一种基于插件技术的航天测发控软件平台

    公开(公告)号:CN106933570A

    公开(公告)日:2017-07-07

    申请号:CN201710083653.4

    申请日:2017-02-16

    Abstract: 一种基于插件技术的航天测发控软件平台,包括平台内核、配置管理模块、插件管理模块、插件库。平台内核定义软件的集成方式、通讯接口以及软件主窗体与弹出窗体的布局风格,用于控制配置管理模块和插件管理模块工作;配置管理模块提供统一配置管理接口,在平台内核的控制下实现所有功能插件的参数装订;插件管理模块在平台内核的控制下实现插件的加载、注册、初始化以及卸载;插件库包括实现测发控各种业务逻辑功能的插件。本发明实现了软件功能的插件式开发与维护,解决了测发控类软件功能重叠带来重复工作、需求变更致使软件大幅修改等问题。

    一种面向RD时频数据的深度学习模型评测系统及方法

    公开(公告)号:CN113762359A

    公开(公告)日:2021-12-07

    申请号:CN202110950679.0

    申请日:2021-08-18

    Abstract: 本发明一种面向RD时频数据的深度学习模型评测系统及方法,其过程包括验证集扩充、多IOU阈值F1计算、多IOU阈值mAP计算、FLOPs计算、评测指标集成计算。评测方法主体为验证集扩充方法及基于集成策略的模型评测方法,通过图像融合与检验机制对验证集进行扩充,解决面向RD时频数据短缺问题,可以在不引入明显噪声信息、不泄露目标标签信息、不改变数据分布情况下得到更大规模的验证集,使得验证集更好地表征整体数据的特征,更好地评测模型的泛化性能;用多IOU阈值的F1得分、多IOU阈值的mAP、FLOPs的加权得分表示深度学习模型的整体能力,可以更准确地表征模型在单点最优、全局平均最优、时间性能方面的能力,从而为面向RD时频数据的深度学习模型评测提供有力技术支撑。

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