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公开(公告)号：CN117744763A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311665501.7
申请日：2023-12-06
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06N3/0985 , G06N3/086 , G06N3/084 , G06N3/0499 , G06F18/2411
Abstract: 本发明属于算法参数优化技术领域，公开了一种基于代理模型的自适应多元优化器、构建方法及应用，构建基于BP神经网络构建代理模型。通过随机采样得到由采样矩阵和响应矩阵组成的样本集合；设计基于自适应策略的多元优化器。基于代理模型构建虚拟的适应度函数，模拟真实黑箱问题的响应，结合精英选择策略选择最佳方案对应的启发式算法作为最终的优化器；基于自适应多元优化器求解复杂优化问题。针对复杂优化问题，构建真实的适应度函数，通过优化器的自适应构建，完成问题的求解；验证所设计优化器的性能。本发明所提出算法的精度和鲁棒性均优于单一的元启发式优化算法；在最短的时间内选择了效果较好的优化算法并获得了最佳的模型参数。
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公开(公告)号：CN117528498A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311414889.3
申请日：2023-10-30
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明属于通信系统技术领域，公开了一种面向无线网络的无人机辅助隐蔽通信方法及系统。本发明提供了一对在非协调友好干扰无人机辅助下的合法用户之间的隐蔽通信；收集并处理无线通信场景中的几何环境信息，无人机根据Bob的单独功率增益判断是否需要工作；分析Eve的检测错误概率，协同优化干扰机选择阈值和数据传输速率，在检测精度约束下最大限度地提高隐蔽吞吐量；本发明通过大量的仿真验证了理论分析，结果表明所提出的多无人机干扰辅助隐蔽通信在降低Eve检测精度和提高隐蔽吞吐量方面比传统的单无人机干扰辅助方案更有效。
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公开(公告)号：CN117082496A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310828859.0
申请日：2023-07-07
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: H04W12/03 , G06N20/20 , H04W12/06 , H04W12/121 , H04W12/122 , H04L9/00
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种恶意和低质量用户场景下安全无线联邦学习方法及系统，可以抵御恶意用户和低质量用户对全局模型性能的消极影响，包括四个阶段：鉴别阶段，通过比较用户的模型与全局模型的余弦相似性，对用户的信用进行评估；重标签阶段：利用全局模型的预测结果对低质量用户本地数据集进行数据清洗；二次鉴别阶段：对第一次鉴别阶段筛选出的恶意用户集进行第二轮信用评估，筛选其中的低质量用户；常规训练阶段，调度良性用户进行全局模型聚合。为防止用户模型信息泄露和半诚实的服务器推测用户信息，利用同态加密技术对模型参数进行加密，并采用双服务器架构。本发明克服了低质量用户和恶意用户对模型性能的影响。
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公开(公告)号：CN113613339B
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202110781263.0
申请日：2021-07-10
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于深度强化学习的多优先级无线终端的信道接入方法，所述基于深度强化学习的多优先级无线终端的信道接入方法包括：建立具有不同优先级业务的网络场景；设计并明确该协议的系统模型，根据该协议网络场景进行状态空间建模、动作空间建模，并针对不同场景设计奖励函数；明确并建立该协议所使用的神经网络模型，并通过经验元组对网络模型进行训练；将训练好的模型通过多场景的仿真对比进行性能验证。本发明使用深度强化学习对多优先级业务无线终端的信道接入方法进行设计，更适用于具有不同优先级业务的无线网络，提高系统的吞吐量和无线信道资源的利用率，在减小高优先级业务调度时延的同时，提高低优先级业务接入信道的机会。
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公开(公告)号：CN114489036B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110848667.7
申请日：2021-07-25
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 该发明名为“一种基于SLAM的室内机器人导航控制方法”。通过机器人搭载的激光雷达及里程计实时获取室内环境信息，根据圆弧运动规律构建机器人运动模型实时获取其运动状态，运用栅格地图表示法实时构建周围环境地图，采用似然场模型实时构建激光雷达观测模型，结合基于Rao‑Blackwellised粒子滤波的SLAM方法、生物激励神经网络算法，最终实现了室内移动机器人的导航控制，包括机器人定位、环境地图构建、路径规划及动态避障，一定程度上提高了室内机器人的导航精度和实时性。实现的室内移动机器人导航对矿井救援、场景重建等领域的发展具有积极的推动作用，能够代替人工在危险的环境下作业，提高工作效率和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114625890A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210308741.0
