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专利名称

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专利号码
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申请人
公布日期

农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]数学形式多输入多输出检测方法、系统、设备及存储介质-CN202110593692.5有效
发明人：杜清河;徐大旦;赵梓晓 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： H04B17/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种数学形式多输入多输出检测方法、系统、设备及存储介质，包括：获取信道矩阵，根据信道矩阵，得样本空间划分矩阵W；通过样本空间划分矩阵W，得映射矩阵V；当有接收信号输入时，将接收信号经样本空间划分矩阵W处理，再通过映射矩阵V处理，以估计得到发射信号，该方法、系统、设备及存储介质能够有效降低检测的复杂度，且检测性能较高。
数学形式输入输出检测方法系统设备存储介质

[发明专利]一种重叠聚类辅助的最大似然检测方法及系统-CN202111508887.1有效
发明人：杜清河;徐大旦;李洁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种重叠聚类辅助的最大似然检测方法及系统，包括：获取信道矩阵，根据信道矩阵，得接收星座点集；对接收星座点集进行第一层重叠聚类；对第一层重叠聚类的结果进行第二层重叠聚类；对第二层重叠聚类的结果进行最大似然检测，得发射信号的估计，该方法及系统能够有效降低检测的复杂度，且检测性能较高。
一种重叠辅助最大检测方法系统

[发明专利]一种深度学习多输入多输出检测方法-CN202010933555.7有效
发明人：杜清河;徐大旦;任占义 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：由于检测的本质是样本空间的划分，消耗大量的不必要计算资源。本申请提供了一种深度学习多输入多输出检测方法，包括：对于低阶多输入多输出，设计一种复杂度低、误码率低的深度学习模型；随机生成一信道矩阵，利用该信道矩阵，产生训练集，用于对深度学习模型的训练；利用该信道矩阵，产生测试集，用于对时不变信道下深度学习模型性能的测试；在信道矩阵基础上，加上一随机信道矩阵增量，产生训练集与测试集；与其他深度学习模型和与传统多输入输出检测算法在误码率方面进行比较；与其他深度学习模型和与传统多输入输出检测算法在复杂度方面进行比较。该检测算法复杂度低，且误码率也低，适合应用在中低成本通信设备上。
一种深度学习输入输出检测方法

[发明专利]一种异常检测方法-CN201911320316.8在审
发明人：杜清河;比拉勒.侯赛因;徐大旦 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本申请属于数据处理技术领域，特别是涉及一种异常检测方法。由于天线、布线或其他组件的故障导致的硬件故障或者由于RACH配置错误、硬件故障、软件故障或负载过高导致的随机接入通道(RACH)故障，而导致休眠蜂窝的出现。如果能自动快速检测出休眠蜂窝，就可以快速正确地采取补救措施。本申请提供了一种异常检测方法，包括：1：将被检测区域划分为小区域；2：读取所述小区域的数据文件，对所述数据文件进行预处理，得到数据矩阵；3：对所述数据矩阵进行分解，得到训练集及测试集；4：构建神经网络，利用所述训练集训练神经网络；5：利用所述测试集检验所述神经网络性能，判断所述小区域是否出现异常。操作简单，方便，效率高。
一种异常检测方法

[发明专利]边缘计算网络中基于机器学习的无人机飞行轨迹优化方法-CN201910184969.1有效
发明人：杜清河;张小沛;徐大旦 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2021-01-19 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种边缘计算网络中基于机器学习的无人机飞行轨迹优化方法，包括以下步骤：在一个周期内，无人机从部署服务器的位置出发，依次经过各地面终端并完成通信任务，然后返回至初始位置，其中，当无人机起飞时，根据地面终端的位置分布计算飞行调度表，然后根据所述飞行调度表依次飞行经过各地面终端；无人机在飞行过程中，利用迭代采取随机方法及机器学习方法计算其局部优化轨迹，将所述局部优化轨迹添加到全局优化轨迹q中，并沿着该全局优化轨迹q飞行，该方法能够有效地减少无人机的飞行距离及飞行时间，缩短飞行周期，提高传输效率。
边缘计算网络基于机器学习无人机飞行轨迹优化方法

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