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公开(公告)号：CN111465023A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010217735.5
申请日：2020-03-25
Applicant: 山东大学
IPC: H04W16/14 , H04B17/318 , H04B17/336 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于历史能量信息的自适应双门限频谱感知方法，属于认知无线电频谱感知技术领域，采用自适应双门限能量检测的方法对授权频段进行分步感知，根据虚警概率和漏检概率计算检测的高低门限值。若能量统计值大于高门限，则判定为授权用户正在使用授权频段；若能量统计值小于低门限，则判定为授权用户未使用授权频段；若处于高低门限之间，则进行二次判决，即根据之前一段时间内检测能量统计值的平均值进行判决；若仍处于高低门限之间，则采用单门限进行第三次判决。该算法的优点是可以在满足较低虚警概率的条件下，得到较高的检测概率，无需增加检测节点数，计算复杂度低，具有较好的实时性。
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公开(公告)号：CN111428734A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010186583.7
申请日：2020-03-17
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于残差对抗推理学习网络的图像特征提取方法，用于对磁共振图像进行分析，利用提取到的特征对每个对象的磁共振影像进行长期、中期、短期的分类。该方法首先，对磁共振影像数据进行预处理，提取具有目标对象的大部分区域即感兴趣区域，如肿瘤所在的大部分区域；其次，对预处理好的数据进行训练集、验证集的划分；再次，利用训练集数据训练残差对抗推理学习模型并将其中的编码器部分参数保存下来，提取验证集数据的深层特征；最后，将提取到的特征送入SVM里进行分类，获取最终结果。我们利用BraTS2019数据集进行验证，与传统的特征提取方法相比，基于残差对抗推理学习的具有相对较好的结果。
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公开(公告)号：CN107566981B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201710762494.0
申请日：2017-08-30
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最优路径的室内高精度定位方法、装置及系统，方法包括：采用多叉树分割待定位区域，建立多叉树中所有父节点对应的字典矩阵，所述字典矩阵包括多叉树中每个父节点对应的每个子节点与每一参考基站之间实际测量距离；待定位目标点发射定位信号，供M个参考基站接收；接收来自M个参考基站发送的测量距离，构成观测向量，根据所述字典矩阵和观测向量确定待定位区域中多叉树每一层的最优节点，确定最优路径，取最优路径底层叶子节点对应的位置作为本次目标点的定位结果；多次重复定位，取出现概率最大的底层叶子节点对应的位置作为最终目标点的定位结果。
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公开(公告)号：CN110599495A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910684367.2
申请日：2019-07-26
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了一种基于语义信息挖掘的图像分割方法。传统深度学习算法往往包含编码器和解码器两个部分，其中编码器用于提取细节信息，解码器会将这些细节信息融合，进行上采样，得到最终的分割结果。目前大多分割方法在编码器部分只使用一条通路，基于残差网络的分割方法又在编码器的每个下采样区域中增加了一条残差通路，用于补充信息，但是补充的信息来自于之前的卷积层，提取的细节信息不足，因此，需要在分割过程中进行语义信息挖掘。本发明采用了语义信息挖掘编码器、解码器与特征金字塔的组合结构，在BraTS2017数据集上进行了算法验证，我们的方法优于传统的方法，具有更好的分割结果。
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公开(公告)号：CN110263638A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910407378.6
申请日：2019-05-16
Applicant: 山东大学
Abstract: 为了解决3D视频分类网络的特征包含较多冗余信息的问题，本发明提出了一种基于显著信息的短视频分类方法。主要思想在于组合不同大小卷积核，搭建多个显著信息提取模块，获得多尺度、具有代表性的显著信息；此外，为了解决网络中传统池化单元对视频信息造成的大量损失，设计了一种卷积池化相结合的双路池化单元对显著信息提取模块的输出进行针对性池化操作；最终，为了加快网络的收敛速度，优化网络收敛路径，实现端到端的训练，本发明设计了一种全新的损失函数，最终实现更精准的视频分类。该方法可以产生具有精确表征能力的视频特征，其在动作识别和场景识别场景中进行了实验，均达到优异的效果，充分证明方法具有较强的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105404700B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201511028409.5
