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[发明专利]一种基于概率空间模型的快速核素识别方法-CN202310783736.X在审
发明人：印茂伟;杨超;芮志聪;胡江;许湘扬;唐敬友;洪杰;郑卜凡;杜兴;罗若澜 -专利权人：泸州职业技术学院
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明提供一种基于概率空间模型的快速核素识别方法。包括，首先利用主成分分析法构造γ射线能谱的特征空间，包括基于能量最小损失原则的数据压缩步骤，以及基于能级误差容限的特征能级合并方法。然后，对构造的特征空间中γ射线能谱的特征值进行归一化处理，从而让构造γ射线能谱的概率空间。最后，通过计算待识别核素与数据库中标准元素的两个概率模型的相对熵来测量待识别核素的γ射线能谱预先经过本方法特征空间和概率空间构造方法的处理，再存入数据库中。本发明对发射α粒子、β粒子的核素快速识别有效。本发明对γ能谱的辨识可由计算机程序自动完成，也可适时人工介入来实现，可广泛应用于武器核查，台式、便携式放射元素的快速识别。
一种基于概率空间模型快速核素识别方法

[发明专利]一种智能船舶系统设备动态特征参数提取方法-CN202110976013.2有效
发明人：张鹏;曹乐乐;张跃文;姜兴家;杜太利;邹永久;段绪旭;孙培廷 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-08-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明提供一种智能船舶系统设备动态特征参数提取方法。本发明方法，包括：利用动态分形理论对原始数据进行处理，构造最优时滞矩阵；对构造的最优时滞矩阵进行核主元分析，计算中心化矩阵，利用特征值对数据进行筛选；对中心化矩阵进行分析计算，利用分形理论计算得到主元特征参数的数值，构造主元特征参数矩阵。本发明能够根据系统设备在不同时间及不同状态下运行的特点，对设备的动态特征参数信息进行筛选提取，用所选择的主元特征数据可实现对系统整体健康状态评估。该方法对系统设备多参数数据进行降维处理，减少了对冗余数据的计算，同时动态特征提取可保证设备监测的时效性和有效性，提高系统设备智能运维效率。
一种智能船舶系统设备动态特征参数提取方法

[发明专利]一种光谱传递方法、系统、介质及电子设备-CN202110913924.0有效
发明人：张立;周婷;凌宗成;武中臣;沈中本;夏道华 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-08-10 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本公开提供了一种光谱传递方法、系统、介质及电子设备，获取目标样品通过第一LIBS仪器获得的光谱数据；根据获得的光谱数据和预设极限学习机模型，得到目标样品通过第二LIBS仪器得到的光谱数据；其中，预设极限学习机模型的输出权值矩阵根据隐藏层输出和正则项得到；本公开采用预设的极限学习机模型，实现了各个不同的LIBS设备测试得到的光谱数据的转移，避免了火星环境下测试结果与火星实验室中测试结果的差异。
一种光谱传递方法系统介质电子设备

[发明专利]雷达辐射源信号脉间特征提取方法、设备及存储介质-CN202210587752.7有效
发明人：段正泰;陈韬伟;余益民;刘建业;易宏;王会源;马一鸣;赵进一 -专利权人：云南财经大学
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达辐射源信号脉间特征提取方法、设备及存储介质，所述方法包括：S1，将截获的脉冲参数分别与脉冲到达时间组成二维序列；S2，确定最优有限穿越视觉，分别将二维序列映射为复杂网络，基于各复杂网络的邻接矩阵获得矩阵X，根据矩阵X构建总复杂网络模型；S3，对总复杂网络模型的节点进行划分采样获得多个脉冲子序列，确定分解数量，将脉冲子序列分解为多个子网络；S4，计算各子网络的平均度向量，对其进行降维，获得贡献度最大的两维特征；本发明的复杂度低，数据处理效率高，获得的特征能体现脉冲间相互作用关系及脉冲时序变化，能基于此对雷达脉冲辐射源信号进行准确的分选、识别。
雷达辐射源号脉特征提取方法设备存储介质

[发明专利]一种拉曼光谱多元数据分析方法-CN202011482853.5有效
发明人：王爽;陈一申;宋东良;李洁;王海峰 -专利权人：西北大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明涉及一种拉曼光谱多元数据分析方法，具体包括以下步骤：利用拉曼光谱检测仪器采集各种样品的原始拉曼光谱数据；通过自主开发分析方法对原始数据进行预处理；在光谱数据预处理基础上开展归一化和均值中心化数据处理；针对预处理后的数据选择使用主成分分析或最小二乘判别分析提取光谱特征数据，并分别利用单因素方差分析和交叉验证选取所述光谱数据中的显著特征成分；结合分类模型进行光谱识别，使用无偏留一法交叉验证来评估各分类模型可靠性；选取剩余样本进行测试，得到样本分类的准确率，敏感性，特异性，以及模型的受试工作者特征曲线评估系统的识别性能。本发明可广泛应用于拉曼光谱信息处理及其光谱特征计算机识别领域。
一种光谱多元数据分析方法

