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公开(公告)号：CN108616318B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810295510.4
申请日：2016-08-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/382 , H04L29/06 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种安全频谱感知方法，属于频谱感知技术领域。其技术方案为：通过身份标识值区分信任和非信任二级用户SU，基于信任SU对模拟主用户PU信号的上一感知时隙的感知结果，实时的调制下一感知时隙的SU的身份标识值，从而确定能进入FC的合并状态的SU。本发明的安全频谱感知方法在假冒主用户攻击PUEA、以及频谱感知数据篡改攻击SSDF共存的综合、复杂的感知环境中，能够同时降低甚至消除PUEA与SSDF的影响，使得整个感知网络保持较好的感知性能。
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公开(公告)号：CN111073024A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911158690.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多孔介电材料及其制备方法、电容式压力传感器，其中，所述制备方法包括：将一液体金属与一聚合物的液态预聚物按预定比例混合，形成混合溶液；向混合溶液中添加聚合物的固化剂，形成液体金属与聚合物的液态混合物；将液态混合物与一可溶性填充材料充分混合并进行固化处理，形成固化结构；利用特定溶剂溶解可溶性填充材料，最终形成具有可变介电常数的固态多孔介电材料。所述电容式压力传感器包括两个电极板和位于两个电极板之间的柔性介电层，其中，柔性介电层由多孔介电材料制成。该多孔介电材料具有可变的介电常数和良好的柔性；该电容式压力传感器具有较高的灵敏度。
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公开(公告)号：CN110957002A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911301346.4
申请日：2019-12-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协同矩阵分解的药物靶点相互作用关系预测方法，不仅考虑药物属性相似性和靶点属性相似性，同时结合药物拓扑结构相似性和靶点拓扑结构相似性，提高药物靶点相互作用关系预测准确率。包括：获取药物属性相似度和靶点属性相似度数据、药物靶点相互作用关系数据；构建药物属性特征相似度矩阵、靶点属性特征相似度矩阵、药物拓扑相似矩阵和靶点拓扑相似矩阵；对药物靶点关联矩阵进行基于图正则的协同矩阵分解，并整合药物和靶点的属性特征相似度和拓扑结构相似度信息，得到最终目标函数；用牛顿方法迭代更新得到药物和靶点的特征表示，重构药物-靶点相互作用关系矩阵，进行药物靶点相互作用关系的预测。
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公开(公告)号：CN110717451A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910956301.4
申请日：2019-10-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的药用植物叶部病害图像识别方法，涉及药用植物叶部病害防护技术领域，其包括采集若干药用植物叶部病害图像；对药用植物叶部病害图像进行增强处理；将各增强处理后的药用植物叶部病害图像的尺寸统一调整为299x299；训练深度CNN模型，深度CNN模型包括串联的卷积池化网络、Inception-I网络、平均池化网络、Dropout层和Softmax层，串联的卷积池化网络的最后两个卷积层为深度可分离卷积层，Inception-I网络中包括随机池化层；通过深度CNN模型对尺寸调整后的各药用植物叶部病害图像进行识别，识别结果为各药用植物叶部所患病害类型，基于识别结果对各药用植物叶部所患病害进行分类。该识别方法可以有效地辅助种植人员诊断病害，提高诊断效率。
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公开(公告)号：CN110689965A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910956294.8
申请日：2019-10-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的药物靶点亲和力预测方法，涉及药物靶点亲和力预测技术领域，其包括：从Davis数据集和KIBA数据集中获取药物化合物和靶点蛋白质数据；对化合物进行编码，使用位置特异性打分矩阵表示蛋白质；将化合物标签编码输入CNN模型中，对化合物进行特征提取，得到化合物的分子表示；将蛋白质的位置特异性打分矩阵输入LSTM模型中，对蛋白质序列进行特征提取，学习蛋白质结构中氨基酸之间的次序关系以及蛋白质序列上的残基之间的关系，得到蛋白质的序列表示；将化合物的分子表示和蛋白质的序列表示同时输入到全连接层中，对化合物和蛋白质相互作用的亲和力进行预测。