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公开(公告)号：CN104820779A
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201510208571.9
申请日：2015-04-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明开了一种基于极值点和转折点的时间序列降维方法，包括如下步骤：步骤1、定义原始时间序列；给定极值点保持时间段阀值K0和序列转折夹角阀值θ0；步骤2、选取原始时间序列的重要局部极值点，存入关键点序列XKP中；步骤3、选取原始时间序列的重要转折点，存入关键点序列XKP中；步骤4、按照时间先后顺序连接关键点序列XKP中的点，得出的序列作为原始时间序列X的降维序列。综上所述，本发明提出的基于重要极值点和转折点时间序列降维方法，该方法具有以下两方面的优点：一方面，解决了传统降维方法不能很好地处理短时间内波动频繁的时间序列的问题。另一方面，不仅操作简单，计算复杂度低，大大的减少存储和计算成本，为时间序列后续的挖掘分析带来帮助。
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公开(公告)号：CN102802266B
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201210334498.6
申请日：2012-09-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种高动态自组织网络高效TDMA协议的实现方法，将时帧分为前导时隙、分配时隙和中断时隙。在前导时隙，源节点根据待发数据流的优先级申请专用虚拟链路或公用虚拟链路，专用链路只用于经由该路径的数据传输，公用链路由低优先级的数据共用传输，降低了高优先级数据的传输时延，也进一步提高了信道利用率。在分配时隙，各节点在各自所属链路分配时隙发送数据，避免了节点竞争信道产生的冲突。本协议还设计了中断时隙，节点可在中断时隙竞争信道，以便处理突发状况。本发明降低了通信时延，提高了信道利用率和吞吐量，具有较高的可靠性，适用于高动态自组织网络。
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公开(公告)号：CN103761585A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410038974.9
申请日：2014-01-27
Applicant: 北京市交通运行监测调度中心 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种机场接续运输动态匹配、运力监测预警和智能调配方法的设计，解决的技术问题是针对现有常用流量分析和预测方法的复杂度高和实际操作性不便的问题。其主要包括：信息采集入库；根据当前实时信息进行数据分析整理更新分析表；将乘客、出租车和航班实时信息表对比分析表数据，将分析表最大程度上符合实时信息的出租车和乘客信息作为预测信息；对比乘客和出租车信息判断是否出现出租车缺口；根据出租车预测缺口值判断是否发出预警，如果是则发出预警并给出调度信息：出租车缺口数量。本发明从天气类型、航班数量及日期类型的角度去统计分析原始数据，可以有效地帮助机场调度管理人员管理和协调出租车运力，避免机场管理人员凭经验预测带来的不准确性。
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公开(公告)号：CN103455605A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310395964.6
申请日：2013-09-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种内网环境文件深度检索方法，属于互联网通信和文件检索技术领域。该方案实现的系统部署于内网环境，实现了针对内网所有主机的文件深度检索，其共分成三大部分，检索服务器、检索代理以及缓存服务器。检索服务器是检索服务的外部接口，管理网络中的检索代理，向检索代理发送检索请求并接收检索结果，维护缓存服务器；检索代理部署于内网主机，提供本地文件索引服务，接收并执行从检索服务器收到的指令，负责向缓存服务器提供文件副本；缓存服务器提供文件缓存功能，保存用户最近访问过的文件，并根据预配置规则进行缓存文件更新。本方案与已有方案相比，实现了针对文件内容深度搜索，提高了搜索准确度和搜索范围。
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公开(公告)号：CN103368721A
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201310310235.6
申请日：2013-07-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L7/00
Abstract: 本发明为时间触发以太网中透明时钟的计算方法，解决已有计算方法使网络达不到高同步精度的问题。透明时钟是时间触发以太网中用于时钟同步的PCF帧从传输通路的开始设备到达指定设备传输的时延。采用分级主从同步的方式实现网络设备的频率同步：尽量选择时间触发以太网中心的设备为根主设备，网络中与之相连接的设备为第一级从设备，第一级从设备向根主设备进行频率同步，与第一级从设备连接的设备称作第二级从设备（第一级从设备实质上是第二级从设备的主设备），第二级从设备向第一级从设备进行频率同步，依次类推实现整个网络的频率同步。透明时钟=PCF帧从传输通路的开始设备到指定设备中所有相邻两设备的链路时延之和+开始设备到指定设备中间的各设备PCF帧的驻留时间之和，开始设备和指定设备的驻留时间均为0。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114913253B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202110181867.1
