公开(公告)号：CN112052893A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010904002.9

申请日：2020-09-01

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 田小林 ,  王露 ,  李帅 ,  张艺帆 ,  高文星 ,  杨坤 ,  焦李成

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的半监督图像分类方法，用于解决现有技术中存在的因网络提取的特征缺乏辨识度与多样性导致的分类精度较低的技术问题，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；搭建生成对抗网络模型；对生成对抗网络模型进行迭代训练；获取半监督图像分类结果。本发明利用特征金字塔网络融合不同层级提取到的特征，通过生成对抗网络的博弈过程提高模型的分类能力，增加了特征的辨识度与多样性，能够更丰富的表征分类图像的类间特征，提高了图像分类精度，并能够在只含有少量精确标注样本的样本集上获得很好的图像分类效果，可用于实际场景中目标分类。

公开(公告)号：CN111832650A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010672056.7

申请日：2020-07-14

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 田小林 ,  杨坤 ,  高文星 ,  张艺帆 ,  王露 ,  焦李成

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络局部聚合编码半监督的图像分类方法，具体实现步骤为：(1)生成训练集；(2)构建生成器网络；(3)训练生成器网络；(4)构建局部聚合编码半监督分类网络；(5)训练局部聚合编码半监督分类网络；(6)判断局部聚合编码半监督分类网络的当前损失值是否接近0.5，若是，执行步骤(7)，否则，执行步骤(3)；(7)得到生成对抗网络；(8)对待分类图像进行分类。本发明通过构建局部聚合编码半监督分类网络，降低了网络复杂度，提高了对类别间特征的辨识度，能够在只含有少量精确标注样本的样本集上获得很好的分类效果。

公开(公告)号：CN110474762A

公开(公告)日：2019-11-19

申请号：CN201910777120.5

申请日：2019-08-22

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 张小松 ,  牛伟纳 ,  黄可 ,  杨涵麟 ,  杨坤 ,  卢臻

IPC: H04L9/06 ,  H04L9/08 ,  G06F16/22

Abstract: 本发明涉及环式可编辑区块链的构建方法，包括：A.初始化：根据安全参数，通过哈希函数，输出系统公开参数和初始区块；B.生成密钥：根据系统公开参数得到用户的私钥xi和公钥yi；C.生成环式可编辑区块链：将交易信息记录到区块中，各区块按生成时间排列，并将排列的最后一个区块与初始区块相连，形成环式可编辑区块链；根据环式可编辑区块链得到公钥集合，其中每个区块对应一个公钥yi，每个公钥yi对应一个私钥xi。本发明实现了对区块链提供了高效的管理和编辑，能够对区块链进行批量的编辑，还支持对区块链上区块的批量删除。而且在执行完批量编辑后，区块链的环式结构仍然保持不变。