该方法能更准确地预测药物和靶点之间的亲和力关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110277175A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910574252.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度信念网络的中药不良作用识别方法。本发明能够对中药不良作用进行有效的整理和归纳，有助于中药不良作用实体数据库构建。并将传统的中药毒副作用研究与人工智能方法进行有机的统一，实现对于药物不良作用实体的全自动提取，减少人工提取药物不良作用的时间以及经济损耗，实现了在中药不良作用实体识别研究方法学上的优化。后期，本发明也可以根据不同中药文献集，实现针对特定中药的不良作用识别和关系挖掘，可以有效适用于各种中医药文献，不需要重新训练深度信念网络模型，可以直接从输入中药文献中识别并提取出药物不良作用实体。
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公开(公告)号：CN106649466A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201610853996.X
申请日：2016-09-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种数字地图中典型地形几何参数获取方法，包括地形分类及识别、地形简化、地形几何参数提取等过程。针对ASTER GDEM类型的GeoTIFF格式的数字地图，借助ArcGIS工具，通过计算归一化的高程、坡度、坡度变率、曲率、地形起伏度，然后以其为特性指标采用ISO(Iterative SelfOrganization)非监督聚类得到地形的初步分类，再按照各类地形平均起伏度的大小，将地形分为平原、丘陵、低山、中山、高山等几种地形；最终得到这几种典型地形的位置、底面及高度尺寸等几何参数。本发明具有可行、实用的优点。
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公开(公告)号：CN103761524B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201410021143.0
申请日：2014-01-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/46
CPC classification number: G06T5/00 , G06K9/4647 , G06T7/13 , G06T7/73 , G06T2207/20192
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的线性目标识别与提取方法，通过相机拍摄或网络传输接收获取待处理的原始图像，然后进行图像预处理得到增强图像，从增强图像中提取出边缘信息图像，再对边缘信息图像进行通过聚簇算子改进的线性特征提取变换，提取出线性特征，最后，结合需要识别和提取的线性目标的特点，将线性目标与其他线性特征区别开来，从而识别和提取出线性目标。本发明利用边缘信息图像中边缘像素在二维方向上的分布情况来构建聚簇算子改进的线性特征提取变换，能够从复杂背景、亚像元的图像中快速、正确地提取出线性弱目标如电力线等。
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公开(公告)号：CN117749138A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311645468.1
申请日：2023-12-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于电子电路领域，涉及脉冲发生电路设计，具体提供一种基于雪崩晶体管和Marx电路的纳秒级方波脉冲源，用以进一步缩短输出方波的脉宽并减小上升沿时间。本发明基于RC微分电路将数字信号整形得到一个尖锐的脉冲信号，由该信号触发N级Marx电路，Marx电路的输出脉冲经过负载电阻延长电容放电时间产生平顶，同时，输出脉冲经同轴线产生反向的反射信号，该信号在输出端与原正向信号叠加对原正向信号进行截断，获得方波信号，并且，通过控制同轴线的长度控制方波信号的脉宽，最终得到功率损耗小、抖动小、窄脉宽、快速上升沿的方波脉冲；另外，本发明方波脉冲源具有尺寸较小、便于控制的优点，有利于模块化发展。
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公开(公告)号：CN114665845B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210193907.9
申请日：2022-03-01
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于电子电路领域，涉及脉冲信号源的设计，具体提供一种基于高电压触发和功率合成的高峰值功率脉冲源，用脉冲源的峰值输出功率；本发明基于M级Marx电路设计得到高电压触发电路，由高电压触发电路产生的高电压触发信号经过功率分配器等分后作为K路脉冲产生电路的输入，有效提高单路脉冲幅值的同时降低单路脉冲抖动，K路脉冲产生电路输出的K路脉冲经过功率合成器合成后大大提升脉冲源的峰值输出功率；同时，由于单路脉冲抖动降低，即电路的一致性提升，使得K路脉冲经过功率合成后能够得到更高峰值功率的脉冲信号，即进一步提升脉冲源的峰值输出功率；另外，本发明高峰值功率脉冲源具有操作简单、尺寸小等优点，有利于模块发展。
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