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公开(公告)号：CN112529508A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011536433.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于PBFT联盟链的电力物资管理系统，该系统由数据层、网络层、共识层、合约层和应用层构成。数据层负责电力物资数据及电力物资合同的存储，通过哈希算法生成固定长度输出串，再生成相应的Merkle树封装到带有时间戳的数据区块中。网络层负责使联盟链中所有节点参与到数据区块的校验和记账过程。共识层通过PBFT共识机制解决数据层参与节点维护数据区块的一致性问题。合约层主要通过智能合约完成电力物资合同的签订，加入RBAC模型建造的权限管理模块进一步保证数据的安全性。应用层封装了该联盟链的各种应用场景。由此本发明基于PBFT联盟链的电力物资管理系统，对电力物资数据进行了精细化管理同时也保证了电力物资合同签署的安全与有效性。
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公开(公告)号：CN112597890A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011533736.7
申请日：2020-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维泰勒网的人脸识别方法。本发明中多维泰勒网的构建过程是通过对神经网络结构激活函数进行泰勒展开，其次对激活函数的泰勒展开进行线性组合得到网络输出，最终通过最小化损失函数得到目标函数最优解。通过ORL人脸数据集的仿真测试，利用PCA以及2DPCA算法提取的特征脸作为网络输入，验证了本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN112507966B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202011537807.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/16 , G06V10/56 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于四元数非凸罚稀疏主成分分析的彩色人脸识别方法，属于模式识别和人工智能领域。本发明方法首先利用四元数对彩色图像的红、绿、蓝三通道进行编码，构造四元数矩阵的复表示形式，然后计算四元数协方差矩阵并对其特征分解得到主成分向量，再引入非凸罚L1/2范数作为稀疏约束项得到一种新的四元数非凸罚稀疏主成分分析（QHSPCA）优化模型，采用坐标下降法和不动点迭代法求解该模型的稀疏解，最后用最近邻分类器实现人脸识别。在Georgia Tech人脸数据库上的实验表明，本发明提出的QHSPCA方法具有较好的识别性能，计算效率也有所提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112489075B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202011396814.3
申请日：2020-12-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征函数的序惯式多传感器融合滤波方法，本发明通过对多个传感器采用序惯式的设计方式，将上一时刻到达融合中心的传感器的状态估计值，作为下一时刻到达融合中心的传感器的状态预测值，对传来的信息，来一组数据就处理一组数据，先到先融合，并充分考虑到信息的丢包现象，时间成本较低。通过序惯式融合方式，可以在很大程度减少因丢包现象而导致的滤波估计误差，序惯式设计考虑到了信息的实时更新和继承的特性，能够得到较高的估计精度，能在非线性系统甚至强非线性系统中得到很好的应用。
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公开(公告)号：CN112489075A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011396814.3
申请日：2020-12-03
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征函数的序惯式多传感器融合滤波方法，本发明通过对多个传感器采用序惯式的设计方式，将上一时刻到达融合中心的传感器的状态估计值，作为下一时刻到达融合中心的传感器的状态预测值，对传来的信息，来一组数据就处理一组数据，先到先融合，并充分考虑到信息的丢包现象，时间成本较低。通过序惯式融合方式，可以在很大程度减少因丢包现象而导致的滤波估计误差，序惯式设计考虑到了信息的实时更新和继承的特性，能够得到较高的估计精度，能在非线性系统甚至强非线性系统中得到很好的应用。
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公开(公告)号：CN112861969A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110171636.2
申请日：2021-02-08
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于MIC改进的k‑modes聚类方法。本发明在传统k‑modes聚类方法上，引入MIC的概念，重新定义了一种新的距离度量方式。该方法考虑了对象某个属性值本身的不同，又考虑了对象其它属性对该属性值的影响，可以通过计算它们之间的MIC值来体现属性、对象之间的相关度，MIC值越大代表相关性越强反之越弱，使之更符合实际问题情况。通过基于MIC的距离公式计算每一个对象到类中心的距离，并将其分配到距离最小的类中心所在的类。得到新的划分，直到每个对象所属的类不再改变。通过对UCI数据集进行聚类仿真，结果表明基于MIC的k‑modes算法能有效地提高聚类算法精度，验证了本发明的有效性。
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公开(公告)号：CN112649804A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011514658.6
申请日：2020-12-21
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S13/86
Abstract: 本发明公开了一种基于特征函数的集中式多传感器融合滤波方法，本发明通过对多个传感器采用集中的设计方式，将所有传感器收集到的信息都传输到融合中心之后，再对所有数据进行特征函数滤波处理。在时间充足的情况下，不遗漏任何信息。通过集中式融合方式，可以在很大程度上提高滤波估计精度，集中式设计考虑到了所有可能的情况，不考虑信息的丢包和延迟，收集到了所有的信息，能够得到非常高的估计精度，能在样本数量不太大、时间充足又要求高精度的非线性系统甚至强非线性系统中得到很好的应用。
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公开(公告)号：CN112507966A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011537807.0
申请日：2020-12-23
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于四元数非凸罚稀疏主成分分析的彩色人脸识别方法，属于模式识别和人工智能领域。本发明方法首先利用四元数对彩色图像的红、绿、蓝三通道进行编码，构造四元数矩阵的复表示形式，然后计算四元数协方差矩阵并对其特征分解得到主成分向量，再引入非凸罚L1/2范数作为稀疏约束项得到一种新的四元数非凸罚稀疏主成分分析（QHSPCA）优化模型，采用坐标下降法和不动点迭代法求解该模型的稀疏解，最后用最近邻分类器实现人脸识别。在Georgia Tech人脸数据库上的实验表明，本发明提出的QHSPCA方法具有较好的识别性能，计算效率也有所提高。
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