-
公开(公告)号：CN117875426A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311700874.3
申请日：2023-12-12
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开一种基于FPGA加速脉冲神经网络推理的设计方法，涉及脉冲神经网络技术领域，其包括以下步骤：步骤1：首先在处理系统端输入外部刺激并定义先验分布，生成采样数据；步骤2：随后将数据交给FPGA进行算法流程，计算贝叶斯模型的似然概率分布以及后验概率分布；步骤3：最后将计算得到的后验结果返还给处理系统保存并整理，得到概率模型推理的最终结果。本发明利用FPGA搭建脉冲神经网络模型，采用重要性采样的方法执行贝叶斯推理的采样环节，设计并优化硬件结构，从而加速贝叶斯模型的推理速度。
-
公开(公告)号：CN118153644A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410218466.2
申请日：2024-02-28
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于脉冲神经网络的多尺度脑网络模型构建方法，涉及神经网络技术领域。该方法包括如下步骤：建立基于脉冲神经网络的视觉脑区模型；建立基于视觉脑区的多尺度脑网络模型；设置任务通过采集脑网络生成的血氧信号并进行分析，获取大脑中不同脑区之间的交互规律。本发明通过构建一种基于脉冲神经网络的视觉脑区模型完成微观层面的小鼠视觉脑区搭建，然后构建出一种基于视觉脑区的小鼠多尺度脑网络模型完成多尺度脑网络模型的搭建，最后设置一些任务通过采集脑网络生成的血氧信号并进行分析，来探究脑网络动力学揭示了大脑中不同脑区之间的交互规律，为大规模人工神经网络设计提供新思路。
-
公开(公告)号：CN116955810A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310864842.0
申请日：2023-07-14
申请人： 西安电子科技大学广州研究院 , 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于图卷积网络的知识协同推荐算法的优化方法，属于计算机技术领域。包括步骤：S1、构建知识协同的交互图：通过TransH方法将用户、项目特征嵌入到交互图中；S2、构建带权的传播聚合层：引入注意力网络对各卷积层输出的用户/项目节点特征进行加权求和；S3、模型预测：将加权后的节点特征表示输入到全连接预测层进行相似度计算生成最终的推荐序列。本发明通过构建协同知识图谱，完善节点的语义信息；同时通过知识图谱中节点之间的连接关系捕捉节点之间的潜在信息和关联信息；并结合图卷积网络，进行远距离信息传播聚合，再搭配注意力机制，根据特征表达能力的不同，差异化分配贡献度，帮助模型达到更理想的推荐效果。
-
公开(公告)号：CN117224149A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310698195.0
申请日：2023-06-13
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： A61B5/372 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , A61B5/378 , A61B5/00 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于时空卷积和残差连接的脑电信号解码方法，包括以下步骤；步骤1：构建视觉诱发脑电信号数据集，收集的脑电信号的时空特征，用于刺激被试者视觉产生脑电信号；步骤2：构建基于时空卷积和残差连接的脑电信号解码分类网络CR‑model，用于提取步骤1中所收集的脑电信号的时空特征，并将时空特征进行深度融合提取，充分利用脑电信号的高时间分辨率以及多信道所体现的空间上的联系，提高视觉刺激脑电信号的分类准确率。本发明用于解决现有方法针对脑电信号多通道信号之间空间信息利用不充分以及时间信息与空间信息联系不紧密的问题。
-
公开(公告)号：CN111538559B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202010158120.X
申请日：2020-03-09
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学宁波信息技术研究院
摘要： 本发明公开了一种虚拟机迁移方法、装置、电子设备及其存储介质，该虚拟机迁移方法，包括：获取虚拟机的性能数据；根据所述虚拟机的性能数据构建虚拟机的分段线性性能模型；根据所述虚拟机的分段线性性能模型将所述虚拟机迁移到N台物理机中的目标物理机上，N为大于0的整数。本发明提供的虚拟机迁移方法，通过构建虚拟机的性能模型来实现虚拟机的迁移，由于考虑了虚拟机的性能，保障了虚拟机的性能，进而提高了用户体验感。
-
公开(公告)号：CN111538559A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010158120.X
