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- [发明专利]面向宽域飞行的多模态精确划分方法-CN202110335396.5在审
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许斌;程怡新
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西北工业大学
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2021-03-29
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2021-07-09
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G05D1/10
- 本发明涉及一种面向宽域飞行的多模态精确划分方法，通过需求分析确定影响飞行器宽域爬升过程多模态划分的关键因素，作为模态指示变量；依据需求分析和先验知识进行稳定模态的初步确定，保证模态按照实际的时序排列；对飞行器离线数据进行模态划分与识别，结合稳定模态初步划分结果和相似度分析实现稳定模态和过渡模态的准确划分；基于多模态精确划分结果设计模态切换策略，最终给出面向飞行的多模态切换系统；本发明通过经验/数据双驱动的方式实现了飞行器宽域爬升过程多模态的精确划分，并依据稳定模态类别归属和过渡模态起止时刻设计了多模态过程切换策略，有助于宽域飞行多模态的平滑切换，提升了飞行安全性，适用于工程应用。
- 面向飞行多模态精确划分方法
- [发明专利]一种深度对抗多模态数据聚类方法-CN202110409134.9在审
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陈志奎;宋鑫;高静;刘晨欣;张佳宁;金珊;李朋
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大连理工大学
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2021-04-16
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2021-07-09
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G06F16/906
- 一种深度对抗多模态数据聚类方法，构建模态编码网络、模态融合网络、模态生成器和模态融合判别器。首先，模型将数据的每个模态通过对应的模态编码网络映射到深度特征空间，学习各模态私有的深度特征。然后，模态融合网络学习各模态私有特征，获取带有模态扰动的融合特征。最后，模态生成器利用融合特征生成样本，模态融合判别器判断样本的真伪，两者通过生成对抗的策略拟合数据分布。相应设计对抗循环一致聚类损失函数指导模型的训练，其包含循环一致损失函数、跨模态对抗损失函数和聚类嵌入损失函数。本发明中的深度对抗多模态数据聚类方法学习数据的融合特征，挖掘数据的内在规律；能够有效提取多模态数据中隐藏的语义一致性信息，提高多模态数据聚类的性能。
- 一种深度对抗多模态数据方法
- [发明专利]可扩展的多模态层析成像系统-CN201811071494.7有效
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谭超;陈睿阳;董峰
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天津大学
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2018-09-14
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2021-02-19
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G01N33/00
- 本发明涉及一种可扩展模态的层析成像系统，包括主控模块以及各个单模态层析成像模块。其中，主控模块，承担各个单模态层析成像模块间的数据通信功能，协调各个单模态层析成像模块的数据采集速度和时序；各个单模态层析成像模块，可以通过多模态通信接口与多模态控制线相连；使用所述多模态控制线连接多模态主控芯片和各个单模态层析成像模块的控制芯片，并使用多模态主控芯片，通过多模态控制线传输状态与指令信号，实现对各个单模态层析成像模块的工作时序，工作速率控制，并协调各模态间的数据通信；多模态主控芯片采用FPGA芯片，读取状态线上的电平值，根据已编制好的内部程序，通过指令线向各个模态发送开始工作指令，协调各个单模态层析成像模块工作时序。
- 扩展多模态层析成像系统
- [发明专利]一种模态旋转调制及其解调方法与装置-CN202011236358.6有效
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赵林军;梁芳
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陕西理工大学
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2020-11-02
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2022-04-22
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H04B1/707
- 本发明公开了基于模态旋转的一种数据调制方法及模态旋转调制信号的解调方法，其中，模态旋转调制方法是由模态正交相位序列对用户数据进行模态旋转，并将模态旋转后的数据进行正交伪随机码扩频，直接序列扩频后的信号再相加形成模态旋转调制信号；模态旋转调制信号的解调方法是由正交伪随机码扩频集中的伪随机码依次对模态旋转调制信号进行解扩构建带有模态正交相位序列信息的接收矢量，并由变模态正交逆变换对带有模态正交相位序列信息的接收矢量进行解模态，变模态正交逆变换在模态集内遍历一次完成对模态旋转调制信号的解调；同时，公开了模态旋转的调制与解调的实现方法与装置。
- 一种旋转调制及其解调方法装置
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