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[发明专利]基于特征提取模块和对偶四元数的点云配准方法及系统-CN202210317913.0在审
发明人：马文萍;岳铭煜;武越;朱浩;苑咏哲 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了基于特征提取模块和对偶四元数的点云配准方法及系统，从数据集中读取3D点云数据，得到每个样本所含有的点的三维坐标以及类别标签；对每个样本包含的点进行随机采样，得到模板点云；对模板点云进行平移和旋转得到源点云，根据样本的类别标签将源点云和模板点云划分为训练集和测试集；构造基于特征提取模块和对偶四元数的点云配准模型，并构造点云配准模型的损失函数；用划分的训练集对点云配准模型进行训练，利用训练好的点云配准模型对划分的测试集进行点云配准。本发明充分挖掘点云中的全局和局部信息，有效弥补点云配准的全局特征提取阶段局部特征的缺失。
基于特征提取模块对偶四元数点云配准方法系统

[实用新型]一种可横竖放置手机的多功能手机支架-CN202220533454.5有效
发明人：吉宝阳;朱向楠;张政;张义鹏;武越;李慧珍 -专利权人：扬州工业职业技术学院
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04M1/04 文献下载
摘要：本实用新型属于手机支架技术领域，且公开了一种可横竖放置手机的多功能手机支架，包括底座，所述底座的顶部安装有固定筒，所述固定筒的顶部连接有固定杆，所述固定杆的顶端铰接有支撑杆，所述支撑杆的顶端通过轴承转动连接有支撑座，所述支撑座的内部四端均开设有收纳槽，所述收纳槽的内部固定有第一弹簧，所述第一弹簧，延伸至收纳槽外部的一端安装有卡板，所述固定杆延伸至固定筒内部的一端开设有腔槽，本实用新型通过定位柱、滑块、第三弹簧和定位孔等结构的配合，按压定位柱即可实现固定杆与固定筒的滑动与固定，从而便于快速调节支撑座的高度，不仅操作简单方便，且结构稳定可靠，大大提高了装置的使用效果。
一种横竖放置手机多功能支架

[发明专利]一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈指定性能控制方法及系统-CN202010109116.4有效
发明人：李铁山;朱丽燕;单麒赫;陈俊龙;肖杨;左毅;武越 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2020-02-21 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种智能船舶自动舵系统的模糊自适应输出反馈指定性能控制方法及系统，属于船舶自动控制技术领域，该方法针对智能船舶自动舵系统，运用误差转换技术和模糊状态观测器，解决智能船舶自动舵系统的输出反馈指定性能控制问题，有效减少控制器对自动舵系统航向角变化率状态信息已知的需求，提高航向跟踪速度和精度。
一种智能船舶自动系统模糊自适应输出反馈指定性能控制方法

[发明专利]基于多任务子网络分解的SAR变化检测网络训练方法-CN202210011083.9在审
发明人：李豪;郑宇;公茂果;刘洁怡;蒋祥明;唐泽栋;张明阳;武越 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务子网络分解的SAR变化检测网络训练方法，包括：获取SAR图像样本集，获取预设卷积神经网络并对目标参数初始化；用SGD随机梯度下降法迭代训练；当训练效果不明显时，利用得到的多组全网目标参数得到父代种群；全网目标参数优化定为主任务，全网络按层分解得到子网络的优化定为辅任务，选择一个辅任务配合主任务，基于种群遗传方式迭代训练，若多次迭代后辅任务遍历完成，保留得到的一组最优的全网目标参数，返回SGD随机梯度下降法；在训练结束时获得最优全网目标参数代入预设卷积神经网络得到训练完成的SAR图像变化检测网络。本发明能加快网络收敛，避免陷入局部最优，缓解梯度消失和梯度爆炸现象。
基于任务网络分解 sar 变化检测训练方法

[发明专利]航天用电磁阀测控系统-CN202210041356.4在审
发明人：胡广;白龙;李卓;武越;唐学来 -专利权人：沈阳航天新光集团有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G05B19/042 文献下载
摘要：本发明公开了一种航天用电磁阀测控系统，推力器与电磁阀组装成发动机，将发动机固定在试车架上，压力传感器连接到推力器上，振动传感器固定在发动机支架上，温度传感器粘贴到推力器上，将压力传感器、振动传感器和温度传感器的控制线缆接入到电磁阀测控系统，所述的电磁阀测控系统与计算机进行信号连接，所述的电磁阀测控系统采用NI USB6210控制器，所述的NI USB6210控制器采集现场信号并保存，以及输出控制信号。本发明通过引入闭合回路能够采集到电磁阀的开启及关闭响应。电磁阀采集系统能够适应一些现场数据采集、脱机使用的场合，又不受时间、空间的限制，灵巧实用。
航天用电测控系统

