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公开(公告)号：CN107491794A
公开(公告)日：2017-12-19
申请号：CN201710797157.5
申请日：2017-09-06
Applicant: 电子科技大学
Inventor： 邢建川 , 王帅飞 , 韩保祯 , 张易丰 , 丁志新 , 翟能延 , 胡尊天 , 王翔 , 康亮 , 张栋 , 王书琪 , 侯鑫宇 , 沈浩 , 陈朝阳 , 苗佳雨 , 蔡佳宏 , 王鋆鼎 , 李双 , 陈佳豪 , 刘继林 , 杨双吉 , 邵慧 , 梁昌乐 , 颜文杰 , 尹佳
Abstract: 本发明公开了一种二维元胞自动机的演化规则的分类方法，属于元胞自动机技术领域。本发明在随机初始条件条件下，在一定规模的演化空间中统计每个位置的元胞状态的变化情况来进行分类的：若在大量连续的时间步内，每个时刻的演化空间都与这个稳定的演化空间差异不大，则其为平稳型；若在大量连续的时间步内，存在一个周期，使得周期内每个时刻的演化空间都与下个周期中该时刻的演化空间差异不大，则其为周期型；若在大量连续的时间步内，每个时刻的演化空间都是复杂的，并且与前一时刻的演化空间相比，更新状态的元胞数量较多，且更新无规律，则其为复杂型；否则为混乱型。本发明可用于图像加密、图像压缩等，其适用的演化规则广泛，且分类准确。
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公开(公告)号：CN104219011B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201410482194.3
申请日：2014-09-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明公开了一种认知无线网络中基于节点检测的分布式频谱感知方法，主要解决现有技术存在的抵抗恶意节点发动的攻击和可能出现的连通性问题。本发明的具体步骤为：1、建立频谱感知方法模型；2、初始化感知数据；3、判断是否满足节点检测触发条件；4、判断是否满足异常条件；5、删除恶意节点；6、判断是否满足节点变化条件；7、判断连通性；8、调整邻居节点；9、更新感知数据；10、判断是否结束数据更新；11、感知结果判定。本发明能有效的防止恶意节点进行的攻击，且能保证网络的连通性，使网络能够得到可靠的，统一的感知结果。
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公开(公告)号：CN105498696A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510943109.3
申请日：2015-12-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B01J20/22 , B01J20/28 , C02F1/28 , C02F1/40 , C02F101/32
CPC classification number: B01J20/223 , B01J20/06 , B01J20/103 , B01J20/28009 , B01J20/28016 , C02F1/285 , C02F1/288 , C02F2101/325
Abstract: 本发明是一种适用于乳化油污水处理的磁性纳米粒子制备的方法。该方法在Fe3O4@SiO2纳米粒子基础上，通过硅氧烷单体的水解缩合反应，将硅氧烷锚定到磁性纳米粒子表面，并进一步通过调节硅氧烷分子结构与调控硅氧烷的锚定密度使磁性粒子具备表面活性。在乳化油体系中，这些具有表面活性的磁性纳米粒子可迅速吸附到油水界面上，使乳化油滴具备磁响应性，从而在外界磁场的作用下迅速得到分离。本发明得到的磁性纳米粒子，制备工艺简单，重复利用性能优异，在乳化油污水处理以及油水分离领域有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN104269334A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410494069.4
申请日：2014-09-24
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种产生带状或高椭圆率电子注的电子枪，属于真空电子技术领域。首先，按照所需带状电子注的厚度作为直径，通过成熟的方法设计合适的圆柱形电子注电子枪，然后将电子枪的聚焦极和阳极平均剖分两半，中间加入和剖分截面相同的展宽部分，展宽部分的长度根据所需的电子注宽度决定。此时，聚焦极就形成了两端为半圆环，中间为一展宽部分的扁圆形电子枪聚焦极、阳极，其中该聚焦极聚焦阴极发射的带状电子注或高椭圆率电子注时，其聚焦场和电子注的空间电荷场拓扑结构一致，不会出现背景技术所述的某些角度扩散，某些角度交错的问题，不会打断带状电子注的层流性，使电子注顺利的到达阳极。
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公开(公告)号：CN117808728A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202211168858.X
申请日：2022-09-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/771
