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[发明专利]多类型异常网页分类模型的构建方法、异常网页检测方法-CN202010721898.7有效
发明人：陆毛毛;权义宁;苗启广;宋建锋;戚玉涛;谢琨;孙鹏岗 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明公开了一种多类型异常网页分类模型的构建方法、异常网页检测方法，其中，多类型异常网页分类模型的构建包括：将不同类型的异常网页分类，并根据不同类型的网页的攻击意图和手段选择相应的属性，并通过SVM‑RFE选取最合适的最优属性，并将每个属性在朴素贝叶斯上的精确度为特征有效度，并将其引入SVM中，设计出一种具有特征有效度的支持向量机，将选取的特征在含有特征有效度支持向量机中训练得到多类型异常网页分类模型。其中，异常网页检测方法包括；将提交的URL提取异常特征，并进行标准化处理，然后调用本发明的多类型异常网页分类模型进行检测。
类型异常网页分类模型构建方法检测

[发明专利]基于脉冲方波激励和频谱分析的磁粒子弛豫时间检测方法-CN202310596726.5在审
发明人：贾广;彭嘉铭;黄力宇;田捷;苗启广;李檀平;赵立轩;王忠良;李鹏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01R33/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脉冲方波激励和频谱分析的磁粒子弛豫时间检测方法，包括：根据预先确定的尼尔弛豫时间或布朗弛豫时间在磁粒子的环境参数变化时的响应差异确定单磁粒子样品的环境参数序列；产生脉冲方波激励磁场并接收对应每个环境参数值的单磁粒子样品被激发产生的样品信号；对每个样品信号进行拉普拉斯逆变换并获得对应的频谱曲线；针对任一频谱曲线，根据两个峰的区域确定第一弛豫时间、第二弛豫时间及所占的百分比；并根据得到的多个频谱曲线中第一弛豫时间、第二弛豫时间的变化趋势差异，区分任一频谱曲线中的尼尔弛豫时间和布朗弛豫时间。本发明创新地提出了一种能对磁纳米粒子的尼尔弛豫时间和布朗弛豫时间进行区分检测的有效手段。
基于脉冲方波激励频谱分析粒子弛豫时间检测方法

[发明专利]基于信号频谱分析磁粒子弛豫时间的成像方法-CN202310594612.7在审
发明人：李檀平;贾广;彭嘉铭;黄力宇;田捷;苗启广;陈雪利;赵立轩 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01R33/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于信号频谱分析磁粒子弛豫时间的成像方法，包括：产生FFP；在已注入单种磁纳米粒子的待测目标所处空间范围内移动FFP，在每个FFP位置上产生脉冲方波激励磁场并接收待测目标内磁纳米粒子被激发产生的原始信号；对该信号进行拉普拉斯逆变换并根据变换结果获得该FFP位置的频谱曲线；根据频谱曲线中两个峰的区域及对单种磁纳米粒子预先实验确定的频谱曲线中两种弛豫时间对应峰的分布，确定该FFP位置的磁粒子弛豫时间检测结果；基于所有FFP位置的磁粒子弛豫时间检测结果中的至少一个同项进行成像得到弛豫时间成像图。本发明可分离检测弛豫时间，结合磁场自由点扫描进行多色磁粒子成像以区分斑块、导管和血管区域。
基于信号频谱分析粒子弛豫时间成像方法

