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[发明专利]一种基于最大化区域互信息的语义分割方法-CN201910585061.1有效
发明人：赵帅;蔡登;王阳 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大化区域互信息的语义分割方法，包括：(1)将真实场景图片输入分割模型，获得预测分割图片；(2)构造预测图片与标签图片的高维分布；(3)计算给定预测图片高维分布的情况下，标签图片高维分布的后验方差的近似值；(4)计算预测图片和标签图片的两个高维分布的互信息的下界；(5)根据得到的互信息的下界，更新分割模型的权重参数，最大化两个高维分布的互信息以最大化预测图片和标签图片的相似性；(6)重复上述步骤(1)至步骤本发明通过最大化模型分割图片和标签图片间的区域互信息，可以增强分割模型的分割效果。
一种基于最大化区域互信语义分割方法

[发明专利]一种基于图互信息最大化的抑郁症患者脑电识别系统-CN202111362136.3在审
发明人：王红;李威;韩书;庄鲁贺;张慧;刘天宇;滑美芳;王正军;杨杰;杨雪 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图互信息最大化的抑郁症患者脑电识别系统，包括：数据获取模块，被配置为：获取待识别的脑电信号并进行预处理；特征提取模块，被配置为：根据待识别的脑电信号以及预设特征提取模型，得到提取后的特征向量；抑郁症识别模块，被配置为：根据获取的特征向量和预设分类模型，得到抑郁症识别结果；其中，预设特征提取模型的训练，包括：根据基于脑电信号得到的邻接矩阵和特征矩阵进行图卷积神经网络的预训练，基于图互信息最大化，通过局部‑全局互信息最大化的对比学习训练图卷积神经网络的输出层；本发明利用图互信息最大化方法，充分利用了多通道信号及其相关性，实现了基于MDD脑电信号的更准确的抑郁症识别。
一种基于互信最大化抑郁症患者识别系统

[发明专利]基于互信息量估计的几何与概率联合星座整形方法及系统-CN202210010298.9有效
发明人：义理林;牛泽坤;梁家熙 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于互信息量估计的几何与概率联合星座整形方法及系统，涉及通信系统技术领域，包括：步骤S1：根据通信信道输入输出，构建并训练互信息量估计器神经网络，分别预训练几何整形编码器神经网络和概率生成器，使基于互信息量估计器计算的互信息量最大化；步骤S2：迭代训练互信息量估计器、几何整形编码器神经网络和概率生成器神经网络至收敛，使基于互信息量估计器计算的互信息量最大化，获得几何整形星座图以及各个星座点的概率值本发明能够通过互信息量估计计算当前整形的互信息量，然后通过梯度反向传播和梯度下降，迭代地训练几何整形和概率整形的编码器，显式的提升互信息量。
基于互信估计几何概率联合星座整形方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的肺炎X射线肺部图像分类系统-CN202310725428.1在审
发明人：付钰;董舜杰;卓成;张宏 -专利权人：浙江大学滨江研究院
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于医疗影像工程和肺炎技术领域，具体涉及一种基于深度学习的肺炎X射线肺部图像分类系统，该系统包括：X射线肺部图像数据预处理模块；可变形卷积的互信息最大化模块包括互信息最大化网络和可变形特征提取网络：将肺部图像输入可变形特征提取网络，并通过互信息最大化网络计算输入图像和其高维特征的互信息；混合高阶矩特征模块：将肺部图像的高维特征作为输入，得到肺炎X射线肺部图像的混合高阶矩特征；多专家不确定检测模块
一种基于深度学习肺炎射线肺部图像分类系统

[发明专利]一种最大化互信息的图像分类方法、设备、介质及系统-CN202111170350.9在审
发明人：戴文睿;王曜明;刘育辰;李成林;邹君妮;熊红凯 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-10-08 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种最大化互信息的图像分类方法、设备、介质及系统，包括：采集训练图像；最大化训练图像和神经网络结构的互信息，自动确定神经网络的网络结构和参数；采用得到的所述神经网络对待分类的图像数据进行处理，本发明基于给定图像数据，通过最大化互信息方式，自动设计确定神经网络的网络结构和参数，用于图像分类，无需繁杂的人工设计，节省人力资源和计算资源消耗。
一种最大化互信图像分类方法设备介质系统

