神经网络测试方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115374898A

    公开(公告)日:2022-11-22

    申请号:CN202210924040.X

    申请日:2022-08-02

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 汪嘉来 李琦

    Abstract: 本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种神经网络测试方法、装置、设备及存储介质。方法包括:获取初始测试例,以及获取初始测试例对应的连续扰动;将连续扰动添加至初始测试例,获得扰动测试例;将扰动测试例输入需要测试的目标神经网络模型,获得目标神经网络模型输出的至少一个决策的决策置信度;根据决策置信度,获取目标神经网络模型对应的错误测试例。本发明用以解决现有技术中神经网络测试时效率较低且成本较高的缺陷,减少对目标神经网络的访问次数,提升测试效率,降低测试成本。

    一种准循环-低密度奇偶校验码构造方法及装置

    公开(公告)号:CN115276670A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210887087.3

    申请日:2022-07-26

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请公开了一种准循环‑低密度奇偶校验码的构造方法及装置,其中,方法包括:基于基矩阵嵌套和提升嵌套的校验矩阵间的性能相关性,将基矩阵嵌套和提升嵌套的准循环QC‑低密度奇偶校验LDPC码构造分拆成多层;在对树进行初始化处理后,每层的内部采用预设的渐进树结构的边生长构造方法构造嵌套基矩阵对应的校验矩阵;基于构造的嵌套基矩阵对应的校验矩阵生成QC‑LDPC码的构造结果。本申请实施例可以基于误块率BLER性能评估准则、最小码重评估准则与环分类评估准则综合得到评估准则,从而实现对渐进树结构生长结果的树剪枝,同时兼顾评估准则的精确度和有效性。

    轨道角动量微波量子的超窄带通信传输系统和传输方法

    公开(公告)号:CN113595650B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202110653180.3

    申请日:2021-06-11

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 吴秋里

    Abstract: 本发明公开一种轨道角动量微波量子的超窄带传输系统和传输方法,在系统中,超窄带信号源产生不同模态的OAM微波量子,模态组合选择单元确定模态形式,信息键控单元以模态键控形式切换当前信息对应模态的OAM微波量子,将原始信息加载到不同模态OAM微波量子上;相位同步单元减小OAM微波量子模态数切换时的相位差值;超窄带信号接收模块接收携带超窄带信号的OAM微波量子,转换成OAM模态能够被鉴别或者分选的信号;超窄带信号恢复和分析模块通过鉴别和分选接收信号确定对应的OAM模态,恢复原始信息。本发明在不需要复杂器件的前提下可实现基于涡旋OAM微波量子的超窄带信息传输,可降低对传统频域资源的占有率,提高频带利用率和信道容量。

    电磁波内禀轨道角动量隐蔽通信系统及方法

    公开(公告)号:CN114866180A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210552172.4

    申请日:2022-05-20

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本申请提供一种电磁波内禀轨道角动量隐蔽通信系统及方法,涉及通信技术领域。该方法包括:隐蔽通信系统中信号发射子系统端和信号接收子系统端的通信方式改进。针对隐蔽通信系统中的信号发射子系统,该方法包括:获取加密密钥和主信道射频信号;其中,所述主信道射频信号为利用所述加密密钥对用户数据进行加密后得到的加密数据的表现形式;根据所述加密密钥进行键控调制,生成与所述加密密钥对应的电磁波量子态轨道角动量键控数据;根据所述电磁波量子态轨道角动量键控数据和所述主信道射频信号生成电磁波量子态轨道角动量涡旋微波量子;将所述电磁波量子态轨道角动量涡旋微波量子辐射至目标空间。本申请通过上述方式增强通信系统的抗截获性。

    软件的保护方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113032737B

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110289668.2

    申请日:2021-03-15

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明提供的软件的保护方法、装置、电子设备及存储介质,通过识别软件源代码中的敏感数据,并确定敏感数据的使用点;将所述敏感数据设置在所述软件源代码的编译产物的只读节中,以使软件运行时将敏感数据存储在只读区内;在所述敏感数据的使用点,插入检查代码,其中,所述检查代码用于在软件运行时,检查所读取的敏感数据是否在只读区内,并根据检查结果确定是否继续运行软件;即本发明通过在敏感数据使用点插入检查代码,使得软件在运行时,通过调用的检查代码检查要读取的敏感数据是否在只读区内,从而实现对敏感数据的完整性验证,进而在性能开销较小的同时防御敏感数据被破坏。