[发明专利]基于多层融合识别模型的飞行员作业状态监测方法-CN202310578712.0在审
发明人：贾万琛;郭司南;丁霖;苗冲冲;任文明;王满玉;吴旭;安凯;孙国强;张睿明;佟佩声 -专利权人：中国航空综合技术研究所
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多层融合识别模型的飞行员作业状态监测方法，其包括S1、采集基于不同传感器的外周生理特征数据以及手腕加速度时序数据与手腕加速度特征集数据；S2、构建基于RBF核函数的SVM识别模型；S3、根据最优参数建立SVM识别模型；S4、构建基于CNN‑LSTM与中间层融合的操作负荷识别模型；S5、训练得到CNN‑LSTM操作负荷识别模型；S6、构建决策层动态加权融合模式；S7、利用训练完成的识别模型进行状态识别。本发明采用KPCA降维技术，通过输入多层融合模型能够充分感知飞行员在不同维度的状态信息，在作业状态监测方面具有较好的性能，可集成至新一代飞机座舱中，更好地提升人机协作水平。
基于多层融合识别模型飞行员作业状态监测方法

[发明专利]一种风电机组风速计的故障诊断方法、装置及系统-CN202310673221.4有效
发明人：张道全;孔德同;张乐平;马东;周宇昊;周璐 -专利权人：华电电力科学研究院有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开了一种风电机组风速计的故障诊断方法、装置及系统，涉及故障诊断领域，获取待测风电机组所在族群中所有的风电机组以及风速计的风速数据，将风速数据输入到第一预设机器学习模型中确定主成分特征，再将主成分特征输入到第二预设机器学习模型中确定风速拟合值，以便得到待测风电机组的风速拟合值，判断风速拟合值与测量风速值之间的差值是否大于预设差值，大于则判定待测风电机组的风速计故障。通过提取整个族群中所有风电机组及风速计的风速数据进行计算，可以在不需要额外架设传感器的前提上有效计算风速拟合值与待测风速计的测量风速值之间的偏差，在考虑邻比机组尾流影响和地形地貌影响的同时显著减少计算量和算法优化迭代的难度。
一种机组风速计故障诊断方法装置系统

[发明专利]基于进出口快件业务报关单涉税风险的特征处理方法-CN202210108681.8在审
发明人：王良;林铠欣;张荣杰;刘键涛;魏秋新 -专利权人：福建电子口岸股份有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明提出了基于进出口快件业务报关单涉税风险的特征处理方法，包括，将海关数据分为基础特征和专家特征，所述基础特征包括人物画像数据和报关单申报数据，所述专家特征包括业务组合特征，并对特征进行升维，得到高维度空间特征；根据高维度空间特征的特点，进行高维度空间特征降维，得到处理后的特征；将处理后的特征输入预判模型进行测试验证，通过本发明提出的方法对特征维度进行升维降维处理，再输入预判模型进行评判，极大地提高了涉税风险评判的召回率和精确率。
基于进出口快件业务报关单风险特征处理方法

[发明专利]利用迁移学习实现神经网络脑电情感识别模型的方法-CN202110904775.1有效
发明人：王量弘;余燕婷;李馨 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-08-07 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明提出一种利用迁移学习实现多通道卷积‑递归神经网络脑电情感识别模型的方法，其基于三心搏识别方法构建的双通道一维卷积神经网络模型作为源域模型进行迁移，得到目标域为脑电信号的多通道卷积‑递归神经网络脑电情感识别模型，解决了脑电信号标注数据十分稀缺的问题，并能够提高脑电信号情感预测准确度。通过对脑电数据集进行分解、归一化等预处理，提高数据处理的准确性；迁移得到的多通道卷积神经网络对脑电数据集中的多通道脑电信号进行特征提取；结合递归神经网络进行序列建模，提取多通道融合情感信息；通过自适应注意力模型和加权特征融合方式来实现特征的重新分布，得到完整的特征张量。
利用迁移学习实现神经网络情感识别模型方法

[发明专利]基于智能电表的违规电器识别方法及系统-CN201910246428.7有效
发明人：蔡高琰;陈声荣;林江渚;荆永震 -专利权人：广东浩迪创新科技有限公司
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明提供的基于智能电表的违规电器识别，包括获取违规电器识别要求信息；智能电表检测到用电总功率的功率增量大于预设功率阈值时，智能电表提取采集到的违规电器的暂态特征数据和稳态特征数据；判断暂态特征数据中是否存在冲击电流，若是，则根据稳态特征数据判断违规电器类别，得到违规电器类别；当违规电器识别要求信息为识别违规电器种类时，则将违规电器类别输出。本发明提供的基于智能电表的违规电器识别，通过基于智能电表采集的暂态特征数据和稳态特征数据，可以精准的识别违规电器，具有普遍适用性。
基于智能电表违规电器识别方法系统