[发明专利]基于互信息和vine copula的水文相依结构建模方法-CN201811025120.1有效
发明人：王栋;倪玲玲;吴剑锋;王远坤;吴吉春 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-09-04 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于互信息和vine copula的水文相依结构建模方法，首先，利用互信息及条件互信息度量水文变量的相关关系及不确定性，结合相关性最强及不确定最小原则，选择vine copula的结构，从第一棵树开始，计算两两配对变量的互信息，选择使互信息之和最大化的配对方式作为树的边，再计算可能配对变量的条件互信息，选择使得条件互信息之和最大化的配对方式作为树2，重复直到整棵树结构确定。
基于互信 vine copula 水文相依结构建模方法

[发明专利]一种基于深度互信息最大化的半监督音频事件识别方法-CN202010661214.9有效
发明人：刘半藤;郑启航;王章权;陈友荣 -专利权人：浙江树人学院(浙江树人大学)
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F16/65 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度互信息最大化的半监督音频事件识别方法，使用半监督神经网络模型作为骨干，设计了基于深度互信息最大化一致性正则约束和交叉熵分类约束，构建出半监督学习模型，设计互信息判别器对模型深度表征向量间的互信息进行估计，使模型通过全局互信息挖掘样本间的潜在联系，以加强全局表征间的一致性与非线性相关性，获得具备较强鲁棒性的半监督音频事件分类模型；使用梯度下降法优化神经网络模型参数，对音频事件样本进行分类。
一种基于深度互信最大化监督音频事件识别方法

[发明专利]一种基于互信息最大化的多层属性网络表征学习方法-CN202110398736.9在审
发明人：江昊;王强;聂琦;羿舒文;彭姿文 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-04-12 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于深度网络表征学习技术领域，具体涉及一种基于互信息最大化的多层属性网络表征学习方法。本发明输入多层属性网络和目标表征空间维度；结合多层属性网络中属性维度、网络层数、网络节点总数和目标表征空间维度，利用互信息最大化原理构建一种多层属性网络表征学习模型和模型的损失函数；结合模型的损失函数训练多层属性网络表征学习模型本发明利用互信息最大化原理将现有单层属性网络表征学习方法扩展到多层属性网络中，在低维目标空间中获取多层属性网络的节点向量表征，节点向量之间的关系可以保留多层属性网络中节点之间的结构接近性和属性相似性，有利于多层属性网络分析任务
一种基于互信最大化多层属性网络表征学习方法

[发明专利]基于多粒度互信息最大化的图分类方法及装置-CN202110780618.4在审
发明人：刘苧;李东升;蹇松雷 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多粒度互信息最大化的图分类方法及装置，通过对训练集中的图数据进行节点表征；将经过节点表征后的图数据输入基于多粒度互信息最大化训练层次化无监督图池化模型；将训练过程中损失函数l oss由于多粒度互信息最大化使得本发明可以有效提取图中子结构，并充分保留其结构及特征信息，从而使获得的图级表征充分保留了图结构及特征信息，使得图分类精度更高。
基于粒度互信最大化分类方法装置

[发明专利]一种基于数字调制的IR-HARQ功率分配算法-CN202011082546.8有效
发明人：季晨;曹钰杰;章国安 -专利权人：南通大学
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： H04W52/24 文献下载
摘要：本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种基于数字调制的IR‑HARQ功率分配算法，其中包括基于数字调制时信道互信息的计算、最大化调制互信息策略、MMSE的近似表达式、混合传输策略及其阈值等；本发明在已知发射端反馈的信道状态信息情况下，利用凸优化和基于数字调制的IR‑HARQ链路中MMSE及其近似表达式，采用最大化调制互信息策略和逆信道传输策略相结合的混合传输策略，设置阈值自适应调节功率分配，优化链路的平均数据吞吐率，在有限的传输次数内可以快速逼近数字调制的速率上限
一种基于数字调制 ir harq 功率分配算法

