公开(公告)号：CN117347946B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202311062990.7

申请日：2023-08-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 丁数学 ,  冯天耀 ,  谭本英 ,  赵彬 ,  李沐阳

IPC: G01S5/02 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置，旨在解决现有技术中存在的稀疏表示及字典学习问题是基于线性建模，而定位问题用线性建模不能最高效的拟合，导致定位精度的下降的技术问题。本发明包括：获取带有标签矩阵的目标区域内的训练目标的定位数据；结合标签矩阵方法和字典学习方法构建字典学习模型和目标分类模型，并基于所述字典学习模型和所述目标分类模型的结合加入非线性函数，计算出所述定位数据的判别字典和目标区域内的分类参数；基于所述判别字典，运用稀疏编码方法获取待定位目标的稀疏系数；基于所述稀疏系数，结合所述分类参数，得到待定位目标的位置信息。

公开(公告)号：CN117347946A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311062990.7

申请日：2023-08-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 丁数学 ,  冯天耀 ,  谭本英 ,  赵彬 ,  李沐阳

IPC: G01S5/02 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及一种基于非线性框架字典学习的超表面定位方法及装置，旨在解决现有技术中存在的稀疏表示及字典学习问题是基于线性建模，而定位问题用线性建模不能最高效的拟合，导致定位精度的下降的技术问题。本发明包括：获取带有标签矩阵的目标区域内的训练目标的定位数据；结合标签矩阵方法和字典学习方法构建字典学习模型和目标分类模型，并基于所述字典学习模型和所述目标分类模型的结合加入非线性函数，计算出所述定位数据的判别字典和目标区域内的分类参数；基于所述判别字典，运用稀疏编码方法获取待定位目标的稀疏系数；基于所述稀疏系数，结合所述分类参数，得到待定位目标的位置信息。

公开(公告)号：CN118535970A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410616886.6

申请日：2024-05-17

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 丁数学 ,  冯天耀 ,  谭本英 ,  李沐阳

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2451 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于超表面的拟神经网络分类方法及系统，旨在解决现有技术中优化算法所潜藏的梯度消失、梯度爆炸以及局域最小点等问题。包括：生成携带有所述真实类别的第一电磁波信息；利用初始网络模型对所述第一电磁波信息进行处理，得到第二电磁波信息；通过决策函数对所述第二电磁波信息进行处理，得到待分类目标的初始预测类别；判断所述初始预测类别与所述真实类别是否相同，得到判断结果；基于判断结果对初始神经网络模型进行多层级同步的迭代更新，得到结果神经网络模型；利用所述结果神经网络模型对所述第一电磁波信息进行结果类别的预测。本发明将参数优化方式从逐层优化改进为所有层同时优化，极大程度的提升了模型训练速度。

公开(公告)号：CN116886049A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310862924.1

申请日：2023-07-14

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 丁数学 ,  李沐阳 ,  冯天耀 ,  赵彬

IPC: H03C7/00 ,  G06F17/14

Abstract: 本发明公开了一种可编程人工智能机的离散傅里叶变换模拟信号处理方法。包括1）设计参数任意可调的信号处理系统；2）根据需求生成离散傅里叶变换算法参数、数据集；3）将离散傅里叶变换算法参数加载到模拟信号处理层；4）配置电磁波调制层，将待处理信号信息调制到电磁波上；5）进行评估与校准。这种方法只需要简单的超材料系统和极低的时间与能量开销就能实现对模拟信号高速地进行离散傅里叶变换操作，这种基于可编程人工智能机的设计能更快速地完成对输入信号的处理，且大大减少计算系统的成本需求。