[发明专利]一种基于无人机巡检的数据中台数据治理方法-CN202310416472.4在审
发明人：刘卓娅;范强;吕黔苏;张迅;王冕;吴建蓉;彭赤;毛先胤;吕乾勇;黄军凯;肖书舟;蒋理;席光辉;吴欣;赵超;丁江桥;代吉玉蕾;李跃 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机巡检的数据中台数据治理方法，包括利用无监督学习方法挖掘数据中的潜在结构和模式；根据潜在结构和模式建立对应的数据治理规则；将无人机巡检数据利用所建立的数据治理规则逐一进行治理并评估数据治理规则效果；选择数据治理效果最好的数据治理规则治理的数据作为最终存档数据。通过使用无监督学习方法，能够自动挖掘无人机采集的数据集中的潜在结构和模式，自动建立相应的数据治理规则，并选出最优的数据治理规则，提高数据质量，也可以识别采集数据集的潜在结构和模式，并建立相应的数据治理规则，评估各个规则的治理效果，并选出最优的数据治理规则，提升了对数据中台对无人机种类扩充的柔性。
一种基于无人机巡检数据治理方法

[发明专利]基于最大相关最小冗余的堆叠自编码器软测量建模方法-CN202310581046.6在审
发明人：金怀平;董馨;陶海波;王彬;刘海鹏 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大相关最小冗余的堆叠自编码器软测量建模方法，所述方法针对传统深度学习中隐特征与输出之间相关性低、隐特征信息冗余度高等问题，提出一种新的基于最大相关最小冗余的堆叠自编码器软测量建模方法。具体而言，本发明在提取到的隐特征上赋予权重，根据不同权重对输出结果的影响，挑选出对输出影响较大的隐特征赋予更高的权重；对于隐特征之间，采用主成分分析法去除隐特征之间的冗余。该方法在挑选与输出变量相关性较强的输入特征的同时分析剔除冗余信息，从而实现模型结构约简。相较于常规软测量方法，该方法充分考虑了隐特征与输出变量之间的相关性，在模型预测性能上呈现出显著优势。
基于最大相关最小冗余堆叠编码器测量建模方法

[发明专利]一种基于环境因素影响的溶解氧含量预测方法和系统-CN202310641425.X在审
发明人：闫秀英;陈亮;吴东晓;林伟涛;马嘉霖;战盈瑾;周杰;张钦烁;彭小红 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明涉及溶解氧含量预测领域，具体涉及一种基于环境因素影响的溶解氧含量预测方法，包括：采集环境数据；对环境数据进行预处理，获取溶解氧时间序列；利用主成分分析算法提取预处理后环境数据的主成分；利用变分模态分解算法将溶解氧时间序列分解为K个模态分量；将环境数据的主成分作为输入特征，K个模态分量分别作为输出特征；得到K个溶解氧含量预测模型；待预测环境数据的主成分输入K个溶解氧含量预测模型分别进行溶解氧含量预测，得到K个预测结果；将K个预测结果进行相加重构，得到最终的溶解氧含量预测结果。本发明考虑到环境因素对溶解氧含量的影响，根据环境数据对溶解氧含量进行预测，有效提升了预测结果的准确性。
一种基于环境因素影响溶解氧含量预测方法系统

[发明专利]基于灰色关联-TOPSIS的土壤质量评价方法、装置、终端及介质-CN202310507894.2在审
发明人：刘洋;周广华;刘加敏;高建伟;田泽海;张郁;陈敏;王君;姜阳厚 -专利权人：广州市城市规划勘测设计研究院
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于灰色关联‑TOPSIS的土壤质量评价方法、装置、终端及设备，所述方法通过获取土壤质量评价初始指标，建立最小土壤质量评价指标体系，将灰色关联和TOPSIS分析方法相结合，构建灰色‑TOPSIS多目标评价模型，并改进决策者对喜好程度参数的设置，降低灰色‑TOPSIS多目标评价模型的主观性。因此，本发明实施例能够综合考虑土壤指标在多维空间上的实际距离和在形状变化上的关联度，提高灰色‑TOPSIS多目标评价模型评价土壤质量的准确性。
基于灰色关联 topsis 土壤质量评价方法装置终端介质

[发明专利]一种不平衡小样本条件下的变压器在线故障诊断方法-CN202310485014.6在审
发明人：关山;杨海琦;崔金栋;吴同宇 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/2135 文献下载
摘要：本发明公开了一种不平衡小样本条件下的变压器在线故障诊断方法，包括：第一步，将采集到的变压器故障样本数据进行标准化处理，并划分为训练集、测试集和验证集；第二步，针对训练集采用TLR算法消除少数类的噪声样本以及部分边界出样本，然后利用ADASYN算法在保留少数类样本数据特征前提下扩充样本数量；第三步，采用无编码比值法构造样本特征；第四步，通过KPCA对样本特征融合降维；第五步，构建WOA‑RF变压器故障诊断模型，利用验证集调整诊断模型的超参数，最后通过测试集得到诊断结果；第六步，将采集到的在线测试集输入至最优分类器中。本发明的方法，能有效提高变压器的故障诊断精度。
一种不平衡样本条件下变压器在线故障诊断方法