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公开(公告)号：CN111093166B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201911240008.4
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于物联网无线数据处理相关技术领域，具体涉及一种在物联网中使用稀疏测量矩阵的压缩数据收集系统。本发明一方面优化稀疏测量矩阵，另一方面使用合适的动态分簇协议，将稀疏测量矩阵的选择与路由协议相结合，保证数据采集的均匀性的同时，有效的减少了数据丢失对数据收集精度的影响，提高了无线传感器节点的数据收集精度。与现有技术相比较，本发明自适应性强：由于物联网系统具有复杂的无线链路结构，无线链路不稳定的情况经常发生，而链路不稳定对稀疏测量矩阵的设计有直接的关系，本发明采用稀疏测量矩阵和分簇路由协议同时优化的方式，能够解决链路不稳定对无线传感器节点数据收集的影响，具有自适应性。
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公开(公告)号：CN108153669A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711225458.7
申请日：2017-11-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Inventor： 郑金艳 , 张清 , 陈朋 , 安鹏伟 , 刘伟 , 魏伟波 , 孙文靖 , 康建涛 , 高晓琼 , 张依漪 , 孟琪 , 张骢 , 陈盼 , 季微微 , 李昂 , 马培培 , 李志刚 , 王赢超 , 李春静 , 王莹
IPC: G06F11/36
CPC classification number: G06F11/3684 , G06F11/3676 , G06F11/3688
Abstract: 本发明属于FPGA软件仿真测试技术领域，具体涉及一种应用时间轴配置方式实现FPGA软件仿真任务调度的方法。本发明将FPGA软件测试用例以任务调度的方式进行实现，以任务点的方式对任务调度进行配置。其中任务点布置在坐标轴上，该坐标轴是由横向器件和纵向时间组成的二维坐标轴，通过采用对坐标轴中每个目标按照时序要求配置任务点的方式，实现测试用例的系统化和时序化操作，进而提高FPGA软件仿真任务调度的系统配置能力，提高测试用例批处理能力。
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公开(公告)号：CN108121657A
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201711224669.9
申请日：2017-11-29
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Inventor： 郑金艳 , 张清 , 陈朋 , 安鹏伟 , 刘伟 , 魏伟波 , 孙文靖 , 康建涛 , 高晓琼 , 张依漪 , 孟琪 , 张骢 , 陈盼 , 季微微 , 李昂 , 马培培 , 李志刚 , 王赢超 , 李春静 , 王莹
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明属于FPGA软件仿真测试技术领域，具体涉及一种基于系统模型的可编程逻辑器件软件仿真验证系统。与现有技术相比较，本发明通过实施上述技术方案，较好的解决了现有FPGA仿真测试中，需要测试人员逐行编辑代码模拟FPGA外围接口器件的问题。本系统自主研发并经过验证的FPGA外围接口函数封装在底层，上层模型对其进行调用和参数化配置，解决了需要人工模拟FPGA外围接口器件所带来的影响效率的问题和接口器件正确性和准确性的问题。
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公开(公告)号：CN115115886B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202210811820.3
申请日：2022-07-11
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 提供了基于teacher‑student模型的半监督目标检测方法。包括以下步骤：获取半监督目标检测数据集D；在有标注数据集DL上按照全监督目标检测方法，用模型预测样本#imgabs0#的标注得到teacher模型；利用的teacher模型，对无标签数据XU做预测，生成伪标签，并用伪标签更新标注集合YU；对无标注样本集合XU进行数据增强第五步，训练student模型；将student模型的权重参数θs以指数滑动平均的方式更新至teacher模型的权重θt中；进行数轮迭代，以最终的teacher模型作为所述基于teacher‑student模型的半监督目标检测方法训练的目标模型。
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公开(公告)号：CN113917938B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111173142.4
申请日：2021-10-08
