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公开(公告)号：CN104021392A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410039585.8
申请日：2014-01-27
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于向量度量的冲突证据融合方法，能实现对多源信息融合中证据之间冲突程度的衡量，通过证据之间的冲突程度衡量确定融合证据的权重因子，并对融合证据进行修正，利用Dempster组合规则融合可以获得可靠的目标识别决策结果。本发明方案与传统算法相比，从证据向量的角度出发，综合考虑证据向量差异度和相似度共同度量证据之间的冲突程度，通过证据冲突程度因子确定融合证据的权重因子，并对证据进行修正后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，获得合理的决策结果，可以很好的应用于目标识别领域中，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN115841589A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211394182.6
申请日：2022-11-08
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于生成式自我注意机制的无监督图像翻译方法，包括：将获取的待翻译图像输入到独立编码器，得到待翻译图像的DSI深浅信息空间，进而得到组合和叠加后的DSI深浅信息空间；将组合和叠加后的DSI深浅信息空间输入到预先构建并训练好的含有生成式自我注意机制的生成器，得到目标翻译图像；获取目标域图像，将目标域图像和目标翻译图像输入到预先构建并训练好的含有生成式自我注意机制的多尺度判别器，判断目标翻译图像是否为真实图像。本发明主要应用于无监督图像翻译领域，解决了现有无监督图像翻译方法的准确性比较低的问题，有效提高了翻译图像的图像质量。
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公开(公告)号：CN115481917A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211190154.2
申请日：2022-09-28
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IFS和可信度衰减模型的空中目标威胁评估方法，包括如下步骤：首先，根据各空中目标的情报信息转化为直觉模糊数，并构造直觉模糊评估矩阵。其次，通过直觉模糊熵和判断矩阵计算指标的客、主权重，并构造综合权重。然后，运用IFWA进行指标信息加权，获得加权直觉模糊评估矩阵，并转化为mass函数矩阵；再次，计算基于信息量的折扣系数，并利用可信度衰减模型对不同时刻的mass函数进行组合；最后，根据组合结果对各空中目标进行威胁评估排序。本发明方案与传统算法相比，采用主、客观因素构造指标的综合权重，采用时间衰减模型对多时刻的动态信息进行组合，其最终排序结果更加合理，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN113177328B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110563661.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G01M99/00 , G01M13/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的机械故障诊断方法，包括如下步骤：将不同位置的传感器观测到的机械设备的运行数据转换为证据信息；计算证据中焦元的支持区间，通过区间距离衡量证据之间的冲突程度进而获得各个证据的支持度；通过改进的信度熵来量化证据的不确定性程度作为证据的信息量；综合考虑区间距离和改进的信度熵确定证据的信任度并获得权重因子；利用权重因子对获取的证据进行加权平均，输出机械故障诊断的决策结果。本发明方案与传统算法相比，通过区间距离能够有效地衡量证据之间的差异性，同时通过改进的信度熵量化证据的不确定程度，综合考虑支持度和信息量共同确定证据的权重因子。
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公开(公告)号：CN110033028B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN201910206387.9
申请日：2019-03-19
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于算术平均贴近度的冲突证据融合方法，包括如下步骤：获取多个传感器测量信息根据实际应用场景选择合适的方法获取证据的BPA，并转换为证据信息，引入模糊理论中算术平均贴近度概念度量证据对同一焦元的相互支持程度，利用证据之间的算术平均贴近度计算融合证据的权重系数；最后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明引入模糊数学中的算术平均贴近度方法，利用证据中同一焦元的基本概率赋值的算术平均贴近度衡量各证据对同一命题的相互支持程度，并对证据进行修正后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，具有重要的理论意义和应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113449412B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202110564130.8
申请日：2021-05-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于K‑means聚类和综合相关度的机械故障诊断方法，包括如下步骤：首先，获取传感器对各个故障类型的原始观测信息；利用K‑means聚类寻找各个故障类型数据组的质心；计算传感器采集的机械设备运行数据与各个故障类型数据簇质心之间的JS散度和灰色关联度构建综合相关度；对综合相关度进行归一化处理，将其转化为基本概率指派函数；最后，采用Dempster组合规则对基本概率指派函数进行逐个融合，输出最终对机械设备故障类型的决策结果。本发明方案提出的基于K‑means聚类和综合相关度的故障诊断方法，可以有效地对机械设备进行故障诊断，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN113295421B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110563647.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 河南大学
IPC: G01M15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进冲突系数和信度熵的发动机故障诊断方法，包括如下步骤：首先，获取传感器测量信息转换为证据信息，计算证据之间的关联系数，结合关联系数和冲突系数得到改进冲突系数，以此获得证据的冲突度；最后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行融合，输出最终发动机故障诊断的决策结果。本发明方案与传统算法相比，通过改进冲突系数获得冲突度能够有效地衡量证据之间的冲突程度，同时通过改进的信度熵表征证据的不确定程度，综合冲突度和信度熵确定证据的权重系数，具有重要的理论意义和应用价值。
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公开(公告)号：CN113473388A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110731799.1
申请日：2021-06-30
Applicant: 河南大学
IPC: H04W4/06 , H04W4/70 , H04W12/126 , H04B17/336 , H04L5/14
Abstract: 本发明的目的是提供基于人工噪声的NOMA全双工用户协作保密传输方法，针对非正交多址系统下行中窃听者使用连续自干扰消除技术造成的信息泄漏问题，提出了一种协作传输物理层安全方法，该方法不仅能够实现最小化基站的传输功率，同时也能保证系统中各个用户的保密速率需求，针对该方法设计出的优化问题是非凸的且难以求解这一难题，提出了一种近似求解方案，首先通过半定松弛方法对原优化问题进行重构，然后利用连续凸逼近迭代算法近似求解重构后的优化问题。通过对重构后的优化问题的求解，本发明实现了基于人工噪声的NOMA全双工用户协作保密传输方法。
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公开(公告)号：CN113177328A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110563661.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G01M99/00 , G01M13/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的机械故障诊断方法，包括如下步骤：将不同位置的传感器观测到的机械设备的运行数据转换为证据信息；计算证据中焦元的支持区间，通过区间距离衡量证据之间的冲突程度进而获得各个证据的支持度；通过改进的信度熵来量化证据的不确定性程度作为证据的信息量；综合考虑区间距离和改进的信度熵确定证据的信任度并获得权重因子；利用权重因子对获取的证据进行加权平均，输出机械故障诊断的决策结果。本发明方案与传统算法相比，通过区间距离能够有效地衡量证据之间的差异性，同时通过改进的信度熵量化证据的不确定程度，综合考虑支持度和信息量共同确定证据的权重因子。
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公开(公告)号：CN112598037A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011479705.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区间数距离和模型可靠性的目标识别方法，包括如下步骤：首先，根据传感器采集的目标样本建立各个属性的区间数模型；然后，计算测试样本在对应属性下的区间数与该属性下区间数模型之间的区间数距离；其次，将所求的区间数距离转化为相似度并归一化处理作为初始基本概率指派；再次，计算各个属性下区间数模型的静态可靠性和动态可靠性，并将其结合作为综合可靠性对初始基本概率指派进行折扣，折扣的结果作为最终基本概率指派；最后，采用Dempster组合规则对最终基本概率指派进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明方案综合考虑了区间数距离和模型的综合可靠性，可以有效地处理不确定和不精确的信息，具有重要的理论意义和应用价值。
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