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公开(公告)号：CN117332923B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311298194.3
申请日：2023-10-09
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/27 , G06F18/2135 , G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种网状指标体系的赋权方法及系统，属于数据处理技术领域，解决了现有技术中无法对非线性耦合指标客观赋权的问题。包括：构建网状指标体系；通过作战仿真采集样本数据，根据每条样本数据计算出网状指标体系中末级的各项指标值，构建初始指标矩阵；利用主成分分析法获取初始指标矩阵降维后的字典指标矩阵；利用Lasso算法得到回归系数矩阵，归一化后作为指标权重矩阵；计算指标权重矩阵中每个指标的平均权重，当平均权重的标准差小于1，则根据平均权重更新初始指标矩阵，再次利用主成分分析法和Lasso算法得到新的平均权重，当平均权重的标准差大于1，停止迭代，最后的平均权重即为指标权重。实现了网状指标体系的客观赋权。
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公开(公告)号：CN114677368B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210411363.9
申请日：2022-04-19
Applicant: 中国人民解放军32021部队 , 北京京航计算通讯研究所
Inventor： 喻夏琼 , 王佳佳 , 赵金贤 , 吴平安 , 董小环 , 侯健 , 马静 , 务宇宽 , 王亚锋 , 唐斌 , 李娜 , 单月晖 , 赵志远 , 杨鹏 , 师康钦 , 高琳 , 刘登
Abstract: 本发明提供一种图像显著性检测方法及装置，其中方法包括：步骤：S1：对待检测图像做超像素分割处理，得到超像素分割图像；S2：从超像素分割图像中提取出包含边界特征的背景超像素图像；S3：利用LASSO算法与背景超像素图像，对超像素分割图像做显著性检测处理，得到显著性检测处理的学习层处理结果；S4：判断学习层处理结果是否满足预设条件，若是，执行步骤S5；否则，执行步骤S6；S5：将学习层处理结果作为显著性检测处理结果；根据显著性检测处理结果，生成显著图；S6：将学习层处理结果，反向传播至超像素分割图像，得到更新的待检测图像，返回执行步骤S1。本发明提供的技术方案可有效处理对于背景较复杂的遥感图像，实现图像的显著性检测。
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公开(公告)号：CN110807605A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911113589.5
申请日：2019-11-14
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
Abstract: 本发明属于生产检验技术领域，具体涉及一种关键检验特性缺陷率统计方法。与现有技术相比较，本发明提出一种关键检验特性缺陷率的统计方法，能够区别对待各类检验特性对产品质量波动影响程度，同时提出了按照工序、产品、型号、单位四个维度进行统计的缺陷率统计装置，以便能更准确评价某单位的产品质量缺陷率情况。本发明的关键检验特性缺陷率统计装置按照失效程度对工序影响程度确定严酷度系数，实现缺陷率统计的加权系数，通过依次计算工序、产品、型号、单位缺陷值，并进行在线展示。
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公开(公告)号：CN116777292B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310796861.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多批次小样本航天产品的缺陷率指标修正方法，包括：步骤S1、获取多批次小样本航天产品的质量缺陷率数据；从中提取出每一批质量数据的有效特征；使质量数据的有效特征能够归一化到百万量级产品条件下；步骤S2、基于所述质量数据的有效特征构建出质量数据相似度度量参数；步骤S3、基于质量数据的有效特征和质量数据相似度度量参数，进行缺陷率指标修正；得到符合百万量级产品条件下的质量缺陷率数据。本发明解决了定位产品型号过程中的薄弱环节和缺陷，发现和解决系统质量隐患，支撑产品改进，降低损失。
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公开(公告)号：CN116957051A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310910682.9
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京京航计算通讯研究所 , 北京航空航天大学
IPC: G06N3/0895 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 提供了一种优化特征提取的遥感图像弱监督目标检测方法，包括以下步骤：S1:获取遥感图像弱监督目标检测数据集，其中所有图像的标签为图像级标签；S2:用带有图像级标签的所述遥感图像弱监督目标检测数据集训练图像多分类的模型，用于提供弱监督目标检测模型的预训练权重参数；S3:构建遥感图像特征精炼模块，集成到弱监督目标检测模型中；S4:使用S2步骤得到的预训练权重参数初始化弱监督目标检测模型的主干网络的参数，并训练所述弱监督目标检测模型；S5:将待检测图像提供给训练好的弱监督目标检测模型，所述若训练好的弱监督目标检测模型输出对待检测图像的目标检测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116935125A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310910583.0