[发明专利]一种防护HCN、CNCl用载镍浸渍炭及制备方法-CN202010236415.4有效
发明人：王德周;郭军军;裴佩;金彦任;安丽花;武越;赵婷;孟艳光;周闯;温宇慧 -专利权人：山西新华防化装备研究院有限公司
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： B01J20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种防护HCN、CNCl用载镍浸渍炭，以椰壳破碎活性炭为载体骨架材料，负载0.1%~10%（重量）的Ce、2%~30%（重量）的Cu、0.1%~10%（重量）的Ni、0.1%~10%（重量）的酒石酸，余量为活性炭。本发明将重金属铬和钼替换为分子质量较小的Ni，既对HCN、CNCl起到较好的防护效果，又有效的降低了重金属对人体的危害，同时改善了传统浸渍炭长时间放置发生陈化反应而大大降低对CNCl防护性能的情况。
一种防护 hcn cncl 用载镍浸渍制备方法

[发明专利]一种基于路径规划与人工势场法的船舶编队智能避碰方法-CN201910844061.9有效
发明人：李铁山;杨顺;单麒赫;陈俊龙;肖杨;左毅;武越 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于路径规划与人工势场法的船舶编队智能避碰方法，属于信息技术与船舶编队分布式控制技术领域，为解决现有人工势场所存在的技术问题，本发明方法，通过电子海图系统获得实时航行安全信息，结合船舶性能设定航行安全水深等指标，利用路径规划方法预规划出起点到终点的路径。通过船舶自动识别系统、全球定位系统等设备获得船舶的航行安全信息。当编队内船与船间的距离或船与障碍物间的距离小于对应的安全距离时，触发避碰或避障人工势场，通过人工势场排斥力与船舶路径跟踪复合力矩控制船舶航向和航速。本发明将路径规划与人工势场法结合，充分利用船舶航行全局信息与实时局部信息，实现了船舶智能航行与避碰控制。
一种基于路径规划人工势场法船舶编队智能方法

[发明专利]基于空间校正的半监督自训练的高光谱遥感图像分类方法-CN202111455830.X在审
发明人：武越;白壮飞;肖郑磊;王善峰;公茂果;慕贵峰;苗启广 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间校正的半监督自训练的高光谱遥感图像分类方法，包括：按照光谱通道数量，对待分类高光谱遥感图像进行切分，以得到光谱切片数据集；在每个光谱切片数据中，基于局部图像块提取光谱空间特征，以得到待分类高光谱遥感图像对应的光谱空间特征集；基于预设算法对所有局部图像块进行聚类，以得到多个初始簇；按照语义信息，对局部图像块簇进行合并处理，以得到目标簇；计算每个目标簇的置信度；对目标簇中的每个未标记局部图像块赋伪标记集；基于空间局部约束策略，对伪标记集进行迭代校正，以完成高光谱遥感图像的分类。本发明能够在有少量标记局部图像块或者无法获取大量标记局部图像块的情况下高效实现图像分类任务。
基于空间校正监督训练光谱遥感图像分类方法

[发明专利]一种基于模型协同的遥感图像变化检测网络快速压缩方法-CN202111389477.X在审
发明人：公茂果;刘慧林;李豪;郑宇;蒋祥明;刘洁怡;武越;唐泽栋 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型协同的遥感图像变化检测网络快速压缩方法，包括：得到初始的遥感图像变化检测网络并确定编码方式；生成首代种群；评估建立首代的高斯过程训练集；获得子代种群；得到中保真度模型和子代种群中个体的低保真度模型，利用两者得到代理模型；评估子代种群的个体；从合并种群得到帕累托前沿面并选出预设数量个优秀个体以及选择部分优秀个体进行评估；判断是否达到最大迭代次数；若否将预设数量个优秀个体作为下一代种群并得到下一代的高斯过程训练集返回迭代；若是由最优种群帕累托前沿面上拐点处个体得到压缩后的最优遥感图像变化检测网络。本发明能避免人为设计压缩规则的局限性，同时保证压缩率和准确率，并提高压缩速度。
一种基于模型协同遥感图像变化检测网络快速压缩方法

[发明专利]一种面向智能船舶自动舵系统的自适应模糊最优控制方法及系统-CN201911038799.2有效
发明人：李铁山;朱丽燕;单麒赫;陈俊龙;肖杨;左毅;武越 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供一种面向智能船舶自动舵系统的自适应模糊最优控制方法及系统，属于船舶自动控制技术领域，该方法针对智能船舶自动舵系统，运用模糊状态观测器，解决智能船舶自动舵系统的输出反馈控制问题，有效减少控制器对自动舵系统航向角变化率状态信息已知的需求，提高航向跟踪速度和精度。
一种面向智能船舶自动系统自适应模糊最优控制方法