[发明专利]基于磁化曲线拟合磁粒子弛豫时间的成像方法-CN202310594464.9在审
发明人：贾广;李檀平;彭嘉铭;黄力宇;田捷;苗启广;赵立轩;朱守平;孙萌 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01R33/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于磁化曲线拟合磁粒子弛豫时间的成像方法，包括：产生磁场自由点FFP；在已注入单种磁纳米粒子的待测目标所处空间范围内移动FFP，在每个FFP位置上产生脉冲方波激励磁场，并接收待测目标内的磁纳米粒子在脉冲方波激励磁场的激发下所产生的原始信号；基于原始信号通过调整预设的双指数衰减函数中的弛豫时间相关参数，拟合得到目标磁化强度曲线；将对应的弛豫时间相关参数的调整结果作为该FFP位置的磁粒子弛豫时间检测结果；基于所有FFP位置得到的磁粒子弛豫时间检测结果中的至少一个同项进行成像得到弛豫时间成像图。本发明可分离检测弛豫时间，结合磁场自由点扫描进行多色磁粒子成像以区分斑块、导管和血管区域。
基于磁化曲线拟合粒子弛豫时间成像方法

[发明专利]一种基于复制关键任务的异构平台任务调度方法-CN202310736309.6在审
发明人：张菊莉;苗启广;常顺;黄丕松;张前锋;苗旭昌;王泉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于复制关键任务的异构平台任务调度方法，该基于复制关键任务的异构平台任务调度方法包括：将任务分配到处理器，选择任务的直接前驱任务并分配到相同的处理器中，直到所有任务都完成初始分配；复制初始分配的处理器上已经分配任务的多个直接前驱任务和关键路径上的任务，记录任务调度的跨度，选择跨度最小的任务调度结果作为最新任务调度结果；将最新任务调度结果中任务数量较少且任务间的通信时间较长的处理器上的所有任务，迁移至具有闲置时间来处理这些任务的处理器中执行，以便进一步降低任务调度的跨度，完成任务调度。本发明能有效完成任务，降低了异构计算平台上的任务调度时间，提高了任务调度效率。
一种基于复制关键任务平台调度方法

[发明专利]基于显式和隐式反馈特征的后融合个性化推荐模型和方法-CN202310619062.X在审
发明人：冯军美;苗启广;韩玖胜;郗岳;黄婷;牛冠冲 -专利权人：西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/20 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于显式和隐式反馈特征的后融合个性化推荐模型和方法，该模型包括显式特征提取模块、隐式特征提取模块和整体特征提取模块，显式特征提取模块和隐式特征提取模块分别与整体特征提取模块连接；该方法融合了IBPR模型和BiasSVD模型，将BiasSVD模型得到的预测的评分矩阵和IBPR模型得到的预测的排序评分矩阵进行加权求和，得到最终的预测的排序评分矩阵，将用户预测得到的所有排序评分从高到低进行排序，并将排序比较靠前的前个项目推荐给用户。本发明利用BiasSVD模型提取显式反馈特征、IBPR模型提取隐式反馈特征，并充分利用数据集中的历史评分数据和隐式反馈数据，缓解了推荐系统的冷启动问题，提高了推荐系统的性能。
基于反馈特征融合个性化推荐模型方法

[发明专利]一种基于改进YOLOX的交通监控视频车辆检测方法、系统及设备-CN202310628016.6在审
发明人：刘如意;曹泽;苗启广;权义宁;刘向增;宋建锋;李宇楠 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-30 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：一种基于改进YOLOX的交通监控视频车辆检测方法、系统及设备，方法为：收集实验数据并将交通监控视频分成图像序列，对输入图像预处理，得到数据增强后图像；对输入图像提取特征，用MobileViT模块增强特征并输出，提高模型鲁棒性和精度；对输出的特征图，经解耦输出网络，生成车辆分类、回归和置信度预测结果，计算损失值，用Varifocal Loss作为YOLOX的置信度损失函数，解决无锚框检测器训练中前景类和背景类之间极度不平衡问题；测试阶段，将测试视频分成图像序列，输入已收敛的上述网络模型，生成测试结果；其系统及设备利用基于改进YOLOX的交通监控视频对车辆进行检测；本发明有效缓解了在交通监控视频下车辆目标尺度变化大、车辆遮挡和光照变化导致的检测精度降低的问题。
一种基于改进 yolox 交通监控视频车辆检测方法系统设备

