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公开(公告)号：CN111148162A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010161315.X
申请日：2020-03-10
Applicant: 西安电子科技大学 , 北京瀚诺半导体科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于服务等级协定SLA的多信道上行动态调度方法，主要解决现有时分双工/时分多址信道分配方法无法保证多信道资源分配结果的相对公平及各个子信道上带宽分配的负载不均衡问题。其方案是：构建星型网络；设计网络系统的服务等级；确定每个传输周期在每个子信道的上行传输区间；获取各个从属节点的上行数据量；建立最大化各个子信道的剩余带宽的最小值的线性规划方程，并对其进行求解；计算每个子信道的上行剩余最小分配粒度；将各个子信道上行剩余带宽补偿给部分从属节点；计算各个从属节点在各个绑定子信道的上行传输区间。本发明能更好地保证用户间的相对公平和各个子信道上的负载均衡，可用于各种通信的局域网和接入网。
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公开(公告)号：CN110795204A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201810880187.7
申请日：2018-08-03
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种虚拟机部署方法，包括：步骤1、获取物理机集群的第一资源使用率；步骤2、将虚拟机分别拟部署在所述物理机集群的每个物理机上，分别获取将所述虚拟机部署在所述每个物理机上时，物理机集群的第二资源使用率；步骤3、根据所述第一资源使用率和所述多个第二资源使用率，将所述虚拟机部署在物理机集群中指定的所述物理机上。本发明实施例提供了一种虚拟机部署方法，以最小化的物理机负载均衡度和物理机性能下降值为目标，来实现虚拟机部署，可以均衡物理机负载和保障虚拟机性能，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN109766481A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910025025.X
申请日：2019-01-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种基于协同矩阵分解的在线哈希跨模态信息检索方法，其步骤为：(1)生成初始训练集；(2)在线训练哈希跨模态信息检索模型；(3)判断信息检索系统实施获取新样本个数是否大于等于100；(4)计算待检索样本的哈希编码；(5)得到检索结果。本发明采用矩阵分解的思想构建信息损失函数，能够对于实时获取的无类标信息在线建立模型，并根据获取到的数据在线更新模型，在模型训练的过程中，信息检索系统只需存储前一轮的优化结果，降低了系统存储压力，提高了计算速度，具有广泛的适应性。
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公开(公告)号：CN102521420B
公开(公告)日：2013-06-26
申请号：CN201210000228.1
申请日：2012-01-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于偏好模型的社会化过滤方法，主要解决现有技术针对用户比较多，社交关系复杂的情况，过滤方法准确性不高的问题，其实现方案是：通过分析组员之间社会化关系，计算组员对组的影响因子；通过分析组内组员喜好对象分布情况，计算组员喜好对象对组的影响因子；综合上述两种影响因子，共同对组的偏好模型进行特征表示，得到组的加权影响向量。然后计算过滤系数，判断推荐条件，来过滤出组的共同相似爱好，提高社会化过滤方法的准确性和效率。本发明具有对组的偏好模型分析的优点，仅需修改获取其领域内关键字向量，即可在网络上实现对不同领域对象的推荐。
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公开(公告)号：CN102521420A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201210000228.1
申请日：2012-01-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于偏好模型的社会化过滤方法，主要解决现有技术针对用户比较多，社交关系复杂的情况，过滤方法准确性不高的问题，其实现方案是：通过分析组员之间社会化关系，计算组员对组的影响因子；通过分析组内组员喜好对象分布情况，计算组员喜好对象对组的影响因子；综合上述两种影响因子，共同对组的偏好模型进行特征表示，得到组的加权影响向量。然后计算过滤系数，判断推荐条件，来过滤出组的共同相似爱好，提高社会化过滤方法的准确性和效率。本发明具有对组的偏好模型分析的优点，仅需修改获取其领域内关键字向量，即可在网络上实现对不同领域对象的推荐。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102314417A
公开(公告)日：2012-01-11
申请号：CN201110284429.4
申请日：2011-09-22