[发明专利]云计算环境大规模问题代理优化的源模型聚类选择方法-CN202111370262.3在审
发明人：李豪;李得众;公茂果;刘洁怡;王依新;张明阳;武越;蒋祥明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-11-18 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种云计算环境大规模问题代理优化的源模型聚类选择方法，应用于云端，包括：获取客户端的多目标优化问题；创建输入矩阵，获取若干个相关源模型；得到源模型输出矩阵，构造源模型特征集；将若干个相关源模型聚类得到目标数量个初选源模型；将多目标优化问题聚合成单目标优化问题对应的真实函数，利用其评价输入矩阵得到目标输出矩阵；进行模型训练得到一个初始目标模型；构建最终代理模型；对最终代理模型寻优得到最优输出；判断是否满足迭代终止条件；若否改变聚合多目标优化问题的权重向量并返回S5；若是得到帕累托前沿面返回客户端。本发明能够为客户端提供合理可靠的选择依据和方案，保证多样性、提升优化结果的精度和准确度。
计算环境大规模问题代理优化模型选择方法

[发明专利]基于联邦学习的攻击检测与防御方法、装置及存储介质-CN202110436624.8有效
发明人：公茂果;高原;王善峰;武越;王钊;唐泽栋;刘志丹 -专利权人：西安电子科技大学;华为技术有限公司
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的攻击检测与防御方法，包括：根据原始模型的模型参数，将原始模型聚类为多个模型集合；确定每个模型集合对应的第一可疑度值；将第一可疑度值超出第一预设阈值的模型集合确定为异常集合，并计算异常集合中每个原始模型的第二可疑度值；将第一可疑度值未超出第一预设阈值的模型集合确定为正常集合，并将正常集合对应的第一可疑度值确定为正常集合中每个原始模型的第二可疑度值；按照预设可疑度计算规则，计算第二可疑度值，以得到第三可疑度值；将第三可疑度值超过第二预设阈值的客户端，从服务器中删除。本发明能够在大规模客户端的应用场景下，针对全部的攻击种类，进行高效率高准确度的检测与防御，且鲁棒性强。
基于联邦学习攻击检测防御方法装置存储介质

[发明专利]一种网络参数和结构协同优化的SAR图像变化检测方法-CN202111334939.8在审
发明人：公茂果;高天启;李豪;武越;张明阳;王善峰;刘洁怡 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-11-11 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络参数和结构协同优化的SAR图像变化检测方法，包括：对同一地点不同时刻的两幅SAR图像得到去噪SAR图像；基于邻域波动性进行像素邻域信息分析生成相似性矩阵；分割相似性矩阵得到伪标签矩阵；生成样本集并选出训练样本集；设定卷积神经网络结构遍历空间，利用多目标优化算法采用上下两层的显著代理模型协同优化网络结构与权重参数，寻求最优分类网络模型得到一组帕累托前沿面；选择拐点处的解得到表示最优性能的卷积神经网络结构与相关参数，重新训练得到变化检测分类网络；输入样本集得到变化检测结果。本发明不生成差异图，引入协同进化思想自动高效寻求最优网络结构和参数配置，能提高检测精度，降低计算复杂性。
一种网络参数结构协同优化 sar 图像变化检测方法

[发明专利]基于模糊状态观测器的智能船舶自动舵系统航向轨迹跟踪设计方法-CN201911038803.5有效
发明人：李铁山;朱丽燕;单麒赫;陈俊龙;肖杨;左毅;武越 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-10-29 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模糊状态观测器的智能船舶自动舵系统航向轨迹跟踪设计方法，属于船舶控制技术领域，该方法针对智能船舶自动舵系统，运用模糊状态观测器，解决船智能船舶自动舵系统的输出反馈控制问题，有效减少了对系统全部状态信息已知的需求，提高航向跟踪速度和精度。
基于模糊状态观测器智能船舶自动系统航向轨迹跟踪设计方法

[发明专利]基于生成对抗网络的高光谱图像无监督特征提取方法-CN201810193116.X有效
发明人：公茂果;王善峰;毛贻顺;张明阳;张天乐;武越;牛旭东;杨月磊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-03-09 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的高光谱图像无监督特征提取方法，主要解决现有特征提取效果不佳，且需大量标签信息的问题。实现步骤为：数据预处理；生成对抗网络参数设置；计算生成对抗网络中生成器网络G输出；构建生成对抗网络目标函数；生成对抗网络训练；提取多层特征并进行池化和组合操作得到最终特征。本发明首次使用了生成对抗网络提取特征，卷积计算利用了高光谱图像的空间信息和光谱信息，使用生成对抗网络的多层特征，有效提高了高光谱图像的分类精度，本发明在训练及特征提取中都未使用任何标签信息，属于完全无监督特征提取。本发明适用于各类高光谱图像的无监督特征提取。
基于生成对抗网络光谱图像监督特征提取方法