    电磁波量子态轨道角动量雷达探测和方法

    公开(公告)号:CN110824433B

    公开(公告)日:2021-11-23

    申请号:CN201910953845.5

    申请日:2019-10-09

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 徐鹏飞

    Abstract: 本发明提供一种电磁波量子态轨道角动量雷达探测系统和方法,系统包括发射子系统和接收子系统。发射子系统,生成携带量子态轨道角动量的电磁波光子或微波量子,并选取所需轨道角动量模态数电磁波,经量子电磁波波束赋形天线发射后照射探测目标;接收子系统,使用光探测器接收反射光子,或者使用天线接收量子态轨道角动量电磁波的电场强度,经信号处理单元计算所需探测目标的参量,通过数据处理和认知处理提高检测前信号的信噪比,最终使用高信噪比的信号完成雷达探测的检测、成像和跟踪等功能。上述发明具有回波信号功率强,检测前信噪比高和散射截面积大的特点,可从根本上改善传统雷达的探测极限,提高探测能力。

    轨道角动量微波量子的超窄带通信传输系统和传输方法

    公开(公告)号:CN113595650A

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202110653180.3

    申请日:2021-06-11

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 吴秋里

    Abstract: 本发明公开一种轨道角动量微波量子的超窄带传输系统和传输方法,在系统中,超窄带信号源产生不同模态的OAM微波量子,模态组合选择单元确定模态形式,信息键控单元以模态键控形式切换当前信息对应模态的OAM微波量子,将原始信息加载到不同模态OAM微波量子上;相位同步单元减小OAM微波量子模态数切换时的相位差值;超窄带信号接收模块接收携带超窄带信号的OAM微波量子,转换成OAM模态能够被鉴别或者分选的信号;超窄带信号恢复和分析模块通过鉴别和分选接收信号确定对应的OAM模态,恢复原始信息。本发明在不需要复杂器件的前提下可实现基于涡旋OAM微波量子的超窄带信息传输,可降低对传统频域资源的占有率,提高频带利用率和信道容量。

    基于网络聚合策略的高效MIMO信道反馈方法及装置

    公开(公告)号:CN113381950A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110447922.7

    申请日:2021-04-25

    Applicant: 清华大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于网络聚合策略的高效MIMO信道反馈方法及装置,包括:对聚合反馈网络进行训练,将训练好的聚合反馈网络中的自编码器及量化模块部署到用户端,将训练好的聚合反馈网络中的自解码器及量化模块部署到客户端;通过用户端进行信道估计获取下行信道矩阵,对下行信道矩阵进行两次傅里叶变换将其从空间‑频率域变换到角度‑时延域,并截取变换后矩阵的非零子阵;通过自编码器及量化模块对非零子阵进行压缩,得到特征向量,将特征向量送至基站端;通过基站端的量化模块及自解码器对特征向量进行解码;将解码后的矩阵进行补零和逆离散傅里叶变换得到下行信道矩阵。该方法反馈精度高、网络弹性好、部署灵活,实现高精度低开销的MIMO信道压缩反馈。

    单通道的脑电图信号处理装置及方法

    公开(公告)号:CN113317801A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110441217.6

    申请日:2021-04-23

    Abstract: 本申请公开了一种单通道的脑电图信号处理装置及方法。该处理装置包括支持向量机分类器、第一数量的有限冲激响应滤波器以及第一数量的频带能量特征提取模块;有限冲激响应滤波器用于接收所述脑电图信号的其中一路子带信号,对子带信号进行滤波处理,得到滤波后信号;频带能量特征提取模块用于接收来自对应的有限冲激响应滤波器的滤波后信号,提取所述滤波后信号的特征;支持向量机分类器用于对来自各频带能量特征提取模块的特征进行分类,得到分类结果。本申请的处理装置采用单通道的脑电图信号,对信号进行处理获得分类结果,结构简单,面积、体积较小,耗能较小,便于与其他模块的进一步集成,有利于减小芯片的体积。

    地址类型识别方法及装置
    90.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113177784A

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN202110604211.6

    申请日:2021-05-31

    Applicant: 清华大学

    Inventor: 张超 王大宇 尹霞

    Abstract: 本申请实施例提供一种地址类型识别方法及装置,该方法包括:将无标签的第一地址数据作为预测模型的输入,以使预测模型输出第一地址数据对应的第一地址类型。根据第一地址数据以及第一地址数据对应的第一地址类型进行扩充处理,得到多个扩充地址数据,各扩充地址数据分别对应各自的扩充地址类型。根据多个扩充地址数据对预测模型进行多轮迭代训练,直至得到输出准确率大于或等于预设准确率的目标模型,其中,目标模型用于输出地址数据对应的地址类型。通过对获得地址类型的第一地址数据进行扩充处理,得到多个扩充地址数据,这扩大了有标签地址数据的数据量。同时,根据多个扩充地址数据对进预测模型进行多轮训练,提高了预测模型的预测准确率。

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