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[发明专利]电芯水份预测方法、装置、设备及存储介质-CN202211087655.8有效
发明人：刘桂芬;刘星成;冯建设 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于电池电芯领域，公开了一种电芯水份预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取电芯制作过程中的材料信息和制作工艺信息；根据所述材料信息和所述制作工艺信息确定制作状态集合；将所述制作状态集合输入至预设电芯水份预测模型，获得电芯水份预测结果。由于本发明是根据电芯制作过程中的材料信息和制作工艺信息确定制作状态集合；将所述制作状态集合输入至预设电芯水份预测模型，获得电芯水份预测结果。相对于现有的通过在电池内部注入有机溶剂进行萃取，进而计算电芯水份含量的方式，本发明上述方式能够缩短电芯水份计算时间，提高电芯水份计算效率。
电芯水份预测方法装置设备存储介质

[发明专利]模具尺寸检测方法、装置、设备及介质-CN202211002508.6在审
发明人：曾澄;田志国;沈世通;刘桂芬;刘星成;冯建设 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司;中信控股有限责任公司
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G01B11/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模具尺寸检测方法、装置、设备及介质，属于工业领域，该方法包括：当接收到模具尺寸检测的检测指令时，确定对应的待检测模具；确定预设的对象检测模型；将预设相机采集的信息输入至对象检测模型中，基于对象检测模型，对信息进行处理，得到待检测模具对应的模具类型；基于模具类型，在关联模具类型与模具三维尺寸的模具信息库中查找，得到模具类型对应的模具三维尺寸。在本申请中，对象检测模型自动识别模具类型后，模具尺寸检测装置自动在预设的模具信息库中直接查找模具类型对应的模具三维尺寸，简化了人工检测模具的三维尺寸时的检测步骤，即，提高了检测模具的三维尺寸时的检测效率。
模具尺寸检测方法装置设备介质

[发明专利]基于对数似然比绝对值变化的连续消除翻转译码方法-CN202110335942.5有效
发明人： 刘星成;杨栋;成施展 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H03M13/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于对数似然比绝对值变化的连续消除翻转译码方法，所述的方法包括步骤如下：S1：当一帧通过SC译码算法译码之后，对得到的译码结果进行CRC校验；S2：当没通过CRC校验时，根据译码比特的LLR绝对值由小到大排序得到一个翻转列表；S3：从翻转列表中依次选择一个比特，对其译码结果进行翻转，当通过SCF译码算法被翻转以后，计算该比特之后的某一部分比特的LLR绝对值变化的累加值；所述的某一部分比特采用集合S表示；S4：判断累加值是否大于设置的阈值V，则认为这个翻转比特为CGE比特，继续执行SC译码算法，否则提前停止译码，回到步骤S3继续执行。本发明能有效地利用翻转前后的信息，使得能够提前终止译码，减少译码复杂度，降低延迟。
基于对数绝对值变化连续消除翻转译码方法

[发明专利]基于双流对比学习模型的人脸篡改视频检测方法及系统-CN202210447080.X在审
发明人：周英斌;康显桂;刘星成 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于双流对比学习模型的人脸篡改视频检测方法及系统，涉及计算机视觉与深度学习、信息安全的技术领域，对每一个视频分帧，在单帧图像上进行人脸检测并裁剪出包含背景区域的人脸图像，进行单帧图像的真伪检测，统计单帧图像判别结果得到视频级别检测结果，为给模型的训练注入更多的人脸篡改先验知识，从融合人脸篡改先验知识的角度出发，设计了双流对比学习模型，双流对比学习模型包含两个结构相同的语义分割网络分支，保证每个分支在进行自身信息流的提取和学习时，协同兼顾另一个流域的信息而作出调整，缓解了传统二分类检测算法过度依赖训练数据集的弊端，保持较高库内检测精度，且能有效提高模型对未知方法的跨库检测能力。
基于双流对比学习模型篡改视频检测方法系统

[发明专利]群智感知任务分配方法、装置、设备及存储介质-CN202210856390.7在审
发明人：刘桂芬;田志国;沈世通;刘星成;冯建设 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司;中信控股有限责任公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于数据处理技术领域，公开了一种群智感知任务分配方法、装置、设备及存储介质。本发明通过获取待分配用户和待分配群智感知任务，然后将待分配用户和待分配群智感知任务作为染色体构建初始种群，再通过预设遗传算法对初始种群进行求解，获得任务分配方案。本发明通过预设遗传算法对初始种群进行求解，对于求解较为复杂的组合优化问题，相对一些常规的优化算法，上述预设遗传算法能够较快地获得较好的优化结果，并且相较于现有的以任务分配距离最短进行群智感知任务的分配，本发明上述方式能够以群智感知任务分配平台利益最大化为预设遗传算法的目的，对群智感知任务进行分配，使群智感知任务分配平台付出的成本最小。
感知任务分配方法装置设备存储介质

