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公开(公告)号：CN115204211A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210570005.2
申请日：2022-05-24
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G01S7/02
Abstract: 本发明提供一种基于深度残差收缩注意力网络的认知侦察识别方法及装置，包括：对原始雷达发射参数数据集进行构建并处理；基于MATLAB对相控阵雷达系统和告警接收机进行仿真，模拟实际空战环境干扰方收集到的各工作模式下的雷达辐射源数据；对每种工作模式进行处理，得到对应的雷达脉冲特征参数，根据参数进行分类，完成认知侦察数据集的构建；构建DRSAN网络，引入通道注意力和软阈值化思想，对构建的认知侦察数据集进行训练学习，并测试网络性能，确定有效性。该方法根据不同的特征描述参数完成认知侦察数据集的构建，对传统深度残差收缩网络进行改进，有效提升对于各不同工作模式时序脉冲序列的识别准确率。
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公开(公告)号：CN111273398B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201911238254.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高耦合效率的M型波导光栅耦合器的设计方法，属于集成光电子领域，本发明基于绝缘体硅(SOI)平台，首先设计波导光栅模型，然后利用非线性约束优化算法波导光栅模型，得到在1500nm‑1600nm波长上平均耦合效率最优的传统周期波导光栅结构，再经过创新的研究和设计，在传统的周期光栅结构上设计出一种新颖的M型波导光栅结构，经过几组数据仿真，进一步优化M型波导光栅结构，本发明最终得到了高耦合效率的垂直光栅耦合器，在1580nm波长附近，达到了83.2％的高耦合效率。本发明提供的波导光栅耦合器设计方法，耦合效率高、应用前景广，在使用成熟的制造工艺下，有很大的潜能可以被设计实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112153659B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010848653.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法，包括：对原始传感数据去噪并进行归一化处理；应用D‑CRBM构造基于变分自编码器结构的CBN‑VAE数据压缩方法；将处理过的传感数据集用于网络的训练，训练采用基于弹性正交权重修正算法EOWM的连续学习，使网络能够以上下文相关的方式，连续学习数种不同的映射规则而不会受到干扰。本发明适用于一个无线传感器网络节点内集成有多种传感器收集的不同属性监测数据，以一种连续学习方式对传感器节点采集不同属性数据进行高效压缩和高精度重构，可降低网络通信能耗、计算能耗和存储能耗，提高无线传感器网络的生命工作周期。
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公开(公告)号：CN112149712A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010837881.8
申请日：2020-08-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种高效的高光谱遥感数据压缩与分类模型，具体步骤：对原始高光谱数据进行预处理，并将其分割成单个的高光谱像素；将全卷积自动编码器网络的编码部分的输出设计为二值输出，得到具有高效光谱压缩的自动编码器CAE，将CAE与逻辑回归LR分类器结合设计出具有高效光谱压缩与快速分类的联合深度学习网络CAE_LR，将CAE_LR与JPEG2000结合设计出具有光谱和空间全维度压缩与分类的方法CAE_LR+JP2；将训练完成的CAE_LR与JPEG2000结合进行率失真优化，实现CAE_LR+JP2在各个比特率下的最佳率失真性能；本发明设计的CAE_LR+JP2模型有效地提升了星载高光谱传感器与地面接收站之间的高光谱数据的压缩和分类的精度及速度。
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公开(公告)号：CN111273398A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911238254.6
申请日：2019-12-06
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明公开了一种高耦合效率的M型波导光栅耦合器的设计方法，属于集成光电子领域，本发明基于绝缘体硅(SOI)平台，首先设计波导光栅模型，然后利用非线性约束优化算法波导光栅模型，得到在1500nm-1600nm波长上平均耦合效率最优的传统周期波导光栅结构，再经过创新的研究和设计，在传统的周期光栅结构上设计出一种新颖的M型波导光栅结构，经过几组数据仿真，进一步优化M型波导光栅结构，本发明最终得到了高耦合效率的垂直光栅耦合器，在1580nm波长附近，达到了83.2％的高耦合效率。本发明提供的波导光栅耦合器设计方法，耦合效率高、应用前景广，在使用成熟的制造工艺下，有很大的潜能可以被设计实现。
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公开(公告)号：CN112149712B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010837881.8
申请日：2020-08-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种高效的高光谱遥感数据压缩与分类模型，具体步骤：对原始高光谱数据进行预处理，并将其分割成单个的高光谱像素；将全卷积自动编码器网络的编码部分的输出设计为二值输出，得到具有高效光谱压缩的自动编码器CAE，将CAE与逻辑回归LR分类器结合设计出具有高效光谱压缩与快速分类的联合深度学习网络CAE_LR，将CAE_LR与JPEG2000结合设计出具有光谱和空间全维度压缩与分类的方法CAE_LR+JP2；将训练完成的CAE_LR与JPEG2000结合进行率失真优化，实现CAE_LR+JP2在各个比特率下的最佳率失真性能；本发明设计的CAE_LR+JP2模型有效地提升了星载高光谱传感器与地面接收站之间的高光谱数据的压缩和分类的精度及速度。
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公开(公告)号：CN112153659A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010848653.0
申请日：2020-08-21
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种高效节能的星载无线传感器网络数据压缩模型的构建方法，包括：对原始传感数据去噪并进行归一化处理；应用D‑CRBM构造基于变分自编码器结构的CBN‑VAE数据压缩方法；将处理过的传感数据集用于网络的训练，训练采用基于弹性正交权重修正算法EOWM的连续学习，使网络能够以上下文相关的方式，连续学习数种不同的映射规则而不会受到干扰。本发明适用于一个无线传感器网络节点内集成有多种传感器收集的不同属性监测数据，以一种连续学习方式对传感器节点采集不同属性数据进行高效压缩和高精度重构，可降低网络通信能耗、计算能耗和存储能耗，提高无线传感器网络的生命工作周期。
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