申请日：2020-03-09
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学宁波信息技术研究院
摘要： 本发明公开了一种虚拟机迁移方法、装置、电子设备及其存储介质，该虚拟机迁移方法，包括：获取虚拟机的性能数据；根据所述虚拟机的性能数据构建虚拟机的分段线性性能模型；根据所述虚拟机的分段线性性能模型将所述虚拟机迁移到N台物理机中的目标物理机上，N为大于0的整数。本发明提供的虚拟机迁移方法，通过构建虚拟机的性能模型来实现虚拟机的迁移，由于考虑了虚拟机的性能，保障了虚拟机的性能，进而提高了用户体验感。
-
公开(公告)号：CN116596915A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310684778.8
申请日：2023-06-09
申请人： 西安电子科技大学 , 西安电子科技大学杭州研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 基于多尺度特征和长距离依赖的盲图像质量评价方法，包括以下步骤；步骤1，获取训练样本集和测试样本集；步骤2，构建基于多尺度特征和长距离依赖关系的无参考图像质量评价方法网络模型；用于提取和融合图像的多尺度特征和长距离依赖关系以回归到图像质量分数；步骤3，对基于多尺度特征和长距离依赖关系的无参考图像质量评价方法网络模型进行迭代训练；步骤4，获取图像的无参考质量评价结果。本发明用于解决现有方法参数量大、计算效率低的问题和现有方法忽略对多尺度特征和局部质量特征之间的长距离依赖关系的融合而导致模型预测结果与人类视觉感知一致性低的问题。
-
公开(公告)号：CN118885072A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411018885.8
申请日：2024-07-29
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F3/01 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/10 , G06N3/047 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25
摘要： 本发明提出了一种结合集成DCPM和GCN的运动想象识别方法，解决了现有技术中信号信噪比低，特征提取复杂度高，识别时间窗长的问题，实现步骤为：MI脑电信号预处理；计算DSP空间滤波器；集成DSP，形成EDSP空间滤波器，对MI特征域整体表达；接力计算，刻画MI信号在不同特征域的交叉性空间关系；GCN分类识别MI信号。本发明将每组得到的DSP空间滤波器集成，简化了数据处理的过程，通过结合EDSP空间滤波器接力计算邻接矩阵和图拉普拉斯算子，丰富了滤波后信号的特征，充实了邻接矩阵对节点信息的刻画，在短时间窗的情况下也保证了较高的识别准确率，提高了MI‑BCI系统中的识别效率，可应用在机器人控制等人机交互场景中。
-
公开(公告)号：CN114882055B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202210604865.3
申请日：2022-05-30
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于多方向梯度算子的遥感图像脊线标注方法，用于解决现有技术中遥感图像拓扑结构复杂以及脊线分叉时标注效果不佳的问题。实现步骤为：对遥感图像进行平滑处理；生成3个方向的梯度算子；利用多方向梯度算子生成脊线图；在树状图中存储脊线的路径信息；重构树状图的组织结构；用重构后树状图中的信息进行脊线标注。本发明采用多方向梯度算子获取遥感图像中脊线的明暗空间梯度特征，以树状图存储脊线的位置信息，使得本发明具有面对复杂遥感图像拓扑结构时脊线标注效果好的优点。
-
公开(公告)号：CN114998252B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210604898.8
申请日：2022-05-30
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/372
摘要： 本发明提出了一种基于脑电信号和记忆特性的图像质量评价方法，实现步骤为：获取每张彩色图像的可记忆特征值；生成记忆性强弱不同的彩色失真图像；采集受试者在观看记忆性强弱不同的彩色失真图像时的脑电信号；截取每位受试者在感知到图像失真时的脑电信号片段；利用脑电信号片段生成训练集；构建深度卷积神经网络；训练深度卷积神经网络；采用训练好的网络对强记忆性图像和弱记忆性图像进行质量评价。本发明在图像质量评价过程中，通过采用深度卷积神经网络对强记忆性图像和弱记忆性图像所诱发的脑电信号进行分类，解决了现有技术中未考虑图像的记忆特性对失真感知影响的问题和无法有效提取脑电信号的深层特征的问题，提高了图像质量评价的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
106 条记录 (耗时 0.086 秒)