申请日：2015-12-30
Applicant: 山东大学
IPC: G06F16/735
Abstract: 一种基于协同过滤的视频栏目推荐系统，包括：用户模型创建模块、用户相似度计算模块、最近邻居集生成模块、栏目评分生成模块和推荐模块。本发明所述推荐方法设置奖励项，增加冷门栏目对用户相似度的作用。本发明所述推荐方法通过用户相似度矩阵M可以减少计算量。本发明所述推荐方法评分采用最近邻居相似度加权平均的方法，更加充分分析用户偏好，挖掘用户潜在兴趣点。
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公开(公告)号：CN108492873A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810204007.3
申请日：2018-03-13
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于辅助域迁移学习诊断阿兹海默症的方法。通过将医学影像与自然图像聚类，得到自然图像数据集的一个子集，这个子集中的自然图像的“距离”与医学影像更近，用它们训练网络可以使CNN间接学习到医学影像的特征，再通过迁移学习的方式训练医学影像数据，提高了CNN自动识别阿兹海默症的精度。本发明使用OASIS数据集作为AD数据集，ImageNet数据集作为自然图像数据集完成了实验，并做了5次交叉验证。与直接训练CNN和使用SVM分类器等方法比较后，本发明提出的方法的准确率有明显提升，表明本发明提出的方法是有效的，并可以可解决传统深度学习中训练速度慢，大量消耗计算资源，容易过拟合等问题。
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公开(公告)号：CN104540124B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201410797303.0
申请日：2014-12-19
Applicant: 山东大学
IPC: H04W12/00
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 针对物理层的安全通信问题，本发明在考虑已知窃听端信道状态信息的情况下，通过将中继群组分为中继转发群组和干扰群组，在信息传输第一时隙中结合了波束成形和人工干扰技术方法保证信息的有效和安全传输，在第二时隙中利用已知的窃听端信道信息结合波束成形有效的防止窃听端收到信息。在考虑中继功率分配的前提下，优化中继转发群组和干扰群组的波束成形向量，最终得出系统的最大安全容量。
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公开(公告)号：CN107770065A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710934694.X
申请日：2017-10-10
Applicant: 山东大学
IPC: H04L12/713 , H04L12/721 , H04L12/751 , H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的流媒体传输路径选取系统，属于SDN网络流量控制应用领域。该系统包括流媒体服务器、流媒体客户端、OpenFlow交换机层、SDN控制层。该系统对网络状态进行感知之后，收集网络的链路损耗信息，针对流媒体传输中对链路损耗的高敏感性，以链路损耗作为最佳路径计算的权重，通过与网络拓扑结构的结合，计算出流媒体传输的最佳路径，由控制器计算出最佳路径之后下发给各交换机，控制系统的流媒体传输路径，获取最好的感知质量。本发明将SDN与流媒体传输相结合，在保证传输通畅的同事，根据流媒体传输的特点，选择最佳传输路径，提高了网络的利用效率，确保了流媒体传输质量的稳定，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107483511A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710934704.X
申请日：2017-10-10
Applicant: 山东大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于SDN的流媒体QoE控制系统，属于SDN网络流量控制应用领域。该控制系统包括流媒体服务器、流媒体客户端、OpenFlow交换机层、SDN控制层和数据训练模块。该系统以软件定义网络SDN为平台进行流媒体传输，通过一种基于BP神经网络的最佳路径选取方法控制流媒体QoE，在有限的网络资源条件和复杂的网络环境中，获取到最佳的流媒体用户感知体验。本发明将SDN与流媒体QoE控制进行结合，在节约网络控制资源的同时，大幅度提高了流媒体传输的效果，提高了网络的利用效率，确保了网络的稳健性，具有实际应用价值。
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