[发明专利]一种基于特征融合的人物交互检测方法、系统、设备及介质-CN202310643239.X在审
发明人：武泽海;盛立杰;苗启广 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于特征融合的人物交互检测方法、系统、设备及介质，方法步骤为：构建深度神经网络；对构建的深度神经网络进行初始化；将HICO‑DET数据集与通过Faster‑RCNN网络对HICO‑DET数据集预测出的物体框及其类别进行合并，生成新的图像集合；训练初始化后的深度神经网络；将新的测试集输入到训练好的深度神经网络中，进行交互行为分类预测，得到测试集的测试准确率；系统、设备及介质用于实现该方法；本发明通过从不同特征层获取独立特征和交互特征并将其进行融合，能够有效利用交互区域的上下文信息，使提取出的特征信息得到充分利用，具有提升交互行为预测性能的特点。
一种基于特征融合人物交互检测方法系统设备介质

[发明专利]肝脏肿瘤医疗影像的三维智能重建方法-CN202211602147.9有效
发明人：谢琨;李瑞阳;徐龙昌;宋建锋;苗启广;刘糠;袁细国;郑海红 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种肝脏肿瘤医疗影像的三维智能重建方法，主要解决现有技术的肝脏肿瘤三维图像重建精度低的问题。其实现方案是：对医疗影像进行图像预处理，以统一不同场景下的数据差异并划分训练集和测试集；基于肝脏肿瘤的复杂特征构建基于边缘聚合模块和动态分层Transformer模块的肝脏肿瘤分割网络模型；将训练数据集输入网络模型中通过随机梯度下降方法进行训练；将测试数据输入到训练后的肝脏肿瘤分割网络中获得预测的肝脏肿瘤分割结果；对预测的分割结果通过图像后处理操作实现精准的三维肝脏肿瘤重建。本发明提升了网络学习效率以及肝脏肿瘤重建的精度，可用于对医学影像的AI自动分割。
肝脏肿瘤医疗影像三维智能重建方法

[发明专利]一种基于动态语义特征融合的评论文本情感分析方法、系统、设备及介质-CN202310212288.8在审
发明人：李沛源;权义宁;江涛;孙鹏岗;宋建锋;苗启广 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：一种基于动态语义特征融合的评论文本情感分析方法、系统、设备及介质，其方法利用BERT预训练模型对传统词嵌入的情感语义表征能力予以补充，通过对BERT模型的微调，在任务预处理阶段充分挖掘出文本蕴含的情感语义信息，动态地对词语进行标识，表征多义词和新词的语义；另外通过双向门循环网络结构(Bi‑GRU)融合自注意力机制，得出每个情感类别对应的概率值，选取概率值最大的类别作为BERT‑BiGRU模型的最终输出结果；所述系统、设备及介质用于计算机程序被处理器执行时能够对评论文本的情感进行分析；本发明具够对评论文本中蕴含的情感极性进行较为准确的预测和分类；改善情感分类模型的性能效果。
一种基于动态语义特征融合评论文本情感分析方法系统设备介质

[发明专利]基于记忆单元优化特征的图文跨模态检索方法-CN202310572494.X在审
发明人：高迪辉;盛立杰;苗启广 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于记忆单元优化特征的图像文本互检索方法，主要解决现有技术难以准确表达图像与文本语义特征，导致检索准确率低的问题。其实现方案为：获取训练集和测试集；分别构建特征提取网络和记忆单元子网络；用训练集训练特征提取网络，并用该网络输出的图像与文本特征训练记忆单元子网络；将测试集输入到训练好的特征提取网络，得到图像和文本的特征；将该图像和文本的特征输入到优化后的记忆单元子网络中，得到优化后图像特征与优化后文本特征；计算优化后图像与优化后文本的特征相似度，检索得到图像‑文本检索结果与文本‑图像检索结果。本发明能准确表达图像与文本的语义特征，提高检索准确率，可用于自然图像和文本的相互匹配。
基于记忆单元优化特征图文跨模态检索方法