Abstract: 本发明公开了一种针对双相情感障碍疾病的辅助诊断装置，包括：结构像预处理单元、功能像预处理单元、结构像特征提取单元、功能像特征提取单元、特征融合单元、分类器训练单元和辅助诊断输出单元。本发明通过结合患者磁共振结构像和功能像的多模态信息，对患者的形态学、低频振幅信号、体素对称同伦连接性信号、功能网络属性、功能网络的边等特征进行融合，充分利用已有信息来提高辅助诊断模型的准确率。同时为了解决医学图像中数据集较少而特征量较多而产生的结果过拟合现象，采用PCA进行特征降维和使用过滤法来进行特征选择，以降低特征冗余量，进而很好的选择出具有显著差异的特征来进行分类诊断，进一步提升辅助诊断的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114249416B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111578726.X
申请日：2021-12-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种池塘养殖废水循环处理用生物滤池。所述池塘养殖废水循环处理用生物滤池包括预埋支撑杆、浮板、厌氧生物滤池、好氧生物滤池、多个用于检测氧气浓度的DO仪、水循环结构；所述浮板位于所述预埋支撑杆的上方，且通过传动结构连接；所述厌氧生物滤池、好氧生物滤池位于所述浮板的上方；本发明提供的池塘养殖废水循环处理用生物滤池有效节约空间、移动方便、可循环处理养殖尾水。
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公开(公告)号：CN115952457A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211607475.8
申请日：2022-12-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/2431 , G01P15/00 , G01S19/13 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于群智感知的路面质量监测方法及系统，属于道路路面质量监测技术领域。本发明基于GPS定位传感器的数据来获取车辆速度，基于设定的车速阈值进行第一监测：若车速大于车速阈值，则认为当前检测点的路面质量为平坦，否则，继续就加速度计传感器获知的Z轴加速度斜率值进行第二监测，若小于指定的加速度斜率阈值，则当前检测点的路面为平坦，否则为不平坦；最后，对一段路面的所有检测点的结果进行统计当80％或以上被归类到平坦时，则判定此路面为平坦路面，否则为不平坦路面。本发明还公开了基于上述方法的路面质量监测系统。本发明实现了基于移动终端的路面质量检测，在有限的运算量的基础上保证了监测的准确率。
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公开(公告)号：CN110473635B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN201910749392.4
申请日：2019-08-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种青少年脑结构网络和脑功能网络关系模型的分析方法；包括如下步骤；步骤一，建立被试数据信息；步骤二，孤独症大脑结构网络分析；步骤三，孤独症大脑功能网络分析；步骤四，大脑因效性网络分析；步骤五，建立结构网络和功能网络的关系。本专利对结构网络的分析研究可以给医学上挖掘孤独症治疗靶点提供线索，而对功能网络、静息态大脑局部活动和因效网络的分析研究可以给医生诊断提供可靠的依据，对结构网络和功能网络的关系的研究也有重要的科学理论意义；有利于做好孤独症的早诊断早治疗，具有很重要的社会意义。本发明的应用领域可体现于；(1)疾病的诊断和治疗，(2)吸烟成瘾、网络成瘾、网络游戏成瘾，(3)认知等健康领域。
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公开(公告)号：CN113706458A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110801547.1
申请日：2021-07-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于Gossip模型的自闭症检测装置，属于脑部静息态功能磁共振图处理技术领域。本发明依据Gossip协议设置了Gossip模型并基于其观察和衡量自闭症患者组和正常对照组结构网络的传播表现来作为检测策略。即将被检测者的计算结果分别与自闭症患者组和正常对照组进行比对以确定被检测者的检测结果：计算结果更接近第一自闭症患者组，则被检测者患自病症的风险高，否则当前被检测者患自病症的风险低。本发明可用于对未知类型的被检测者进行自闭症的初步诊断。与测量全局网络和局部网络的拓扑属性的方法相比，本发明的Gossip模型使患者和正常对照组之间的脑结构像的差异相比更加明显。可以更快、更准确的识别出异常图像，更好的辅助医生进行诊断。
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公开(公告)号：CN110633731A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910744873.6
申请日：2019-08-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交错感知卷积的单阶段无锚框目标检测方法。本发明包括如下步骤：步骤(1)划分CenterNet网络结构；步骤(2)对CenterNet进行优化设计，使用Pytorch深度学习框架搭建神经网络；步骤(3)将训练数据集送入神经网络进行训练；步骤(4)使用步骤(3)中训练好的神经网络进行推理。本发明提供了一种基于交错感知卷积的单阶段无锚框目标检测方法，我们将基于目前效果最好的CenterNet单阶段目标检测方法做出了优化，达到加快检测效率的同时保持准确度不下降目的。
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