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公开(公告)号：CN109191418B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201810652850.8
申请日：2018-06-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，公开了一种基于收缩自编码器特征学习的遥感图像变化检测方法，利用多时相图像生成不同尺度下的差异图像用以记录时相图中的差异信息；基于SLIC超像素分割算法对差异图像进行分割，获取具有同质地貌信息邻域特征块；选取部分分割后的小块，对尺度进行调整后作为训练样本输入到栈式收缩自编码器进行特征学习；基于自编码器提取的高阶特征重构生成新的差异图像；对新生成的差异图像利用k‑mean聚类算法实现二分类，得到检测结果。本发明可以由多尺度差异图像的生成，利用多尺度差异信息的SLIC分割，基于栈式收缩自编码器的特征学习以及特征重构再差异分析这个部分组成。
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公开(公告)号：CN109191418A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810652850.8
申请日：2018-06-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于图像分析技术领域，公开了一种基于收缩自编码器特征学习的遥感图像变化检测方法，利用多时相图像生成不同尺度下的差异图像用以记录时相图中的差异信息；基于SLIC超像素分割算法对差异图像进行分割，获取具有同质地貌信息邻域特征块；选取部分分割后的小块，对尺度进行调整后作为训练样本输入到栈式收缩自编码器进行特征学习；基于自编码器提取的高阶特征重构生成新的差异图像；对新生成的差异图像利用k-mean聚类算法实现二分类，得到检测结果。本发明可以由多尺度差异图像的生成，利用多尺度差异信息的SLIC分割，基于栈式收缩自编码器的特征学习以及特征重构再差异分析这个部分组成。
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公开(公告)号：CN118157797A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410258473.5
申请日：2024-03-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/391 , H04B7/185 , G06N3/0442
Abstract: 基于LSTM与贝叶斯优化的低轨卫星并行仿真优化方法及系统，包括以下步骤；步骤1：对低轨道卫星网络的历史仿真工程中的流量数据以及网络拓扑结构数据进行数据预处理；步骤2：基于预处理后的数据，设计并训练一个时空输入长短期记忆网络模型；该模型能够同时处理时间序列数据和空间数值特征序列数据；预测未来某个时间段内各仿真节点的流量分布情况；步骤3：将STI‑LSTM模型的预测结果转化为具体的任务负载预测，并输入到贝叶斯优化框架中，贝叶斯优化框架能够找到使仿真任务负载在计算节点间均衡的分配方案，优化并行仿真效率。本发明确保仿真在维持较高精度仿真水平的同时，还能拥有较快的仿真速度。
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公开(公告)号：CN118102298A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410197106.9
申请日：2024-02-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种跨网络身份认证系统、方法，包括异构网络、软件系统以及终端设备；异构网络用于提供车联网通信基础设施，允许终端设备之间的数据传输，软件系统通过身份认证模块确保终端设备的合法性，并通过网络切片管理模块管理通信的切片，终端设备通过异构网络与其他设备通信，并通过软件系统的身份认证模块与软件系统建立安全通信连接。通过该系统及方法，车联网通信得以安全可信地实现，车辆和平台之间的通信隔离得以保障，为车联网产业的高质量发展提供了有力的支持。解决了车联网通信中身份认证和安全传输的问题。
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