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明是一种基于统计模型的Web命名实体识别方法，用结构和文本特征对Web命名实体进行多特征表示；本发明将统计方法和规则方法相结合，采用改进的MR-GHMM来优化训练的效率；用改进隐马尔可夫的模型对实体进行标注，对各命名实体标注，实现实体识别；对Web复杂命名实体识别过程作为二层来处理，将第一层的标注结果作为第二层处理的输入进行复杂嵌套实体识别。本发明与原有识别算法相比，该算法的识别准确率提高了，模型训练的时间复杂度也大幅降低。通过对Web命名实体的多特征表示，针对不同领域的实体特征进行修改，就可以应用与Web上不同领域的命名实体进行识别。
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公开(公告)号：CN119149938A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411139502.2
申请日：2024-08-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于样本数据增强的稳态视觉诱发电位脑电特征解码方法，通过混叠矩阵捕捉和重现原始SSVEP信号的频率和相位特征，能够更准确地模拟脑电波的动态特性。本发明通过移位操作来增强合成信号与真实SSVEP信号之间的相似度。移位操作通过在时间轴上调整合成信号的位置，保持信号的频率成分不变，同时确保合成信号的时间特征与真实SSVEP信号更为一致。本发明通过对多个类别分别合成数据，确保了合成数据的多样性和分类准确性。本发明适用于多分类的SSVEP‑BCI系统，能够有效提升电脑特征解码过程中的分类性能和适应性，以及电脑特征解码的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118640927A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410728346.7
申请日：2024-06-06
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于动态特征紧耦合的单目视觉惯性里程计方法，实现步骤是：初始化单目视觉惯性里程计及相关参数；获取图像帧的观测值；对动态观测点进行识别；构造动态特征残差；对动态特征残差与单目VIO系统残差进行紧耦合；获取单目视觉惯性里程计结果。本发明通过充分准确提取动态特征，并对每个动态观测点的动态特征单元的动态特征残差与单目VIO系统残差进行紧耦合，从而充分利用动态信息，从而提高单目VIO系统在动态场景下的定位精度，具有较高的实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN118238147A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410556759.1
申请日：2024-05-07
Applicant: 西安电子科技大学
Inventor： 万波 , 姚炫竹 , 石一飞 , 李大庆 , 李圭印 , 苏柯嘉 , 刘锦辉 , 杨鹏飞 , 霍继旺 , 赵辉 , 罗楠 , 王笛 , 王义峰 , 刘刚 , 王泉 , 艾俊利 , 樊璐
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于遥操作的仿生机械手人机交互系统及方法。主要解决现有技术手势识别方案稳定性差、遥操作时沉浸感及真实感差的问题。其交互系统包括头戴式VR显示器、可穿戴臂环、力反馈手套、本地主机、无人车平台、深度相机、机械臂和远程主机；该头戴式VR显示器、可穿戴臂环、力反馈手套均与本地主机信号连接，该无人车平台、深度相机、机械臂均与远程主机信号连接，该本地主机与远程主机通信连接。其交互方法包括控制机械臂运动、实现力触觉反馈、显示机械臂相关信息并行的三部分。本发明能提高手势识别的稳定性和鲁棒性，提升远程工作效率及沉浸感，实现虚拟环境和真实工作环境从场景到交互的一致性，可用于代替工作人员进入极端危险环境作业。
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公开(公告)号：CN118228052A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410394532.1
申请日：2024-04-02
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/10 , G06F3/05 , G06F17/16 , G06F3/01 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出了一种基于时间局部加权的锁相时移数据增强方法，解决了现有技术中扩充数据无法充分保留原始信号特征，信噪比低，训练数据采集耗时长的问题，实现步骤为：采集SSVEP信号，截取得到原始模板信号；按照锁相时移步长滑动窗口，得到锁相时移数据集；得到每个刺激源的时间滤波器；经滤波得到时域滤波后的锁相时移数据集；生成扩充训练数据集。本发明将SSVEP的响应周期长度定义为锁相时移步长，保留了信号的原始特征，通过局部时间协方差矩阵提高了抑制扩充信号中噪声的性能，减少了训练数据的采集时间，在小训练集的情况下也保证了较高的识别准确率，提高了SSVEP‑BCI系统中训练数据的采集效率，可应用在机器人控制等人机交互场景中。
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