-
公开(公告)号：CN117009749A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311028314.8
申请日：2023-08-15
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/0455 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出了一种基于Transformer编码层的可解释的电池寿命预测方法(BLP‑Transformer)，包括以下步骤：S1：基于电池相关数据，对数据进行预处理；S2：将数据输入到具有可解释性的电池寿命预测算法(BLP‑transformer)结构中，对输入数据集进行特征提取，生成特征选择掩码；S3：模型基于特征选择掩码，结合数据的位置编码信息进行学习与编码，得到已编码序列；S4：对已编码序列进行线性变换与解码，得到电池寿命的预测结果；S5：结合预测结果，对多步特征选择掩码进行聚合，量化特征重要性，得到模型的可解释性。本发明提供了一种具有可解释性的电池寿命预测方法，通过该方法可以得到电池寿命的预测结果与对结果的可解释性，有助于提高模型的准确性。
-
公开(公告)号：CN116244573A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310373639.3
申请日：2023-04-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于单通道的新型胎心检测算法，首先使用单通道体表生物电采集设备收集孕妇腹部生物电数据，其中包含了胎儿心电信号和其它母婴生理信号；然后利用小波变换和奇异值分解算法重构孕妇参考心电信号，利用自适应滤波算法消除大部分干扰生理信号；接着，利用小波变换、奇异值分解以及数字带通滤波器重构胎儿心电信号，获得胎儿心电图曲线，同时使用时频域变换算法、非负矩阵分解算法和功率谱密度获得准确的胎心率。本算法是一种单通道非入侵被动式胎儿心电信号分析算法，操作方便，性能可靠，可以准确获得胎儿心电信息，为基于体表生物电信号采集和分析的非侵入式胎心仪产品设计提供依据。
-
公开(公告)号：CN115526174A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211256290.7
申请日：2022-10-12
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/242 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对财经文本情感倾向分类的深度学习模型融合方法，包括以下步骤：S1：获取新闻直播网站发布的历史财经新闻信息；S2：基于已经获取的历史财经新闻信息，在现有财经词典的基础上，构建新的财经词典；S3：用新构建的财经词典，建立新的财经新闻数据集；S4：分别构建利用深度学习方法，用于财经文本情感倾向分类的三个神经网络模型；S5：采用集成学习中bagging的方式，完成对深度神经网络分类模型的训练，得到一种集成多模型财经文本情感倾向分类器。本发明通过自主采集财经新闻信息，构建新的财经词典，建立新的财经文本数据集，集成训练三个神经网络模型，完成集成多模型财经文本情感倾向分类器的构建工作。
-
公开(公告)号：CN115103437A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210453099.5
申请日：2022-04-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种蓝牙和惯性测量单元的紧耦合室内定位方法，包括以下步骤：在定位区域布置蓝牙信标(BLE)，采集其位置信息，将其存储至数据库D；采集接收信号的强度指示(Received Signal Strength Indicator，RSSI)信号进行处理，根据数据库D，利用RSSI信号传播模型获取BLE到车辆的距离信息；采集惯性测量单元(Inertial Measurement Unit，IMU)提供的测量值，解算设备坐标系到世界坐标系的旋转矩阵；利用本时刻的状态量转移方程与旋转矩阵，分别得到方程关于状态量和噪声的雅可比矩阵；利用两个雅可比矩阵求出估计方差矩阵与下一时刻的状态量预测值；利用蓝牙采样的状态量，根据观测方程求出关于状态量的雅可比矩阵；根据解算的雅可比矩阵，利用扩展卡尔曼滤波器紧耦合蓝牙与IMU并修正得到的状态量与估计方差矩阵，完成蓝牙与IMU的紧耦合室内定位。本发明在定位精度上比传统的蓝牙定位算法有所提升。
-
公开(公告)号：CN115049494A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210795830.2
申请日：2022-07-06