[发明专利]一种极化调整卷积码编码的方法与装置-CN202210329701.4在审
发明人：陈立;刘文鑫;刘星成 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： H03M13/29 文献下载
摘要：本发明提供的一种极化调整卷积码编码的方法与装置，该方法主要包括以下步骤：获取输入信号，根据极化编码的定义构建得到极化编码的生成矩阵，根据所述生成矩阵确定极化子信道的RM权重；确定目标信号的码长、信息维度以及码率满足第一预设条件，构建得到初始信息索引集以及备选索引集；根据所述RM权重、初始信息索引集以及备选索引集构建得到目标信道集合；通过所述目标信道集中的信道输出编码后的目标信号；同时在类RM构造能够设计的码长码率情况下，本申请技术方案所构造出来的PAC码与类RM完全相同，在实现接近的性能的同时，不需要进行大量的仿真，存在构造复杂度低的优势，可广泛应用于无线通信技术领域。
一种极化调整卷积码编码方法装置

[发明专利]一种分段翻转连续对消列表法的极化码译码方法及装置-CN202010631217.8有效
发明人： 刘星成;彭云龙;刘异橦 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-07-03 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： H03M13/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种分段翻转连续对消列表法的极化码译码方法及装置，该方法包括：S1、初始化当前比特位置为1并确定分段点；S2、判断到当前比特位置是分段点，对当前比特位置对应分段内路径进行CRC校验；S3、选择分段内路径平均LLR值小于预设值的比特位置构建成翻转集合；S4、从对应分段内第一个信息比特开始重新译码；S5、对重新译码后的路径进行CRC校验，在判断到重新译码后没有路径通过CRC校验，将该翻转比特位置从翻转集合中删除；S6、重复步骤S5直至重新译码后的路径中有路径通过CRC校验或翻转集合为空。通过使用本发明，可极大的提高译码算法的性能。本发明作为一种分段翻转连续对消列表法的极化码译码方法及装置，可广泛应用于通信译码领域。
一种分段翻转连续对消列表极化译码方法装置

[发明专利]除鳞喷嘴控制方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202210662115.1在审
发明人：刘桂芬;刘星成;冯建设 -专利权人：深圳市信润富联数字科技有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： B21B45/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种除鳞喷嘴控制方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括步骤：采集所述除鳞喷嘴当前控制周期的当前运行数据，并获取目标运行数据；根据所述当前运行数据与所述目标运行数据生成控制参数；根据所述控制参数在下一控制周期对所述除鳞喷嘴进行控制。通过基于实际的当前运行数据生成后续阶段的控制操作，使得能够提高对于除鳞喷嘴的控制精度，进而能够提高对于除鳞喷嘴性能评估的精准度。
喷嘴控制方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于邻接矩阵构造的跳数矩阵恢复方法-CN202110255147.5有效
发明人： 刘星成;赵莹莹 -专利权人：中山大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明提供一种基于邻接矩阵构造的跳数矩阵恢复方法，其包括步骤如下：S1：由于不完整的泛洪过程或者恶意节点的攻击，获取跳数矩阵中含有缺失项；S2：如果跳数矩阵中，缺失的跳数的对称位置被观测到，使用对称位置跳数将其补全；S3：通过缺失的跳数矩阵推断出不同节点对之间的连通性，从而得到邻接矩阵A＝[aij]n×n,i＝1,…,n；j＝1,…,n；S4：采用最短路径算法对邻接矩阵进行处理得到初步的跳数矩阵；S5：对初步得到的跳数矩阵进行遍历，对于没有跳数值的位置，使用邻居补全的跳数值代替，从而恢复得到完整的跳数矩阵。本发明对缺失跳数的预测结果更为准确，对跳数矩阵的恢复能力大大提高。
一种基于邻接矩阵构造矩阵恢复方法

[发明专利]一种用于无线传感器网络节点定位的数据处理方法-CN202210360751.9在审
发明人： 刘星成;林浩;刘异橦 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明涉及无线传感器网络技术领域，公开了一种用于无线传感器网络节点定位的数据处理方法，该方法根据待定位节点接收到的多个锚节点的RSSI数据，计算得到待定位节点的多个可能位置的坐标计算值，计算得到的多个坐标计算值的质心C1，再筛选出与质心C1的距离小于阈值的坐标计算值，并计算筛选出的坐标计算值的质心C2，将质心C2的坐标位置作为待定位节点的位置，即利用多组RSSI数据计算待定位节点的多个可能位置，再进一步对这些可能的位置进行计算筛选。本发明不直接处理接收到的RSSI数据，而是对根据接收到的RSSI数据计算得到的坐标计算值进行处理，精度较好，计算简便且时间空间花销更小。
一种用于无线传感器网络节点定位数据处理方法