申请日：2023-07-24
Applicant: 北京京航计算通讯研究所 , 北京航空航天大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 提供了通过弱监督实现的噪声数据集目标检测方法。本文采用的方法主要分为三个模块。首先采用弱监督方法(WSOD)生成伪标签，对应WOSD模块。之后通过Localization Adaptation(LA)模块对生成伪标签的回归位置信息进行调整。最后通过半监督学习Semi‑Supervised Learning(SSL)模块进行对(有)噪声数据集的学习。通过对后两个模块的循环迭代，我们能同时对噪声数据集进行不断地更新降噪，从而得到更好的训练效果。
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公开(公告)号：CN115576721B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202211349762.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于不确定性量化的多源数据融合评估试验方法及设备，属于可靠性试验技术领域；该方法包括：基于至少一类验前替代试验的可信度与成功概率，通过加权计算得到总的验前替代试验的成功概率估计值；根据成功概率估计值，基于不确定度加权的粗糙熵算法，得到总的验前替代试验的等效现场试验次数；并进一步得到现场试验的先验分布；对评估对象进行现场试验；利用现场试验的试验结果对先验分布进行修正，得到后验估计结果；将后验估计结果作为待评估对象的现场试验的试验结果，以对待评估对象的真实成功概率进行评估。本发明解决了现有技术中成败型试验的评估准确性不高的问题。
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公开(公告)号：CN115576721A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211349762.3
申请日：2022-10-31
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06F11/00
Abstract: 本发明涉及一种基于不确定性量化的多源数据融合评估试验方法及设备，属于可靠性试验技术领域；该方法包括：基于至少一类验前替代试验的可信度与成功概率，通过加权计算得到总的验前替代试验的成功概率估计值；根据成功概率估计值，基于不确定度加权的粗糙熵算法，得到总的验前替代试验的等效现场试验次数；并进一步得到现场试验的先验分布；对评估对象进行现场试验；利用现场试验的试验结果对先验分布进行修正，得到后验估计结果；将后验估计结果作为待评估对象的现场试验的试验结果，以对待评估对象的真实成功概率进行评估。本发明解决了现有技术中成败型试验的评估准确性不高的问题。
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公开(公告)号：CN113932815A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111217468.2
申请日：2021-10-19
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种稳健性优化的Kalman滤波方法、装置、电子设备和存储介质；方法包括：确定Kalman滤波的状态序列和观测序列；建立与状态序列和观测序列对应的Kalman滤波模型；采用建立的Kalman滤波模型进行滤波；在Kalman滤波过程中，采用Kalman增益矩阵用于提高Kalman滤波的稳健性；其中，为第k个时间点的Kalman滤波估计的后验预测误差协方差矩阵；I为单位矩阵；Hk为观测转移矩阵；Vk为观测噪声矩阵；λ1为第一稳健性参数，λ2为第二稳健性参数。本发明与传统的卡尔曼滤波算法相比，提升对量测数据误差的鲁棒性，减少了计算结果与真实值的偏差。
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公开(公告)号：CN116777292A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310796861.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京京航计算通讯研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于多批次小样本航天产品的缺陷率指标修正方法，包括：步骤S1、获取多批次小样本航天产品的质量缺陷率数据；从中提取出每一批质量数据的有效特征；使质量数据的有效特征能够归一化到百万量级产品条件下；步骤S2、基于所述质量数据的有效特征构建出质量数据相似度度量参数；步骤S3、基于质量数据的有效特征和质量数据相似度度量参数，进行缺陷率指标修正；得到符合百万量级产品条件下的质量缺陷率数据。本发明解决了定位产品型号过程中的薄弱环节和缺陷，发现和解决系统质量隐患，支撑产品改进，降低损失。
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