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公开(公告)号：CN114847968A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110154321.7
申请日：2021-02-04
申请人： 西安电子科技大学青岛计算技术研究院 , 西安电子科技大学 , 西电科大(青岛)计算技术研究院有限公司
摘要： 本发明为一种基于长短期记忆网络的脑电信号睡眠分期方法，包括以下步骤：S1，通过电极帽中的电极收集受测者的脑电信号；S2，对收集到的脑电信号使用小波变换进行信号预处理；S3，搭建长短期记忆网络分类模型；S4，对搭建的分类模型使用标注好的分期数据进行训练；S5，用长短期记忆网络分类模型对于脑电信号进行睡眠分期。本发明的脑电信号睡眠分期识别方法与其他脑电信号睡眠分期识别方法相比，更加高效、稳定，对于医学上针对睡眠的研究具有帮助的作用。
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公开(公告)号：CN116346639A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310199400.9
申请日：2023-03-04
申请人： 西安电子科技大学青岛计算技术研究院
IPC分类号： H04L41/147 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L41/0896 , H04L47/125 , H04L9/40
摘要： 本发明属于网络流量预测技术领域，公开了一种网络流量预测方法、系统、介质、设备及终端，获取历史网络流量数据以及相关特征数据并对数据进行预处理，得到本征模函数和残余子序列；计算分解后的子序列的样本熵，分别利用LSTM模型和ARIMA模型对本征模函数进行建模，对ARIMA模型和LSTM模型预测后的数据进行重构；构建基于扩张因果卷积的Transformer网络流量预测模型并进行训练，利用训练好的混合模型训练和预测新的数据，得到网络流量的预测值。本发明将基于统计的模型与基于机器学习的模型相结合，基于扩张因果卷积，提升了网络流量的预测精确值，加强表征网络流量数据之间的时间相关性，增强长周期的特征捕获。
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公开(公告)号：CN116341348A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202111528435.X
申请日：2021-12-14
申请人： 西安电子科技大学青岛计算技术研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06F111/08
摘要： 本发明提供一种基于BP神经网络的泥石流灾害易发性的预测方法，包括如下步骤：获取秦巴山地区时间序列内的泥石流影响因子与历史灾害数据集；从时间维度、空间维度和指标维度对数据进行处理变换；过相关性分析筛选出评价因子，进而构建BP神经网络；通过等距采样将数据集划分验证集与训练集；使用Python结合TensorFlow框架对构建好的网络模型进行训练，为以月为时间维度构建泥石流易发性预测模型。本发明通过引入BP神经网络，同时将区域内空间和时间特征有效的结合在一起,从而可以极大的提高泥石流灾害预测的准确性，相比较于传统预测模型有着更好的逼近精度与泛化能力。
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公开(公告)号：CN115272103A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210782252.9
申请日：2022-07-05
申请人： 西安电子科技大学青岛计算技术研究院
摘要： 本发明属于图像视觉技术领域，公开了一种沙尘图像清晰化方法、系统、介质、设备及终端，采用改进的自动色阶算法对图像像素进行二次分配，降低图像偏色；融合伽马校正算法和改进暗通道先验算法，对每个图像像素进行亮度补偿，增强图像锐度；结合灰度世界算法平衡图像色彩，实现深浓度沙尘图像的清晰化。本发明通过结合图像增强和图像复两方面的优势，可以有效提升沙尘图像质量，提高降质图像的清晰度和锐利度，在沙尘天气下将模糊图像实现清晰化。本发明对深度退化的沙尘图像，可以有效提高图像的清晰度和锐利度。在沙尘较大的恶劣天气中采集的图像，通过本发明的处理可以恢复为清晰的图像，对安防监控、道路监测、人脸识别等有重要实践意义。
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