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[发明专利]基于量化差分共生矩阵的小尺寸图像平滑滤波检测算法-CN202110922339.7在审
发明人：刘粉林;淡州阳;巩道福;李震宇;杨春芳;齐保军;谭磊;王艺龙;卢昊宇;杜寒松;莫成渝 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-08-12 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T7/45 文献下载
摘要：本发明提供一种基于量化差分共生矩阵的平滑滤波检测特征提取方法、小尺寸图像平滑滤波检测算法以及图像拼接区域定位方法。该特征提取方法包括：针对待特征提取图像In，计算得到其差分图像对每个差分图像进行量化，得到量化后的差分图像对每个差分图像和每个量化后的差分图像中的差分值进行截断处理；针对截断处理后的每个图像和每个图像分别计算对应的共生矩阵，并分别记作差分共生矩阵和量化差分共生矩阵；对水平/垂直方向和对角线方向的差分共生矩阵分别进行平均处理，得到两个共生矩阵Mh/v和Md；对水平/垂直方向和对角线方向的量化差分共生矩阵分别进行平均处理，得到两个共生矩阵M′h/v和M′d；将四个共生矩阵Mh/v、M′h/v、Md、M′d组合为特征W作为图像In的检测特征。
基于量化共生矩阵尺寸图像平滑滤波检测算法

[发明专利]基于元路径网络表示学习的个性化推荐方法及系统-CN202110372726.8在审
发明人：徐金卯;谭磊;王益伟;巩道福;李震宇;刘粉林;陶荣华;王艺龙;卢昊宇;彭帅衡;淡州阳;李艳 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于元路径网络表示学习的个性化推荐方法及系统，利用用户社交关系、用户对商品的评分关系及商品之间的种类关系构建异构信息网络；针对异构信息网络，通过预先设置的元路径提取用户特征向量矩阵和商品特征向量矩阵；将用户特征表示向量和商品特征表示向量作为评分预测模型输入，通过优化目标函数学习模型中的连接矩阵，以完成预测模型的训练学习；利用已训练的评分预测模型对未知的目标客户进行商品预测评分，依据商品预测评分进行个性化推荐。本发明可以在评分数据稀疏的情况下融合异构数据信息来改进矩阵分解性能，优化个性化推荐性能，具有较好的应用前景。
基于路径网络表示学习个性化推荐方法系统

[发明专利]一种基于多代表节点与多层融合的异构传感数据收集方法-CN201610196665.3有效
发明人：刘语欣;刘安丰;淡州阳;廖志军 -专利权人：中南大学
申请日： 2016-03-31 - 公布日： 2019-09-20 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多代表节点与多层融合的异构传感数据收集方法，发明方法分为二个组成部分。1：对于每一类感知数据，在整个无线传感器网络中形成多个数据覆盖集合，同一数据覆盖集合内数据之间的差值小于规定的阀值。这样，每一个数据覆盖集合就可用一个代表节点来代表整个集合的感知值。这是第一个层面的减少网络所传输的数据量；2：代表节点的数据在向基站路由的过程中，同一类数据的代表节点会依据本发明提出的路由算法尽可能多的汇合到一条路径上，从而使同一类数据进行再次数据融合，从而再次减少需要传输到基站的数据量。因而本发明方法能够显著的提高网络寿命。
一种基于代表节点多层融合传感数据收集方法

[发明专利]无线传感器网络中低存储需求的克隆检测方法-CN201610136149.1有效
发明人：刘安丰;淡州阳;贺晟;刘语欣 -专利权人：中南大学
申请日： 2016-03-10 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线传感器网络中低存储需求的克隆检测方法，它由二个部分组成：(1)见证节点的创建：每个节点的见证信息存储在沿圆周方向多段离散的圆弧形路径的节点上；任意圆弧段与圆心之间构成的夹角尽量不重复，圆弧路径的位置距离网络中心的位置是随机的。这样攻击者不能确定见证节点的位置难以发起攻击，具有强的安全性。(2)当节点进行克隆检测时，沿网络径向方向发起多条检测路由，任意2条检测路由之间的距离小于见证节点圆弧的长度，以保证检测路由一定会与见证节点相遇，从而得到检测。本发明方法的创新点在于：见证节点的圆弧路径与检测路由均匀分布于整个网络中从而可以以充分利用远基站区域节点的存储空间与剩余能量。
无线传感器网络存储需求克隆检测方法