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公开(公告)号：CN116662737A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211649988.5
申请日：2022-12-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时间域图张量注意力网络的雷达辐射源识别系统，实现了不同采样点和不同雷达特征间的联系，从而精准地识别雷达辐射源。所述识别系统由雷达采集模块、数据库以及上位机组成，雷达采集模块获取雷达辐射源信号，并且将雷达辐射源信号存储到数据库中，上位机采集数据库中的数据，对所采集的数据进行信号变换，基于信号变换后的时间域图张量数据进行鲁棒注意力识别模型建模，并利用鲁棒注意力识别模型检测新的雷达辐射源信号。本发明实现了智能性强、高精度、高准确率的雷达辐射源识别在线识别，解决了雷达辐射源识别精度低、没有考虑到时域相关性和特征相关性的问题。
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公开(公告)号：CN114153970A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111321889.X
申请日：2021-11-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图张量卷积的中文文本分拣系统，该系统采用中文文本作为输入，利用文本预处理模块对其进行数据清洗，基于中文文本数据库建立一个图张量卷积模型用以对中文文本进行分类，图张量卷积模型包括图内卷积和图间卷积，利用建立的图张量卷积模型对新输入的中文文本进行分类，并输出分类结果。本发明可以实现非结构化的中文文本，具有高准确率、高智能化等特点，解决了目前中文文本分拣系统只能处理结构化中文文本、分拣准确率低等缺点。
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公开(公告)号：CN112907660A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110023563.2
申请日：2021-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了面向小样本的水下激光目标检测仪，针对水下激光图像样本较少的情况，实现水下激光目标识别，该面向小样本的水下激光目标检测仪由水下激光扫描仪、数据库以及上位机组成，水下激光扫描仪对所检测水下区域进行照射，并将水下激光仪成像图数据存储到数据库中，上位机采集数据库中的数据，对所采集的数据进行数据增强，从而对数据库中的水下激光仪成像图进行扩充，提高训练样本的数量，对训练样本进行图像降噪，基于降噪后的水下激光图像进行鲁棒检测模型建模，并利用鲁棒检测模型检测新的水下激光图像。本发明实现了面向小样本的、智能性强、高精度、高准确率的水下激光目标在线检测，解决了大量样本标注成本高的问题。
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公开(公告)号：CN112907660B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202110023563.2
申请日：2021-01-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了面向小样本的水下激光目标检测仪，针对水下激光图像样本较少的情况，实现水下激光目标识别，该面向小样本的水下激光目标检测仪由水下激光扫描仪、数据库以及上位机组成，水下激光扫描仪对所检测水下区域进行照射，并将水下激光仪成像图数据存储到数据库中，上位机采集数据库中的数据，对所采集的数据进行数据增强，从而对数据库中的水下激光仪成像图进行扩充，提高训练样本的数量，对训练样本进行图像降噪，基于降噪后的水下激光图像进行鲁棒检测模型建模，并利用鲁棒检测模型检测新的水下激光图像。本发明实现了面向小样本的、智能性强、高精度、高准确率的水下激光目标在线检测，解决了大量样本标注成本高的问题。
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