一种基于客货作用强度的公路网区位度计算方法

    公开(公告)号:CN116740958A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310501037.1

    申请日:2023-05-06

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于客货作用强度的公路网区位度计算方法,包括以下步骤:Step1:明确公路网区位度计算时空范围;Step2:采集数据;Step3:计算公路网区位中心;Step4:计算公路网交通强度;Step5:计算公路网客货作用强度;Step6:计算公路网区位度标准值,输出公路网区位度标准化结果。本发明通过明确区位度计算的时空范围,采集城市高速公路网和普通国省道路网的地理信息数据、客货运输参数,然后分别计算公路网区位中心和交通强度,基于此,求解城市间公路网客货作用强度,最后计算区位度标准值,以更好地掌握区域内各个城市公路网的区位优势情况。

    一种物理不可克隆函数纠错方法

    公开(公告)号:CN109446846B

    公开(公告)日:2023-01-31

    申请号:CN201811220692.5

    申请日:2018-10-19

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种物理不可克隆函数纠错方法,包括如下步骤:m个n比特的响应组成了一个响应矩阵Rm×n,基于错误概率p将每个响应分为m部分,对具有相同的p的比特,拼在一行中,得到新的矩阵Pm×n;在注册阶段,利用Pm×n的每一行使用基于校正子的方案或码偏移架构的方案得到帮助数据矩阵HDm×n;在再生成阶段,m个激励生成另一个与Rm×n有些微不同的响应矩阵Xm×n,对Xm×n的每一行做基于校正子的方案或码偏移架构的方案的操作,得到矩阵Qm×n,再对矩阵Qm×n做矩阵的操作,得到Rm×n的估计值本发明针对PUF响应中每个比特错误率并不完全相同的情况,提出新的使用多对CRP的纠错方案,在使用BCH码、LDPC码和极化码时,均在一些错误率分布的情况下,相较传统的纠错方案有更好的BER表现。

    阵列式LED照明灯具中心区域温度动态控制方法

    公开(公告)号:CN102883506B

    公开(公告)日:2014-10-29

    申请号:CN201210356239.3

    申请日:2012-09-21

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 周杏鹏 孙凯 王袆

    CPC classification number: Y02B20/40 Y02B20/42

    Abstract: 本发明公开一种阵列式LED照明灯具中心区域温度动态控制方法,该方法利用LED发光管PN结正向压降随温度升高线性下降的特性,对LED照明阵列的温度进行检测,微处理器获取到各个区域的温度后,通过PWM方式来调节LED发光管阵列中心区域各层次LED发光管的导通时间,调整其平均工作电流,从而对中心不同层次区域的LED的温度进行动态控制,使其保持在最外围低温区域LED灯温度的(120±5)%范围内。本发明可实现基本不影响整体亮度的情况下,有效降低LED发光管阵列中心区域的温度、提高LED发光管发光效率、节省LED灯电耗,并可延长中心区域LED发光管和整个LED灯具的使用寿命。

    阵列式LED照明灯具中心区域温度动态控制方法

    公开(公告)号:CN102883506A

    公开(公告)日:2013-01-16

    申请号:CN201210356239.3

    申请日:2012-09-21

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 周杏鹏 孙凯 王袆

    CPC classification number: Y02B20/40 Y02B20/42

    Abstract: 本发明公开一种阵列式LED照明灯具中心区域温度动态控制方法,该方法利用LED发光管PN结正向压降随温度升高线性下降的特性,对LED照明阵列的温度进行检测,微处理器获取到各个区域的温度后,通过PWM方式来调节LED发光管阵列中心区域各层次LED发光管的导通时间,调整其平均工作电流,从而对中心不同层次区域的LED的温度进行动态控制,使其保持在最外围低温区域LED灯温度的(120±5)%范围内。本发明可实现基本不影响整体亮度的情况下,有效降低LED发光管阵列中心区域的温度、提高LED发光管发光效率、节省LED灯电耗,并可延长中心区域LED发光管和整个LED灯具的使用寿命。

    一种引入胶囊网络的文本生成图像方法及装置

    公开(公告)号:CN112765316B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202110069525.0

    申请日:2021-01-19

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种引入胶囊网络的文本生成图像方法及装置,包括训练阶段和测试阶段,训练阶段通过文本信息,类标签和真实图像来训练一个引入胶囊网络的图像生成模型,包括多阶段的图像生成器和对生成图像评分的图像判别器,测试阶段输入文本及其类标签,利用图像生成器生成对应的图片,在文本生成图像的过程中引入了胶囊网络,同时学习自然语言文本和对应类标签中的实体信息,加强生成图像和文本的相关性。本发明的有益效果为:通过胶囊网络加强了对实体信息的学习,通过在较低维度的隐空间对文本信息和类信息进行融合,降低了训练的参数量,加强了文本和类信息的交互,在训练过程中通过多阶段的生成过程,降低了直接生成高分辨率图像的训练难度。

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