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种卷积‑LSTM(Long Short‑Term Memory，长短期记忆网络)混合深度神经网络的股票涨跌预测系统，包括以下模块：股票历史数据存储模块、股票预测模型建立模块、股票预测模块，所述股票存储模块用于存储股票的历史数据样本集；所述股票预测模型建立模块是使用处理后的数据对深度神经网络进行训练的方法来建立股票预测模型；所述股票预测模块是利用前述股票预测模型建立模块所建立的股票预测模型，输入历史股票数据，输出预测的股票价格，再根据股票预测价格确定股票涨跌情况。本发明的深度神经网络是通过一维卷积神经网络对两组样本数据的特征进行提取得到两组不同的特征数据，再将两组特征数据融合后输入LSTM，从而得到对股票的预测价格。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113596989B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110890772.7
申请日：2021-08-04
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种用于智慧车间的室内定位方法系统，属于室内定位技术领域，该方法包括利用定位终端获取蓝牙信标发射的信号强度，根据所述信号强度选取多组蓝牙进行改良三边质心定位，得到初始定位结果，并对初始定位结果进行DBSCAN聚类处理以消除离群点，并对消除离群点后的初始定位点集进行自适应加权平均处理，得到最终的定位坐标；根据所述最终的定位坐标，并利用全景定位和GPS定位得到智慧车间的全覆盖定位，完成智慧车间的室内定位。本发明解决了汽车4S店中车位内的车辆不能全覆盖定位，且对于车位外的地方无法定位或只能模糊定位的问题。
-
公开(公告)号：CN113570456A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110659560.8
申请日：2021-06-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的量化投资的优化方法，其包括初始化支持向量机量化分析模型的输入数据和模型参数；采用遗传算法对输入数据和模型参数进行处理，得到最优输入数据和最优模型参数；将最优输入数据和最优模型参数输入支持向量机量化分析模型，通过该量化分析模型对股票的涨跌概率进行预测，根据预测结果选择前只股票构成投资组合；根据马科维兹算法对投资组合各股的权重进行计算，并根据资产配比得到投资组合的实际收益。本发明在降低计算成本的同时，可以达到高投资回报和低风险。
-
公开(公告)号：CN108200665B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201810094646.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种远程无线电头和基带处理单元的资源调度优化方法，对现有的RRH与BBU资源分配算法进行改进，将混合化学反应优化算法应用于RRH与BBU之间的调度分配，不仅可以降低RRH与BBU的分配功耗，还可以降低运营商在C‑RAN中对电力资源的投入，从而达到环保节能的效果。
-
公开(公告)号：CN111414578A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010191954.0
申请日：2020-03-18
Applicant: 电子科技大学 , 安顺迪讯科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于泰勒展开的无线传播模型，包括：S1、根据传播模型信号强度与传播距离d之间的关系，构建PL(d)与传播距离d的匹配函数，其中，PL是功率关于传播距离d的函数；S2、计算PL(d)与传播距离d匹配函数在范围Ω[RSSImin,RSSImax]内的反函数g(RSSI)；S3、采用泰勒展开对反函数g(RSSI)进行展开得到测距函数。本发明基于传统模型的共性推导而来，对于不同的环境具有较好的适配性，相比传统的对数模型，本发明的传播模型适用于大部分的无线信号传播场景，且可以极大程度上提高无线传播模型的精度。
-
公开(公告)号：CN110335153A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910635156.X
申请日：2019-07-15
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明实施例提供的一种基于遗传算法的区块链交易输入选择方法，涉及区块链技术领域，其包括输入集合UTXOs以及目标值target；遍历UTXOs，计算当前余额total；根据total大小、UTXOs中各个UTXO的金额大小以及target大小来判断如何输出，当total>target并且在UTXOs中不存在比target大的UTXO时，将UTXOs中的数从大到小依次相加，直到总和sum>＝target，停止相加，记录相加因子的个数num，将相加因子的组合组合作为初始种群的一个个体，再随机生成剩下M-1个个体(M为种群大小)，形成初始种群；利用遗传算法,查找最好的交易输入选择结果result。通过该方法得到的UTXO组合的金额总和更接近目标输出金额，而且交易输入的个数最少，能够获得最佳交易输入选择结果，大大提高了金额较小的UTXO的流通性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
120
records
(took 0.038 seconds)
