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公开(公告)号：CN110223195A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910428215.6
申请日：2019-05-22
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的配电网故障检测方法，在故障类型、故障相位和故障位置三个问题上提供技术支持，包括如下步骤：S1，采集配电网故障数据集；S2，利用简化的希尔伯特-黄变换对电流序列数据进行数据预处理；S3，初始化本专利设计的卷积神经网络；S4，利用预处理后数据对卷积神经网络进行训练；S5，利用测试集对故障检测方法进行测试。本发明利用卷积神经网络和简化后的希尔伯特-黄变换，能够对配电网故障类型、相位和位置进行准确的判断，同时相较于利用循环神经网络进行故障判断的方法，速度得到极大提升。
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公开(公告)号：CN108564165A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810206021.7
申请日：2018-03-13
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种卷积神经网络定点化优化的方法及系统，包括：量化步骤：将预训练过的卷积神经网络进行量化，将卷积神经网络的输入量化为N bits的定点数，将卷积核中的参数量化为预设集合中的数，选择与所述预设集合中欧式距离最近的数进行量化；训练步骤：控制卷积层参数不变，训练量化后的卷积神经网络；卷积运算步骤：将经过训练的卷积神经网络输入卷积器，所述卷积器的输入为n个N bits的定点数以及n个4bits的卷积核参数，经过位移器输入n输入树形级联加法器，所述n为卷积核的数量。本发明提高了运算效率降低了功耗，同时保证预测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN104615496B
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201510052052.8
申请日：2015-01-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明提供一种基于多层次异构结构的可重构架构的并行扩展方法，其中所述基于多层次异构结构的可重构架构包括用于可重构计算的处理单元阵列、用于控制所述处理单元阵列的协控制器，以及用于调度、启动与运行所述协控制器的主控制器，面向上述可重构架构，本发明的扩展方法在ANSI C基础上扩展并定义三类函数：普通函数、任务函数与子任务函数，相互之间能实现灵活调用，因此能充分实现复杂的并行模式，有效挖掘多层次异构结构可重构架构的并行计算能力。
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公开(公告)号：CN108389178A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810028242.X
申请日：2018-01-11
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06N3/0481 , G06T2207/10081 , G06T2207/20081 , G06T2207/30064
Abstract: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的肺部CT预处理方法及系统，包括：将每一张原始的肺部CT图像以同样顺序和大小进行切片编号，得到多个图像块；将图像块分为有病结、无组织或腔壁、有血管或其他肺部组织以及有肺部腔壁，输入卷积神经网络中进行训练。本发明的图像切片分类处理能够降低系统复杂度，同时保证肺结节特征的完整性，能够很好的用于卷积神经网络的训练，有很高的敏感性和较低的误诊率，使卷积神经网络能够在应用中快速的实现肺结节的识别和定位。
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公开(公告)号：CN106326084A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610675832.2
申请日：2016-08-17
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F11/34
CPC classification number: Y02D10/34 , G06F11/3447
Abstract: 本发明提供了一种用于粗粒度可重构阵列的系统级功耗建模方法包括：建立指令查找表；根据所述指令查找表确定单一指令的功耗；将所述单一指令的功耗累加获得系统级功耗。先前技术并没有对系统级的面向粗粒度可重构系统的功耗建模方法，而本发明为粗粒度可重构系统的架构提出了一种用于粗粒度可重构阵列的系统级功耗建模方法，从而能在模型的基础上指导系统进行优化，具有现实意义，在系统级层面提出了功耗模型，流程简单，能在系统级进行功耗的模拟，极大的提高了生产效率。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN104615829A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510067789.7
申请日：2015-02-09
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种频率感知的快速DFF软错误率评估方法，用于评估DFF由于中子辐射而发生的软错误率，包括在DFF的工作频率范围内选定多个工作频率，获取DFF的与这些选定的工作频率一一对应的多个软错误率，对这些软错误率与选定的工作频率进行拟合，获得软错误率相关于工作频率的函数关系，根据该函数关系，获得工作在任意工作频率的DFF的软错误率。本发明相应地公开了一种频率感知的快速DFF软错误率评估系统。本发明针对现有方法评测速度慢的问题，解决了时序逻辑部件的快速软错误率评测问题，以本发明为基础进行方法的组合与扩展可以同时解决评测速度与时序逻辑电路评测的问题。
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公开(公告)号：CN104615496A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510052052.8
申请日：2015-01-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明提供一种基于多层次异构结构的可重构架构的并行扩展方法，其中所述基于多层次异构结构的可重构架构包括用于可重构计算的处理单元阵列、用于控制所述处理单元阵列的协控制器，以及用于调度、启动与运行所述协控制器的主控制器，面向上述可重构架构，本发明的扩展方法在ANSI C基础上扩展并定义三类函数：普通函数、任务函数与子任务函数，相互之间能实现灵活调用，因此能充分实现复杂的并行模式，有效挖掘多层次异构结构可重构架构的并行计算能力。
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公开(公告)号：CN102340668B
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201110294977.5
申请日：2011-09-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于可重构技术的MPEG2亮度插值的实现方法，包括以下步骤：首先，进行算法分析，根据MPEG2亮度插值的定义设计出DFG，得到算法的数据传输需求；其次，根据算法分析的结果和可重构阵列的架构，对数据流图进行分割和映射，设计出最优的数据传输的方案；然后，根据上面两步的结果，利用配置工具，生成可重构阵列的配置字；最后，通过ARM处理器将配置信息载入到可重构阵列的配置信息存储器中，以此将可重构阵列配置成为一个专用于执行MPEG2亮度插值的加速模块。本发明优于纯软件的方式，可以更好的满足视频解码的实时性要求，可以大大的节省开发时间和开发费用，实用性很高。
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公开(公告)号：CN102156666B
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201110099347.2
申请日：2011-04-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 一种计算机应用技术领域的用于粗粒度可重构阵列处理器资源调度的温度优化方法，通过在算法任务编译流程中执行硬件资源调度时开始进行温度优化策略初始化；选择初始资源调度方案并通过计算任务节点进行数据相关性约束的阵列资源初始调度，每个计算任务节点都由一个可重构硬件阵列处理器的阵列单元来完成；最后随机重新选择计算任务的调度位置并通三过重新求解热方程获取预测的温度值，据此选取更优化的资源调度方案，以降低器件在运行时的温度分布，当达到优化次数或者设定的优化温度则停止优化过程并选取当前最优的方案作为最终资源调度方案。
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