公开(公告)号：CN118843087A

公开(公告)日：2024-10-25

申请号：CN202410915991.X

申请日：2024-07-09

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  张晨光 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  张二磊 ,  刘敬敏 ,  吕志明

IPC: H04W4/40 ,  H04W4/44 ,  H04B17/391 ,  H04B7/04 ,  H04B7/06

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种车联网中基于DDPG的ARIS辅助车联边缘计算方法与系统，本发明引入配备可重构智能表面(RIS)的无人飞行器(UAV)作为空中RIS(Aerial RIS，ARIS)的概念，即将RIS和UAV整合为新型高效的VEC网络辅助设备，并利用无人飞行器的灵活性和RIS的低成本特性，克服通信性能和成本限制，协助车辆进行计算卸载。本发明提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法设计的空中智能超表面辅助车联边缘计算的算法，通过联合优化UAV的轨迹和RIS的相移，形成被动波束赋形，从而最大限度地提高车载计算任务的完成率。大量数值结果表明，基于DDPG的ARIS辅助VEC网络方案优于其他算法，任务完成率最多可提高26％。

公开(公告)号：CN117611996A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311526699.0

申请日：2023-11-15

Applicant: 西北农林科技大学 ,  西安星闪世图科技有限公司 ,  中煤航测遥感集团有限公司

Inventor： 张宏鸣 ,  沈寅威 ,  李峥嵘 ,  韩文霆 ,  吴军虎 ,  强建华 ,  唐恒翱 ,  阳光 ,  高郑杰 ,  张二磊 ,  詹涛 ,  牛当当 ,  宋荣杰 ,  朱珊娜

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/13 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/096 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供了一种基于深度特征融合的葡萄种植区遥感影像变化检测方法，包括：步骤一，高分二号遥感影像数据处理。步骤二，构建变化检测数据集。步骤三，构建变化检测模型：步骤301，选取ResNet101作为主干网络。步骤302，构建ResCBAM模型。步骤303，设计上下文聚集模块。步骤304，设计深度特征融合模块。步骤四，模型训练与保存。步骤五，葡萄种植区遥感影像变化检测。本发明最终的交并比、召回率和F1值分别达到了77.22％、85.10％和87.15％，相较于目前主流变化检测方法分别提高了3.24、4.59、2.1个百分点。

公开(公告)号：CN119167226A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411181396.4

申请日：2024-08-27

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  周文强 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  张二磊 ,  刘敬敏 ,  吕志明

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06F21/55 ,  G06F21/57 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于AC‑GAN和动态概率调度的可靠联邦学习方法及系统，可以抵御标签噪声、非独立同分布数据和中毒攻击对全局模型性能的消极影响，包括两个阶段：数据预处理阶段，服务器在小基准数据集上训练一个AC‑GAN模型并部署在用户端，用户借助AC‑GAN模型实施数据清洗和数据增强，从而实现噪声标签矫正同时缓解非独立同分布数据的影响；攻击检测阶段，参数服务器构建用户选择概率模型，基于动态概率调度策略过滤恶意用户。为防止用户模型信息泄露和半诚实的服务器推测用户信息，利用CKKS同态加密方案对模型参数进行加密，并采用双服务器架构。本发明克服了标签噪声、非独立同分布数据和中毒攻击对模型性能的影响。

公开(公告)号：CN119150283A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411000149.X

申请日：2024-07-24

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  王晨 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  张二磊 ,  刘敬敏 ,  吕志明

IPC: G06F21/56 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q30/0201

Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种非独立同分布场景下应对恶意攻击的联邦学习方法及系统，设计了一个基于边际贡献的用户贡献度模型和一个基于秩和比的用户可信度模型。本发明采用进化聚类的概念，利用本轮各用户的贡献度和前一轮计算的用户可信度来计算本轮所有用户的评分，并在此基础上利用贪心算法的思想选择参与聚合的用户逐个加入用户聚合模型的集合。同时，本发明将在服务器端维护一个根数据集，并将利用根数据集训练的服务器模型作为每轮的初始聚合模型。在非独立同分布场景下，本发明在两个具有不同比例恶意用户的公共数据集上评估了本算法的性能。大量的实验结果表明，本发明的算法在测试集上的准确度优于各种基线算法。

公开(公告)号：CN118709866A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202411194550.1

申请日：2024-08-29

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张二磊 ,  袁文轩 ,  刘祥森

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开一种细粒度电力数据预测方法、系统、设备及介质，涉及工业电力能耗预测技术领域。所述方法包括：获取原始电力数据；将所述原始电力数据输入预训练网络中进行优化训练，并将训练好的网络确定为预测模型；所述预测模型用于进行细粒度电力数据预测，得到最终的预测结果；所述预训练网络包括依次连接的EMD分解层、多分支BiLSTM层以及DLSTM层。本发明能够避免数据泄露，并提高数据预测准确率。

