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1. 发明授权

CN117278150B 一种室内无线网络信号测量计算方法、设备和介质有权
公开(公告)号：CN117278150B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311566437.7
申请日：2023-11-23
申请人：成都工业学院 , 北京华信傲天网络技术有限公司
发明人：陈松 , 梁艳 , 常志民 , 邵君武 , 董昕 , 王晖
IPC分类号： H04B17/318 , H04W4/33
摘要：本发明公开了一种室内无线网络信号测量计算方法、设备和介质，包括以下具体步骤：构建室内空间信号强度数据集；从信号强度数据集中选择样本数据，基于样本数据创建嵌入向量；构建编码器，基于嵌入向量确定信号特征向量；基于编码器和信号特征向量，确定多个信号语义化数据；根据多个信号语义化数据确定信号变化趋势，计算每个样本点每个时刻到信号函数曲线的偏移值；根据偏移值确定异常样本并修正，输出修正后的信号强度。通过注意力机制对抽样的样本序列进行语义化表示和学习，根据信号变化趋势对样本的偏移进行修正，有效避免了抽样误差带来的局部最优或局部最差、过拟合、信号波动、信号检测异常值对检测结果的影响，提高了信号检测的准确度。

2. 发明公开

CN117278150A 一种室内无线网络信号测量计算方法、设备和介质有权
公开(公告)号：CN117278150A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311566437.7
申请日：2023-11-23
申请人：成都工业学院 , 北京华信傲天网络技术有限公司
发明人：陈松 , 梁艳 , 常志民 , 邵君武 , 董昕 , 王晖
IPC分类号： H04B17/318 , H04W4/33
摘要：本发明公开了一种室内无线网络信号测量计算方法、设备和介质，包括以下具体步骤：构建室内空间信号强度数据集；从信号强度数据集中选择样本数据，基于样本数据创建嵌入向量；构建编码器，基于嵌入向量确定信号特征向量；基于编码器和信号特征向量，确定多个信号语义化数据；根据多个信号语义化数据确定信号变化趋势，计算每个样本点每个时刻到信号函数曲线的偏移值；根据偏移值确定异常样本并修正，输出修正后的信号强度。通过注意力机制对抽样的样本序列进行语义化表示和学习，根据信号变化趋势对样本的偏移进行修正，有效避免了抽样误差带来的局部最优或局部最差、过拟合、信号波动、信号检测异常值对检测结果的影响，提高了信号检测的准确度。

3. 发明授权

CN112906907B 一种机器学习管道模型分层化管理和分发的方法及系统有权
公开(公告)号：CN112906907B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202110313978.3
申请日：2021-03-24
申请人：成都工业学院
发明人：董昕 , 郭勇 , 梁艳 , 王杰 , 杨雅志
IPC分类号： G06F8/61 , G06N20/00 , G06F9/445
摘要：本发明公开了一种机器学习管道模型分层化管理和分发的方法及系统，包括模型管理客户端和模型镜像仓库；所述模型管理客户端包括命令行管理工具模块和Docker后台模块；所述命令行管理工具模块，用于以命令行的方式提供机器学习管道模型构建、上传、下载等工具；所述Docker后台模块，用于提供API接收来自命令行管理工具的请求，支持用户可通过构建自定义镜像的方式管理机器学习管道模型，根据不同的请求分发给不同模块进而执行相应的工作；所述模型镜像仓库，支持用户上传、下载机器学习管道模型，能够在服务器端对模型文件和模型属性进行分层存储管理；支持符合OCI标准的镜像仓库方案。(56)对比文件EP 3376361 A2,2018.09.19US 2021027181 A1,2021.01.28US 10565093 B1,2020.02.18US 2020327371 A1,2020.10.15US 2016012350 A1,2016.01.14US 2020005523 A1,2020.01.02US 2018089593 A1,2018.03.29US 2020027210 A1,2020.01.23WO 2019184750 A1,2019.10.03陆志刚等.基于分片复用的多版本容器镜像加载方法《.软件学报》.2020,第31卷(第6期),1875-1888.S. González等.A practical tutorial onbagging and boosting based ensembles formachine learning ： Algorithms， softwaretools， performance study， practicalperspectives and opportunities《.Inf.Fusion》.2020,205-237.