[发明专利]一种基于局部信息和全局信息的遥感图像配准方法-CN202111463682.6有效
发明人：武越;肖郑磊;白壮飞;王善峰;公茂果;马文萍;苗启广 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部信息和全局信息的遥感图像配准方法，包括：获取基准图像和待匹配图像；分别提取所述基准图像与所述待匹配图像的图像特征，并根据特征相似性将所述图像特征进行匹配，以得到初始匹配集合，其中，所述初始匹配集合由多组初始匹配对组成；基于所述初始匹配集合，构建特征匹配模型；获取所述特征匹配模型对应的目标匹配解集合；根据所述目标匹配解集合，确定全局变换参数；基于所述全局变换参数和预设动态阈值，对每个所述初始匹配对进行验证，以得到目标特征匹配集合；根据所述目标特征匹配集合，对所述基准图像和所述待匹配图像进行配准。本发明能够提高图像配准的精度。
一种基于局部信息全局遥感图像方法

[发明专利]基于记忆网络和生成对抗网络的抗干扰手势识别方法、系统、设备及介质-CN202310277107.X在审
发明人：李宇楠;齐天宇;苗启广;卢子祥;赵博程;刘向增 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-21 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：基于记忆网络和生成对抗网络的抗干扰手势识别方法、系统、设备及介质，其方法为：首先建立记忆网络，将不同样本的手势特征根据相似性写入不同的记忆槽中，通过记忆读取获取手势不变量，缩小不同样本和手势不变量之间的差距即可避免明显的与手势无关因素的干扰；其次基于生成对抗网络来构建跨模态循环，将每个模态的特征分解为模态不变量和模态特定特征，利用模态不变量以及模态特定特征实现跨模态重构，从而促进不同模态之间的信息互补；最后将得到的手势不变量特征和模态特征共同输入手势识别网络中，进行抗干扰手势识别；其系统、设备及介质能够基于记忆网络和生成对抗网络进行抗干扰手势识别，能够提高识别准确率及识别效率。
基于记忆网络生成对抗抗干扰手势识别方法系统设备介质

[发明专利]一种非线性盲水印嵌入与提取方法-CN202310506753.9在审
发明人：刘进;李赞;苗启广;杨力;齐佩汉;王丹洋 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性盲水印嵌入与提取方法，包括水印嵌入步骤和水印提取步骤，通过分析高斯白噪声和拉普拉斯噪声条件下等效的协作共振效应，开展拉普拉斯噪声下的双稳态随机共振机理定量研究，并通过双稳态系统参数自适应调节的方法构建了自适应双稳态随机共振系统。进一步通过对嵌入水印后的图像进行自适应随机共振增强预处理，并对预处理后的双稳态系统输出信号进行非相关接收，能够有效改善传统非相关水印提取性能。
一种非线性水印嵌入提取方法

[发明专利]一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法、系统、设备及介质-CN202310271703.7在审
发明人：纪建;杨勇;曾璞;罗迈;徐贺凯;康宇翰;苗启广 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法、系统、设备及介质，方法为：输入图像进入特征提取网络，获得多尺度融合特征图，放入可旋转区域候选网络，定义新的旋转目标检测方法和自定义损失函数，选出包含目标的候选区域图，对其进行分类预测和边界框回归，得到检测结果；系统、设备及介质，用于实现一种基于融合级联注意力机制的遥感小目标检测方法；本发明通过提供一种端到端的目标检测网络，将多尺度注意力模块MAM与融合级联注意力模块FCAM结合，在新的旋转框表示方法上，优化并改进模型的损失函数；具有减少背景噪声对检测结果的影响，增强小目标特征信息，改善正负样本不均衡，提升模型平均检测精度，提高光学遥感目标检测性能的特点。
一种基于融合级联注意力机制遥感目标检测方法系统设备介质

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