公开(公告)号：CN116704255A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310717400.3

申请日：2023-06-16

Applicant: 西北农林科技大学深圳研究院

Inventor： 张二磊 ,  白嘉欣 ,  张宏鸣 ,  冯明晨 ,  詹涛 ,  杨婧

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/58 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种分类学习方法、系统及计算机存储介质，方法包括：随机采集不同场景下的原始HSI；通过Wald协议对所述原始HSI的所有光谱波段进行平均得到PAN图像；将所述原始HSI和所述PAN图像输入生成器网络，获得HQHSI；应用鉴别器D1将所述HQHSI的光谱信息与所述原始HSI相同步；应用鉴别器D2将所述HQHSI的空间构造与所述PAN图像相同步；重复迭代应用所述鉴别器D1与所述鉴别器D2，获得最优质HQHSI；将所述最优质HQHSI图像输入到双层提取分类网络中，得到分类结果。本发明通过针对单一HSI分类面临的信息不足的问题，提出了一种基于生成式对抗网络的分类方法，它利用组合的光谱空间信息来提高分类精度。

公开(公告)号：CN115100488B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202210726753.5

申请日：2022-06-24

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张二磊 ,  陈炜昊 ,  刘凯凯 ,  刘全中 ,  张宏鸣 ,  冯明晨 ,  杨婧 ,  房绍旖 ,  田怡 ,  詹涛

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06T7/60 ,  G06T7/00 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于三重路径网络的乳腺辅助识别方法、系统、终端及介质，包括：获取原始乳房超声图像，对原始乳房超声图像进行处理，获取面向BIRADS的特征映射；将面向BIRADS的特征映射输入至SATPN网络中，基于编码器对面向BIRADS的特征映射进行特征提取，得到病变特征；对病变特征分别进行分类训练和重建训练，获取图像重建误差和标签预测误差；对图像重建误差和标签预测误差进行加权投票，得到最优的图像。本发明能够集成分类和图像重建任务，以实现对乳房的准确识别，提高先验领域知识的利用率，提高乳腺超声图像的病变分类精度。

公开(公告)号：CN117333708A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311302661.5

申请日：2023-10-10

Applicant: 西北农林科技大学深圳研究院

Inventor： 张二磊 ,  房绍旖 ,  张宏鸣 ,  冯明晨

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77

Abstract: 本发明公开了一种高光谱图像分类学习方法、系统及介质，该方法包括：随机采集不同场景下的原始高光谱图像；将原始高光谱图像进行降维和切分，获得三维图像块；将获取的三维图像块输入多层次特征提取神经网络，获得空谱联合特征图；重复迭代应用多层次特征提取神经网络，获得最优质空谱联合特征图；将获取的最优质空谱联合特征图输入到分类网络中，得到分类结果。本发明结合卷积神经网络和ViT的优势，能够充分挖掘高光谱图像不同层次的特征，进而获得最优质空谱联合特征图的分类结果。

公开(公告)号：CN119090050A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411081793.4

申请日：2024-08-08

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张二磊 ,  冯明晨 ,  张宇 ,  刘祥森 ,  袁文轩 ,  费攀锋 ,  王二龙

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开一种池塘溶解氧预测方法及系统，涉及池塘溶解氧预测技术领域。所述方法包括：获取目标池塘的预测任务所给的输入序列；将所述输入序列输入训练好的DBEG网络模型中，经所述DBEG网络模型进行序列预测，得到池塘溶解氧预测结果；所述DBEG网络模型包括维度特征分支和时间分支；其中，所述维度特征分支包括依次连接的第一EffAttn模块和第一BiLSTM模块；所述时间分支包括依次连接的第二EffAttn模块和第二BiLSTM模块；所述第一BiLSTM模块和所述第二BiLSTM模块还均与门控融合模块连接。本发明能够提高池塘溶解氧的预测精度和效率。

公开(公告)号：CN118709866B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411194550.1

申请日：2024-08-29

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张二磊 ,  袁文轩 ,  刘祥森

IPC: G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开一种细粒度电力数据预测方法、系统、设备及介质，涉及工业电力能耗预测技术领域。所述方法包括：获取原始电力数据；将所述原始电力数据输入预训练网络中进行优化训练，并将训练好的网络确定为预测模型；所述预测模型用于进行细粒度电力数据预测，得到最终的预测结果；所述预训练网络包括依次连接的EMD分解层、多分支BiLSTM层以及DLSTM层。本发明能够避免数据泄露，并提高数据预测准确率。