[发明专利]一种基于互信息的OFDM雷达通信一体化信号生成方法-CN202110241680.6在审
发明人：刘永军;唐皓;廖桂生;姜孟超;刘旭宸;王椿富;陈毓锋;李海川 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互信息的OFDM雷达通信一体化信号生成方法，包括：生成并发射具有固定OFDM符号的雷达通信一体化信号；根据雷达信道的脉冲响应以及随机目标的脉冲响应，计算条件互信息；基于条件互信息，利用凸优化求解互信息最大化问题；基于最大互信息和只考虑通信时的最大信道容量，构建同时考虑雷达目标分类性能和通信信道容量的功率分配问题；利用凸优化的方法求解功率分配问题，基于功率分配结果，生成新的OFDM雷达通信一体化信号。
一种基于互信 ofdm 雷达通信一体化信号生成方法

[发明专利]一种基于互信息敏感区域的多模态医学图像配准方法-CN200310122434.0有效
发明人：范勇;蒋田仔 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2003-12-23 - 公布日： 2005-06-29 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明涉及医学图像分析技术领域的一种基于互信息敏感区域的多模态医学图像配准方法。主要步骤包括：互信息敏感区域的确定与提取：互信息敏感区域的配准。首先提取待配准图像的互信息敏感区域，然后通过互信息最大化方法实现互信息敏感区域的配准，从而实现待配准图像的配准。本发明可以实现快速鲁棒的多模态医学图像配准，特别适合多模态头部图像配准。
一种基于互信敏感区域多模态医学图像方法

[发明专利]基于MADDPG-R的无人机集群路径规划仿真方法-CN202310721379.4在审
发明人：王尔申;宏晨;陈纪浩;屈力刚;李寒冰;徐嵩;王传云;崔璨;庞涛 -专利权人：嵩山实验室;沈阳航空航天大学
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：该方法首先设定无人机集群空‑空搜索的场景，并随机设定无人机集群和目标区域位置；然后运用强化学习算法，构建基于强化学习的无人机集群空‑空搜索模型；并通过点间互信息方法衡量无人机之间的依赖关系，通过最大化点间互信息来提升无人机之间的协作关系；然后通过最大化互信息来获取最佳点间互信息估计，并重新定义奖励函数；重复以上过程，并计算无人机集群任务完成率，直至任务完成率达到设定值，完成无人机集群路径规划仿真。
基于 maddpg 无人机集群路径规划仿真方法

[发明专利]数据挖掘中一种基于混合互信息的特征选择方法-CN200510092983.7有效
发明人：孙宏斌;张伯明;吴文传;王皓 -专利权人：清华大学
申请日： 2005-08-26 - 公布日： 2006-02-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种数据挖掘中基于混合互信息的特征选择方法，属于数据处理技术领域，本方法包括：数据表中指定D个属性组成候选属性集合F，设置特征属性集合S为空集；对于F中的任意一个属性f_i，计算f_i与类别标号属性C的互信息I；从中选择最大化互信息I的属性f_i，将其从F中去除，并添加到S中；重复步骤a、b直至符合终止条件：a.对于F中的任意一个属性f_i，计算混合互信息HMI；b.选取最大化HMI的属性f_i，将其从F中去除，并添加S中；输出选出的特征属性集合S，作为数据挖掘的输入属性。
数据挖掘一种基于混合互信特征选择方法

[发明专利]一种半监督解耦的命名实体识别方法-CN202010286176.3在审
发明人：郝志峰;吕迪;温雯;蔡瑞初;陈炳丰;李梓健 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督解耦的命名实体识别方法，利用语法特征编码器及语义特征编码器来提取句子的语法特征信息以及语义结构特征信息；为确保语法和语义结构特征信息的有效性，增设句子信息解码器，利用提取出来的语法和语义结构特征信息重新解码出句子并通过第一互信息计算器最小化语法和语义之间的互信息，使得两个特征编码器提取的信息交集部分越来越少；同时为防止信息都偏向于其中的语法特征提取器或者语义特征编码器而导致另一个特征编码器提取出来的信息为无效信息，分别利用最大化语法和句子信息解码器之间的互信息和最大化语义和句子信息编码器之间的互信息，以此有效提高命名实体识别模型的性能，提高命名实体的识别准确度。
一种监督命名实体识别方法

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