申请日：2022-03-26
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 该发明专利名为“一种基于关系嵌入和卷积神经网络的知识图谱补全方法”。通过将知识图谱中三元组的实体和关系视为翻译的过程，并通过最有代表性的平移距离模型TransE来训练数据得到实体和关系的嵌入向量。其次通过融合不同嵌入向量形成新的向量表示，并与融合前的嵌入向量组成向量矩阵，提高知识图谱三元组整体信息特征的表达。使用不同大小卷积核提取向量矩阵的深层特征信息，将不同卷积核提取到的不同维度的特征结果接入全连接层，得到最终的分数，以此来判断知识图谱三元组是否合理，该发明有效提高了基于知识图谱智能问答系统数据库的准确性和完整性。
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公开(公告)号：CN113613339A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110781263.0
申请日：2021-07-10
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于深度强化学习的多优先级无线终端的信道接入方法，所述基于深度强化学习的多优先级无线终端的信道接入方法包括：建立具有不同优先级业务的网络场景；设计并明确该协议的系统模型，根据该协议网络场景进行状态空间建模、动作空间建模，并针对不同场景设计奖励函数；明确并建立该协议所使用的神经网络模型，并通过经验元组对网络模型进行训练；将训练好的模型通过多场景的仿真对比进行性能验证。本发明使用深度强化学习对多优先级业务无线终端的信道接入方法进行设计，更适用于具有不同优先级业务的无线网络，提高系统的吞吐量和无线信道资源的利用率，在减小高优先级业务调度时延的同时，提高低优先级业务接入信道的机会。
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公开(公告)号：CN105654488B
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201511027245.4
申请日：2015-12-31
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS的淤地坝拦淤量估算方法，属于数字地形分析领域。所述发明将获取到的GIS图像转化为栅格矩阵，根据栅格矩阵中的数据确定简易无拦截河网模型的位置数据以及淤地坝的位置数据，接着对淤地坝的位置数据进行修正，进而将淤地坝进行扩充得到扩充淤地坝，基于扩充淤地坝中坝点的流向得到扩充淤地坝的库容，结合库容最终得到扩充淤地坝的拦淤量。本发明通过对淤地坝进行扩充，得到更为符合实际情况的扩充淤地坝，避免GIS图像中淤地坝仅占有一个栅格会影响实际计算结果的情况，并且通过使用GIS图像中数据的方式进行拦淤量的计算，避免了淤积面坡度的大小与沟道比降、形状、淤积物颗粒径等因素的影响，保证了拦淤量计算的准确性。
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公开(公告)号：CN105654488A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511027245.4
申请日：2015-12-31
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GIS的淤地坝拦淤量估算方法，属于数字地形分析领域。所述发明将获取到的GIS图像转化为栅格矩阵，根据栅格矩阵中的数据确定简易无拦截河网模型的位置数据以及淤地坝的位置数据，接着对淤地坝的位置数据进行修正，进而将淤地坝进行扩充得到扩充淤地坝，基于扩充淤地坝中坝点的流向得到扩充淤地坝的库容，结合库容最终得到扩充淤地坝的拦淤量。本发明通过对淤地坝进行扩充，得到更为符合实际情况的扩充淤地坝，避免GIS图像中淤地坝仅占有一个栅格会影响实际计算结果的情况，并且通过使用GIS图像中数据的方式进行拦淤量的计算，避免了淤积面坡度的大小与沟道比降、形状、淤积物颗粒径等因素的影响，保证了拦淤量计算的准确性。
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公开(公告)号：CN102972261A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210511092.0
申请日：2012-11-30
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: A01G25/16
CPC classification number: Y02A40/238
Abstract: 基于FPGA的灌溉控制系统，包括控制器、控制面板、驱动电路和电磁阀，其中，电磁阀用于管路的打开和关闭，控制器与上位机和控制面板相连，接收来自上位机的灌溉命令和人工输入的控制命令，并进行分析处理，控制驱动电路开启或关闭电磁阀，实施灌溉。本发明采用FPGA模块，通过Verilog HDL实现所有控制逻辑，具有用户可编程性，功能强大且开发便捷；本发明采用FPGA模块，I/O引脚数目多，无需增加外围接口电路就能够同时控制多个大棚或田块的灌溉，易调试，生产成本低；本发明能同时实现自动控制和人工控制。不仅能通过通信模块接收决策，系统发送来的控制命令，同时也能通过控制面板完成人工的手动调整和控制。
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