4. 发明授权

CN117310636B 一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质有权
公开(公告)号：CN117310636B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311608484.3
申请日：2023-11-29
申请人：成都工业学院
发明人：董昕 , 梁艳 , 王杰 , 陈松 , 李爽
IPC分类号： G01S7/40
摘要：本发明公开了一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质，包括以下具体步骤：获取待测脉冲数据，解算脉冲到达时间差DT；采用聚合聚类法对DT进行聚类；对聚类后的脉冲进行脉冲序号提取，确定待测辐射源的脉冲串；获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合，得到待测脉冲串的脉冲重复间隔值PRI。利用DT值将待测脉冲串从混叠的脉冲串中提取出来，解决了辐射源之间的脉冲混叠问题，基于DT聚类获取初始PRI值得到脉冲串脉冲之间的相对序号，反映辐射源漏脉冲情况；通过直线拟合得到PRI值，提高了对混叠脉冲的抑制能力和本辐射源脉冲重复间隔的测量精度。(56)对比文件张悦.基于数据挖掘技术的雷达信号分选与跟踪研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑.2021,全文.李坤明.雷达辐射源信号的分选及识别方法研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑.2022,全文.罗佳奕等.基于PDW多特征融合的辐射源信号分选方法.系统工程与电子技术.2022,全文.陈行勇.基于脉冲熵值的雷达信号分区分选方法.中国电子科学研究院学报.2020,(第01期),全文.邬诚;史建涛;任财.雷达信号分选算法研究与展望.信息化研究.2020,(第01期),全文.杨翔;汪文浩.利用谱估计算法的雷达信号分选.电讯技术.2016,(第07期),全文.安琦;李勇华;杨建文;何子述.基于改进SDIF算法的雷达脉冲信号分选技术研究.火力与指挥控制.2018,(第07期),全文.王杰等.基于相参性的雷达信号分选改进算法.空军预警学院学报.2016,第30卷(第2期),第395-398页.孙盼杰等.基于PRI熵的雷达信号聚类方法研究.电子信息对抗技术.2008,全文.常安琪等.基于DBSCAN聚类和曲线拟合的PRI分选算法.火控雷达技术.2023,第52卷(第2期),第21-26页.韩金鑫.复杂环境下雷达辐射源信号分选与识别.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑.2023,全文.常安琪等.基于DBSCAN聚类和曲线拟合的PRI分选算法.火控雷达技术.2023,第52卷(第2期),第21-26页.Jin-Woo Han 等.A Unified Method forDeinterleaving and PRI ModulationRecognition for Radar Pulses Based onDeep Neural Networks.IEEE Access.2021,全文.

5. 发明公开

CN112906907A 一种机器学习管道模型分层化管理和分发的方法及系统有权
公开(公告)号：CN112906907A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110313978.3
申请日：2021-03-24
申请人：成都工业学院
发明人：董昕 , 郭勇 , 梁艳 , 王杰 , 杨雅志
IPC分类号： G06N20/00 , G06F8/61 , G06F9/445
摘要：本发明公开了一种机器学习管道模型分层化管理和分发的方法及系统，包括模型管理客户端和模型镜像仓库；所述模型管理客户端包括命令行管理工具模块和Docker后台模块；所述命令行管理工具模块，用于以命令行的方式提供机器学习管道模型构建、上传、下载等工具；所述Docker后台模块，用于提供API接收来自命令行管理工具的请求，支持用户可通过构建自定义镜像的方式管理机器学习管道模型，根据不同的请求分发给不同模块进而执行相应的工作；所述模型镜像仓库，支持用户上传、下载机器学习管道模型，能够在服务器端对模型文件和模型属性进行分层存储管理；支持符合OCI标准的镜像仓库方案。

6. 发明授权

CN118364393B 一种基于相关性增强特征学习的多标签分类方法及系统有权
公开(公告)号：CN118364393B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410796039.2
申请日：2024-06-20
申请人：成都工业学院
发明人：周正娟 , 李君 , 包姣 , 郑显举 , 董昕 , 梁艳
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464
摘要：本发明公开了一种基于相关性增强特征学习的多标签分类方法及系统，涉及标签分类技术领域，该方法包括：将扩展数据集输入至预置神经网络中进行处理，将预置神经网络的最后一层的输入确定为目标数据集；计算两两目标数据集的协方差矩阵之间的第二相似系数，利用第二相似系数重新构建训练目标集合，将训练目标集合输入至预置神经网络中对其进行训练；将达到训练结束条件的预置神经网络确定为多标签分类网络；捕捉了数据特征之间、各个标签与数据特征之间以及各个标签相互之间的关系，更能够反映出训练数据集中各个标签和数据特征件的相关性，并且将其来训练预置神经网络也可以使最终得到的网络在多标签分类方面具有更强、更精准的能力。

