公开(公告)号：CN113127704A

公开(公告)日：2021-07-16

申请号：CN202110264682.7

申请日：2021-03-11

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 高晶亮 ,  张泽阳 ,  郭网媚 ,  李永康 ,  朱晨晨 ,  边卓琳 ,  王萌萌 ,  于恒苏

IPC分类号： G06F16/903 ,  G06F16/901

摘要： 本发明属于机器博弈及计算机搜索技术领域，公开了一种蒙特卡洛树搜索方法、系统及应用，所述蒙特卡洛树搜索方法包括：根据线程总数和内存实际情况确定落叶的上下界值；开始当前代的棋谱自对弈，每一线程从开始到结束均继承同一颗蒙特卡洛搜索树，在每一局棋进行过程中记录叶子节点的列表，在每一局棋结束后记录当前蒙特卡洛搜索树的节点总数；判断当前搜索树上的节点总数是否大于落叶的上界值。本发明提供的蒙特卡洛树搜索方法，在根据实际计算机内存的情况下，确定落叶节点数的上下界后，在一个线程中继承一颗蒙特卡洛搜索树，可以在收集训练集的过程中提升蒙特卡洛树的搜索能力，提升训练集的多样性。

公开(公告)号：CN116319183A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310111317.1

申请日：2023-02-14

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 高晶亮 ,  张莎 ,  郭网媚 ,  李赞 ,  于恒苏 ,  张文悦 ,  齐佩汉 ,  郝本建 ,  王超

IPC分类号： H04L25/02 ,  H04L43/0829 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和信道预测的网络编码传输方法，主要解决现有技术在非平稳信道下传输效率低的问题。其实现方案是：将信道按固定块大小划分，统计每组的丢包率，并将其作为原始的数据集；通过滑动窗口和切片相结合的方式将原始数据集划分成样本集，再按设定比例将其划分为训练集和测试集；选用单层的长短期记忆网络作为测试神经网络并利用训练集对其进行训练；将测试集中的样本送入到训练好的测试神经网络，得到测试集中各个样本丢包率的预测值；根据预测到的丢包率进行网络编码传输。本发明提高了各分组数据包传输的成功率以及网络编码的传输效率，可用于智慧城市、卫星通信、车联网、物联网及5G/6G通信各种应用场景。

公开(公告)号：CN116340762A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202211602715.5

申请日：2022-12-09

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 高晶亮 ,  于恒苏 ,  李赞 ,  齐佩汉 ,  郝本建 ,  张莎 ,  毕德鑫 ,  危涛

IPC分类号： G06F18/214 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提出了一种基于自注意力机制的电离层foF2空间重构方法，实现步骤为：获取训练样本集和测试样本集；构建基于自注意力机制的预测网络模型；对基于自注意力机制的预测网络模型进行迭代训练；获取电离层foF2的空间重构结果。本发明通过自注意力模块分析不同特征的贡献度、特征之间的相似性和依赖性，使模型能够提取更丰富的特征信息，克服了现有技术中信息缺失、foF2值的时空相关性挖掘程度不够的缺点，提高了电离层foF2的空间重构精度，从而提高了通讯、定位、雷达、导航等无线电系统的工作性能。

公开(公告)号：CN113127704B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN202110264682.7

申请日：2021-03-11

申请人： 西安电子科技大学

发明人： 高晶亮 ,  张泽阳 ,  郭网媚 ,  李永康 ,  朱晨晨 ,  边卓琳 ,  王萌萌 ,  于恒苏

IPC分类号： G06F16/903 ,  G06F16/901

摘要： 本发明属于机器博弈及计算机搜索技术领域，公开了一种蒙特卡洛树搜索方法、系统及应用，所述蒙特卡洛树搜索方法包括：根据线程总数和内存实际情况确定落叶的上下界值；开始当前代的棋谱自对弈，每一线程从开始到结束均继承同一颗蒙特卡洛搜索树，在每一局棋进行过程中记录叶子节点的列表，在每一局棋结束后记录当前蒙特卡洛搜索树的节点总数；判断当前搜索树上的节点总数是否大于落叶的上界值。本发明提供的蒙特卡洛树搜索方法，在根据实际计算机内存的情况下，确定落叶节点数的上下界后，在一个线程中继承一颗蒙特卡洛搜索树，可以在收集训练集的过程中提升蒙特卡洛树的搜索能力，提升训练集的多样性。