专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于微波光子的BPSK方向调制装置及方法-CN202310880104.5在审
  • 李玥;高永胜;张京;翟伟乐;史芳静;刘龙;樊养余 - 西北工业大学
  • 2023-07-18 - 2023-10-27 - H04B10/2575
  • 本发明公开了一种基于微波光子的BPSK方向调制装置及方法,属于光纤通信和微波技术领域。所述装置主要包括一个激光器、两个DPMZM、两个光滤波器、一个光分束器、两个PD、两个功分器和两个发射天线。激光器的输出口连接光分束器的输入端口,光分束器的两个输出端口分别连接DPMZM1和DPMZM2的输入端口,DPMZM1和DPMZM2的输出端口分别连接光滤波器1和光滤波器2的输入端口,经过滤波后的光信号1和光信号2分别输入到PD1和PD2后输出方向调制信号1和方向调制信号2,最后由发射天线1和发射天线2分别发射经过调制的BPSK方向调制信号。本发明应用DPMZM实现基带信号的相位设置功能,装置中不涉及电相移器;使用微波光子系统,实现了通信信号的远距离传输和处理,具有低损耗、高速率、稳定性强的特点。
  • 一种基于微波光子bpsk方向调制装置方法
  • [发明专利]一种基于对比学习的文本摘要辅助生成方法-CN202310765480.X在审
  • 郭哲;张智博;周炜杰;王毅;樊养余 - 西北工业大学
  • 2023-06-27 - 2023-10-20 - G06F16/34
  • 本发明公开了一种基于对比学习的文本摘要辅助生成方法,首先构建了候选摘要生成模型,包含文本嵌入模块和源文本编码模块;文本嵌入模块将源文本分别进行词表分词、词嵌入和位置编码嵌入来获得源文本的嵌入向量;源文本编码模块则负责对源文本进行语义建模和特征提取,得到编码隐向量。然后基于自注意力结构来生成多条候选摘要。接着采用候选摘要生成模型的编码器网络获得句向量编码。最后,基于对比学习思想设计了一种新型排序损失函数,基于该损失函数对每一条候选摘要根据源文本进行语义相似度的有效评价,最终给出源文本最为合理的文本摘要。本发明有效缓解了高概率候选摘要与源本文的语义匹配度低的问题,能够实现高效的文本摘要辅助生成。
  • 一种基于对比学习文本摘要辅助生成方法
  • [发明专利]一种基于强化学习的机动智能决策规避导弹方法-CN202110769584.9有效
  • 樊养余;刘洋;段昱;刘曦春;吕国云;张君昌 - 西北工业大学
  • 2021-07-07 - 2023-09-08 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于强化学习的机动智能决策规避导弹方法,方法包括:步骤1、在Unity端,建立强化学习环境;步骤2、搭建第一神经网络,所述第一神经网络包括决策网络和好奇心网络,设置奖励值判别机制,其中,奖励值由第一奖励值和第二奖励值组成,所述第一奖励值由所述好奇心网络计算得出;步骤3、在Python端,在所述强化学习环境下,训练所述第一神经网络得到训练完成的神经网络;步骤4、利用所述训练完成的神经网络对导弹进行规避。本发明的规避决策的神经网络结构简单,易于训练且实时性好。本发明利用神经网络作为状态空间到动作空间的映射函数,有效解决的传统算法中状态空间大、动作空间大等缺点。
  • 一种基于强化学习机动智能决策规避导弹方法
  • [发明专利]一种双输出微波光子四进制频移键控信号生成装置及方法-CN202210787168.6有效
  • 高永胜;史芳静;张京;马博媛;樊养余;蒋炜;李立 - 西北工业大学
  • 2022-07-04 - 2023-06-30 - H04B10/556
  • 本发明公开了一种双输出微波光子四进制频移键控信号生成装置及方法,包括激光器、偏振复用马赫曾德尔调制器(Polarization Division Multiplexing Mach‑ZehnderModulator,PDM‑MZM)、第一耦合器、第二耦合器、光滤波器、偏振控制器(PolarizationController,PC)、偏振分束器(Polarization Beam Splitter,PBS)、平衡光电探测器(Balanced Photodetector,BPD)、电功分器、低通电滤波器和高通电滤波器;将光信号、基带信号和本振信号分别输入装置中,依次经过上述部件,同时得到了上、下变频信号,同时,通过组合两个基带信号的“0”码和“1”码并配合电域滤波技术,得到了两种不同输出状态的四进制FSK信号。本发明降低了系统的背景噪声,易于实现,操作灵活,在当今的雷达、电子战和无线通信等射频系统中具有潜在应用价值。
  • 一种输出微波光子四进制频移键控信号生成装置方法
  • [发明专利]一种微波本振源二倍频光纤稳相传输系统-CN202011144646.9有效
  • 高永胜;许瑶琦;赵莹;梁栋;张武;樊养余 - 西北工业大学
  • 2020-10-23 - 2023-06-02 - H04B10/25
