根据最大Lyapunov指数的定义计算舰船辐射噪声的最大Lyapunov指数；采用由关联积分对熵进行估计的方法计算舰船辐射噪声的h 2 熵，实现了低信噪比水下目标信号的混沌特征参数即分形维数、最大Lyapunov指数和时间序列h 2 熵提取。

公开(公告)号：CN118379631A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410522591.2

申请日：2024-04-28

Applicant: 西北工业大学深圳研究院

Inventor： 侍佼 ,  吴天成 ,  王方博 ,  雷雨 ,  杨宏 ,  王大宇 ,  赵鑫

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供了一种自引导的无监督异构遥感图像变化检测方法及系统，涉及图像处理技术领域。其中，一种自引导的无监督异构遥感图像变化检测方法包括：获取待测的一对异构遥感图像；将待测的一对异构遥感图像输入第一迭代结构中，获取初始融合伪变化样本；对初始融合伪变化样本做差异分析，得到初始伪标签数据；将初始伪标签数据、初始融合伪变化样本以及待测的一对异构遥感图像输入第二迭代结构中，经过预设迭代次数得到次融合伪变化样本以及最终自引导网络；对次融合伪变化样本做差异分析，得到次伪标签数据；将次伪标签数据、次融合伪变化样本以及待测的一对异构遥感图像输入最终自引导网络中，得到异构遥感图像的变化检测结果。