申请日：2021-02-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F7/544
Abstract: 本发明公开了一种自适应点云几何编解码方法及装置，所述编码方法包括：获取原始点云数据；对原始点云数据中的每个点进行几何预测，得到预测残差；按照预设规则选择性的将预测残差置为零；对预测残差进行编码，得到几何信息码流。本发明提供的自适应点云几何编码方法按照一定的规则选择性的将几何预测残差置为零，不进行编码，在保证几何失真一定的情况下，减小了几何码流，从而提升了几何编码效率；同时通过设置不同的编码模式，自适应的选择每个点的最优编码模式，进一步提升了几何编码效率。
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公开(公告)号：CN116028827B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211738093.9
申请日：2022-12-31
Applicant: 中国电子科技集团公司信息科学研究院 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明实施例提供一种基于车辆GPS轨迹数据聚类的轨迹补全方法，包括：获取车辆的GPS历史轨迹数据轨迹，对轨迹采用基于停靠点的车辆轨迹划分方法进行划分，并根据设定的聚类中心个数，基于LCKFD重新划分轨迹聚类，计算稀疏轨迹判别阈值，根据该阈值确定是否是稀疏轨迹，若是利用聚类结果进行补全，可以有效减少轨迹数据中噪声对轨迹聚类以及轨迹补全的干扰，可以充分提取并利用同类轨迹的时空信息，提高车辆轨迹补全的准确性。
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公开(公告)号：CN116029379B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202211737280.5
申请日：2022-12-31
Applicant: 中国电子科技集团公司信息科学研究院 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06N7/01 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/211 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 得到训练好的基于决策树和静态贝叶斯网络模本发明实施例提供一种空中目标意图识别 型的空中目标意图识别模型。可以准确预测得到模型构建方法，包括：获取空中所有不同类型飞 不同种类飞机的不同意图。机的类型数据以及所有不同类型飞机在不同意图下的意图数据，作为训练集；建立基于特征选择以及决策树的飞机类型识别模型，并利用类型数据对所述决策树进行训练，利用意图数据进行参数学习，得到训练好的飞机类型识别模型；对所述飞机类别识别模型预测输出的不同类型的数据进行处理；建立多个静态贝叶斯网络模型；其中，每个所述静态贝叶斯网络模型对应一个类(56)对比文件李宁安;张剑;周倜.一种TensorFlow平台上目标意图识别模型设计与实现.舰船电子工程.2019,(05),31-34.Yongsheng Guan;Yingping Wang《.JointDetection and Tracking Scheme for TargetTracking in Moving Platform》《.2020 IEEERadar Conference (RadarConf20)》.2020,1-4.关永胜，左群声《.基于特征谱的空间锥体目标识别方法》《.中国电子科学研究院学报》.2014,第9卷(第02期),161-168.
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公开(公告)号：CN116467736A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310262225.3
申请日：2023-03-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种可验证的隐私保护联邦学习方法及系统，属于联邦学习安全领域，解决基于多密钥同态加密的隐私保护联邦学习所面临的问题，即服务器返回的聚合密文至少需要两个客户端进行合作解密，无法实现单个客户端独自解密，在服务器不可信的情况下，从而会造成客户端密钥泄露的问题。本发明包括系统初始化、密钥生成、本地模型训练、加密上传、模型聚合及部分解密和完全解密。本发明用于隐私保护联邦学习。
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公开(公告)号：CN116028827A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211738093.9
申请日：2022-12-31
Applicant: 中国电子科技集团公司信息科学研究院 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明实施例提供一种基于车辆GPS轨迹数据聚类的轨迹补全方法，包括：获取车辆的GPS历史轨迹数据轨迹，对轨迹采用基于停靠点的车辆轨迹划分方法进行划分，并根据设定的聚类中心个数，基于LCKFD重新划分轨迹聚类，计算稀疏轨迹判别阈值，根据该阈值确定是否是稀疏轨迹，若是利用聚类结果进行补全，可以有效减少轨迹数据中噪声对轨迹聚类以及轨迹补全的干扰，可以充分提取并利用同类轨迹的时空信息，提高车辆轨迹补全的准确性。
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