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05D1/49 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种小样本条件下的飞行器姿态控制数据增强和模型训练方法，包括：将飞行器姿态控制的训练集分解成多份子训练集；随机选取一份子训练集，训练第一生成器、第二生成器和第三生成器的神经网络参数；第一生成器、第二生成器和第三生成器分别依据各自的数据增强方式在神经网络模型中进行数据增强；计算出第一生成器、第二生成器和第三生成器在神经网络模型中的重要性权值；根据第一生成器、第二生成器和第三生成器的重要性权值，设置神经网络模型的目标函数；进行神经网络模型参数的训练；判断训练的迭代次数超过给定阈值；是，则终止训练；否，则重新选择子训练集进行训练。本发明提升了种小样本条件下神经网络模型的分类任务性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113987477A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111247976.5
申请日：2021-10-26
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F21/55
Abstract: 一种分布式AI系统的防投毒方法和系统，方法包括：接收各客户端节点发送的提交数据，基于提交数据更新中心模型，根据中心模型的误差与预期误差的差距判断当前系统是否存在中毒迹象，若否，则根据预定的策略对中心模型做镜像并通知各客户端节点清空缓存并重新进行数据缓存，缓存数据包括客户端节点的原始数据、处理算法和中间数据；否则，获取上一次模型镜像到当前时刻所有提交数据的客户端节点，并将该客户端节点作为风险节点，根据中心模型的误差与预期误差的差距计算风险节点的风险概率，基于风险概率获取风险节点的累计风险概率，根据累计风险概率对风险节点进行巡检，若存在中毒节点则将中毒节点下线，将中心模型恢复为上一次镜像的模型。
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公开(公告)号：CN113872834A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111217462.5
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 一种分布式系统的可视化监控方法和系统，方法包括：根据所述分布式系统的节点路由表，获取所述分布式系统的节点层级，采用正多边形分形图表示所述分布式系统的节点层级结构，所述分形图中的一个子分形图对应所述分布式系统的一个节点，每个子分形图采用虚线绘制；获取分布式系统当前任务的子任务信息和资源分配信息，基于所述子任务信息和资源分配信息，获取每个子任务的运行资源对应的运行节点，在所述分形图中查找所述运行节点，将所述运行节点对应的子分形图绘制为实线图；实时获取每个运行节点的监控信息，基于所述监控信息，在所述运行节点对应的子分形图的边线上绘制显示所述监控信息。
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公开(公告)号：CN112417447B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202011256849.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明涉及一种恶意代码分类结果的精确度验证方法及装置，属于信息安全技术领域，解决了现有的恶意代码分类方法耗费时间和资源且效率较低的问题。方法包括：获取包含恶意代码的原始文件，并基于原始文件建立样本数据集；构建深度学习网络模型，并基于样本数据集对深度学习网络模型进行训练，得到深度学习网络模型的最优网络结构；基于深度学习网络模型的最优网络结构对待预测原始文件中的恶意代码进行分类，得到恶意代码的分类结果，并验证恶意代码分类结果的精确度，实现了恶意代码的分类和对分类结果的精确度验证，提高了恶意代码的分类效率及可靠性。
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公开(公告)号：CN112417148A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011253498.4
申请日：2020-11-11
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/2458 , G06F16/951
Abstract: 本发明涉及一种城市内涝舆情结果获得方法及装置，属于舆情监测技术领域，解决了现有方法获得的城市内涝舆情结果的精度较低的问题。方法包括：获取舆情数据；为舆情数据中的每条文本数据添加标签，并基于添加标签的舆情数据得到样本库；基于样本库对深度神经网络TextRCNN模型进行训练，得到深度神经网络TextRCNN的最优网络结构；将待分类舆情数据输入深度神经网络TextRCNN的最优网络结构，得到待分类舆情数据的分类结果；基于待分类舆情数据的分类结果和待分类舆情数据中的地点和时间信息，生成相关城市的内涝舆情结果。实现了舆情数据的分类和相关城市内涝舆情结果的生成，提高了分类精度。
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公开(公告)号：CN110989665A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911240169.3
申请日：2019-12-06
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明属于制导弹箭落点预测技术领域，具体涉及一种基于试验设计和Kriging模型的远程制导火箭弹落点预测方法，该方法全面考虑了标准气象条件下影响远程制导火箭弹落点预测精度的发射条件因素和飞行状态参数，给出了适用于落点预测的Kriging模型的相关函数。对于升弧段对应的落点预测，可以选择的相关函数有Spline函数、Matern函数和Cubic函数；对于降弧段对应的落点预测，可以选择的相关函数有Spline函数、Matern函数、Gauss函数和Cubic函数。本发明为远程制导火箭弹的弹道修正控制系统实时进行落点预测提供了一种有效方法。
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