  • 本发明提供了一种微波本振源二倍频光纤稳相传输系统,激光源输出的光信号在DPMZM中微波本振源调制后,通过光滤波器和DCF后,通过光纤传输到远端,在远端通过光分路器分为两路,分别得到两路微波本振,将微波本振通过一个微波混频器进行混频,得到稳相传输后的微波本振。本发明将单次传输的三倍频微波本振与三次传输的一倍频微波本振进行混频,从而直接消除了链路中引入的由环境变化引起的延时抖动,实现了微波本振的稳相,进行不同频率信号的稳相传输,并且具有无限大的延时补偿范围,通过在本地端直接传输只包含光载波、一阶上边带及三阶上边带的光信号,减少了本地端微波本振源的使用个数及电光调制的次数,简化了系统结构。
  • 一种微波振源二倍频光纤相传系统
  • [发明专利]一种微波光子多普勒频移测量系统及其调节方法-CN201910196250.X有效
  • 高永胜;康博超;樊养余;谭庆贵 - 西北工业大学
  • 2019-03-15 - 2023-04-07 - G01S13/58
  • 本发明提供了一种微波光子多普勒频移测量系统及其调节方法,射频信号和回波信号通过偏振复用马赫‑曾德尔调制器实现电光调制,结合平衡探测,通过数字信号处理,得到鉴频信息实现宽带射频信号多普勒频移测量,同时使平衡探测器探测出的光电流中抑制二阶交调失真,从而大幅度提高该多普勒频移测量系统的测量性能。本发明采用一种宽带微波光子多普勒频移测量系统,射频信号以推挽模式驱动PDM‑MZM,通过PBS和平衡探测抑制二阶交调失真。本发明结构简单,具有很强的可操作性;可采用对称度高的调制器、精准的偏压控制、响应度平衡性好且共模抑制比高的BPD来提高二阶交调失真的抑制效果,实现高精度的宽带微波光子多普勒频移测量。
  • 一种微波光子多普勒频移测量系统及其调节方法
  • [发明专利]基于多任务特征学习网络的人脸表情识别方法-CN202010001546.4有效
  • 郭哲;袁博雅;孙博伟;潘兆军;王毅;樊养余 - 西北工业大学
  • 2020-01-02 - 2023-03-24 - G06V40/16
  • 本发明提供了一种基于多任务特征学习网络的人脸表情识别方法。首先,对数据集中的数据进行人脸检测及裁剪,再进行LDP和HOG手工特征处理,分别得到深度学习网络的输入数据集;然后,分别以原始图像、LDP、HOG图像作为多任务特征学习网络模型中三个子网络的输入,进行网络训练;最后,利用训练好的网络对图像进行人脸识别,得到人脸表情所属类别。由于本发明基于三个并行的卷积神经网络,构建出多任务特征学习网络模型,提取更丰富的人脸表情信息,降低了无关特征对表情识别的干扰从而导致表情错判的风险,提高人脸表情识别的可靠性,实现了对人脸表情的高效识别。
  • 基于任务特征学习网络表情识别方法
  • [发明专利]基于双目视觉的人体三维重建方法-CN202211426574.6在审
  • 樊养余;厉行;刘洋;何雯清;吕国云;郭哲;王毅;齐敏 - 西北工业大学
  • 2022-11-15 - 2023-03-03 - G06T17/00
  • 本发明提供了一种基于双目视觉的人体三维重建方法,首先通过立体匹配方法对人体的左图和右图进行视差估计,生成正面视差图;其次,通过双目视觉成像原理计算正面深度图;最后,通过人体补全网络估计背面颜色图和深度图,并结合正面颜色图和深度图生成完整的三维模型。本发明通过立体匹配网络对人体的正面的左右图像进行视差估计,再将视差图转换为深度图,解决了人体图像的深度估计精度差的问题,使得网络能够预测出准确、真实的正面人体深度图,通过使用法相图作为中间变量进行监督学习,解决了人体补全网络难以捕获局部几何变化的问题,使得网络估计的背面深度图保留了详细几何细节。
  • 基于双目视觉人体三维重建方法
  • [发明专利]一种融合引导注意力的中文长文本摘要生成方法-CN202211405839.4在审
  • 郭哲;张智博;周炜杰;王毅;樊养余 - 西北工业大学
  • 2022-11-10 - 2023-01-31 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种融合引导注意力的中文长文本摘要生成方法,融合引导注意力的中文长文本摘要生成方法包括:S1:获取原始BART词表和摘要生成源文本;S2:对原始BART词表进行词汇扩展和预训练,得到长文本词表和长文本词表嵌入矩阵;S3:根据长文本词表和长文本词表嵌入矩阵,得到文本嵌入模块;S4:根据摘要生成源文本中的长文本序列和引导序列,利用文本嵌入模块,得到长文本词嵌入向量和引导信息词嵌入向量;S5:根据长文本词嵌入向量和引导信息词嵌入向量,得到长文本上下文编码隐向量和引导信息上下文编码隐向量;S6:根据长文本上下文编码隐向量、引导信息上下文编码隐向量和t‑1时刻生成摘要,得到t时刻生成摘要。
  • 一种融合引导注意力中文文本摘要生成方法

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