7. 发明公开

CN118364393A 一种基于相关性增强特征学习的多标签分类方法及系统有权
公开(公告)号：CN118364393A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410796039.2
申请日：2024-06-20
申请人：成都工业学院
发明人：周正娟 , 李君 , 包姣 , 郑显举 , 董昕 , 梁艳
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464
摘要：本发明公开了一种基于相关性增强特征学习的多标签分类方法及系统，涉及标签分类技术领域，该方法包括：将扩展数据集输入至预置神经网络中进行处理，将预置神经网络的最后一层的输入确定为目标数据集；计算两两目标数据集的协方差矩阵之间的第二相似系数，利用第二相似系数重新构建训练目标集合，将训练目标集合输入至预置神经网络中对其进行训练；将达到训练结束条件的预置神经网络确定为多标签分类网络；捕捉了数据特征之间、各个标签与数据特征之间以及各个标签相互之间的关系，更能够反映出训练数据集中各个标签和数据特征件的相关性，并且将其来训练预置神经网络也可以使最终得到的网络在多标签分类方面具有更强、更精准的能力。

8. 发明公开

CN117472789A 基于集成学习的软件缺陷预测模型构建方法和装置审中-实审
公开(公告)号：CN117472789A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311823565.5
申请日：2023-12-28
申请人：成都工业学院
发明人：董昕 , 梁艳 , 王杰 , 陈松 , 周正娟 , 李君
IPC分类号： G06F11/36 , G06N20/20
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的软件缺陷预测模型构建方法和装置，涉及软件测试技术领域。本发明通过训练集对多个初始的学习器进行初步训练，得到具有一定缺陷预测能力的基学习器，再利用每个基学习器对训练集中每个样本数据进行预测，得到的预测结果能够真实评估每个基学习器对软件缺陷的预测能力，以及各基学习器之间的差异。因此基于测试集的预测结果选择的基学习器构成集成学习器相比依赖经验选择基学习器更为有效，从而发挥出不同模型之间的互补性优势，以对抗不平衡样本导致的过拟合或欠拟合问题，提高缺陷预测的性能。

9. 发明公开

CN117310636A 一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质有权
公开(公告)号：CN117310636A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311608484.3
申请日：2023-11-29
申请人：成都工业学院
发明人：董昕 , 梁艳 , 王杰 , 陈松 , 李爽
IPC分类号： G01S7/40
摘要：本发明公开了一种固定脉冲重复间隔测量方法、设备和介质，包括以下具体步骤：获取待测脉冲数据，解算脉冲到达时间差DT；采用聚合聚类法对DT进行聚类；对聚类后的脉冲进行脉冲序号提取，确定待测辐射源的脉冲串；获取待测辐射源的脉冲串对应的参考DT中心值，对脉冲串之间的脉冲相对序号进行估计；根据脉冲相对序号估计值进行直线拟合，得到待测脉冲串的脉冲重复间隔值PRI。利用DT值将待测脉冲串从混叠的脉冲串中提取出来，解决了辐射源之间的脉冲混叠问题，基于DT聚类获取初始PRI值得到脉冲串脉冲之间的相对序号，反映辐射源漏脉冲情况；通过直线拟合得到PRI值，提高了对混叠脉冲的抑制能力和本辐射源脉冲重复间隔的测量精度。

10. 发明公开

CN110091992A 货物投放箱、无人机及箱门的控制方法无效
公开(公告)号：CN110091992A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910428077.1
申请日：2019-05-22
申请人：成都工业学院
发明人：王启宇 , 张慧洁 , 尹宇芳 , 左芳君 , 董昕 , 冯琢成 , 陈锐
IPC分类号： B64D1/10
摘要：本申请涉及无人机技术领域，尤其是涉及一种货物投放箱、无人机及箱门的控制方法。货物投放箱，用于无人机，包括箱主体、箱门和控制开关；所述箱主体的底部开设有投放口，所述箱门与所述箱主体的底部相连接；所述箱主体和所述箱门之间设置有所述控制开关，所述控制开关用于开启或关闭所述箱门。本申请通过在箱主体的底部设置箱门，利用控制开关开启箱门，箱主体中运输的货物受重力影响下落到地面，该货物投放箱完全独立工作，不需要与无人机有任何电气连接和进行信息交换，能够自主实现货物的自动投放，避免了无人机需要降落后再卸载货物的问题。

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