[发明专利]一种基于图卷积神经网络的节点定位方法-CN202210362121.5在审
发明人： 刘星成;张艳阳 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积神经网络的节点定位方法，所述的方法包括步骤如下：S1：通过锚节点信息泛洪，无线传感器网络中所有节点均在其锚节点信息表中记录了所有锚节点的坐标以及节点自身与锚节点的最小跳数信息；S2：将无线传感器网络的拓扑网络结构信息构建成图数据，并将节点自身与锚节点的最小跳数信息作为特征，锚节点的坐标作为标签，对特征和标签分别进行归一化，分别将特征和标签的数值缩放到单位大小；S3：利用归一化后的特征和标签对图卷积神经网络进行半监督训练；S4：根据归一化与反归一化的映射关系，对训练结果进行反归一化。本发明具有收敛速度、定位精度高的优点。同时普适性强，能适用于不同的拓扑结构网络；当节点的密度不变即节点总数量不变时，本发明性能表现稳定。
一种基于图卷神经网络节点定位方法

[发明专利]一种深度学习辅助的Polar码共享权重残差BP译码方法-CN202210362101.8在审
发明人： 刘星成;成施展;杨栋 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： H03M13/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度学习辅助的Polar码共享权重残差BP译码方法，包括步骤如下：将BP网络因子图展开后，BP网络中每层节点在所有迭代期间共享两个可训练的权重li和权重ri，其中，权重li表示从右到左更新软信息时每层节点共享的可训练权重，ri表示从左到右更新软信息时每层节点共享的可训练权重；每条残差边在不同迭代期间共享一个残差系数β；在为每层节点分配好权重后，除首次迭代之外，每次迭代更新所得的软信息为本次迭代更新所得的软信息的(1‑β)部分与上次迭代所得的软信息的β部分之和；迭代结束后，得到译码结果。本发明采用权重共享方式，在不损失译码性能的基础上，大幅减少了需要训练的参数量，减少了训练成本和实际应用时的额外存储开销。
一种深度学习辅助 polar 共享权重 bp 译码方法

[发明专利]一种利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法-CN202210264593.7在审
发明人： 刘星成;林浩;李玉婷 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用模糊决策的无线传感器网络节点定位方法，包括如下：对至少一个影响信道条件因素进行量化，得到量化函数；确定未知节点所能联通的锚节点的数量m；并结合量化函数，计算每个锚节点的评分；根据两个不同距离锚节点接收到的RSSI值计算得到参数A；选取m个锚节点中评分最高的S个锚节点，并计算S个锚节点彼此之间的第一距离，根据第一距离、参数A计算得到S个第一信道衰减参数n1；对S个锚节点的评分进行归一化处理，并结合S个第一信道衰减参数n1，计算得到第二信道衰减参数n2；利用待定位节点处接收到的锚节点的RSSI值，并根据参数A、第二信道衰减参数n2，计算得到待定位节点与锚节点的第二距离，然后利用传统三边定位法确定待定位节点的坐标，完成定位。
一种利用模糊决策无线传感器网络节点定位方法

[发明专利]一种基于环形樽海鞘算法的无线传感器网络节点定位方法-CN202210271302.7在审
发明人： 刘星成;涂强 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于环形樽海鞘算法的无线传感器网络节点定位方法，所述的方法包括如下：为每一个未知节点选择若干个信标节点；对原始樽海鞘算法进行优化，得到优化后的樽海鞘算法；将节点定位问题转化为非线性方程组的最小值求解问题，结合选择的若干个信标节点，采用所述优化后的樽海鞘算法来计算未知节点的坐标，完成未知节点定位。本发明所提出的定位方法具有较高的定位精度和较好的收敛性能，适用于监测区域空旷、成本投入较低、无人维护的场景。
一种基于环形海鞘算法无线传感器网络节点定位方法

[发明专利]一种基于堆栈自编码器的无线传感器网络非测距定位方法-CN202010064911.6有效
发明人： 刘星成;纪文杰;刘异橦 -专利权人：中山大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于堆栈自编码器的无线传感器网络非测距定位方法，包括：锚节点向网络中的节点广播自身的锚节点信息，节点收集所有锚节点信息；锚节点将收集到的锚节点信息构建跳数向量和距离向量并发送到sink节点；sink节点将接收到的两个向量作为训练数据训练堆栈自编码器得到距离估计模型，并将模型发送给网络中的未知节点；未知节点将收集到的锚节点信息输入到模型中，模型的输出为未知节点到达锚节点的距离估计向量；未知节点根据距离估计向量构建目标函数，将目标函数的最小值对应的解作为自身坐标。本发明根据网络实际所处环境的特性，通过学习网络中锚节点收集的数据提高非测距定位方法在所部属的网络的实用性，实现在不同网络下的精准定位。
一种基于堆栈编码器无线传感器网络测距定位方法