专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种改进型的集成加权极限学习机污水处理故障诊断方法-CN201710654311.3有效
  • 许玉格;赖春伶;孙称立;陈立定 - 华南理工大学
  • 2017-08-03 - 2020-02-18 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种改进型的集成加权极限学习机污水处理故障诊断方法,包括:S1、针对基分类,采用倾向于少数类样本的赋值公式,对加权极限学习机的初始权值进行赋值;S2、训练基分类;S3、提出新型的集成算法基分类权值更新公式,以加权极限学习机为基分类,以Adaboost迭代方法对多个基分类进行集成,建立改进型的污水故障诊断模型;S4、输入污水处理过程中产生的样本数据,设置集成算法的基分类个数T,基分类的最优核宽度γ,对应的最优正则化系数C,建立污水处理系统的故障诊断模型并进行性能测试。本发明可以实现多个类别的不平衡数据分类,提高了不平衡数据的分类性能特别是少数类的分类正确率,有效提高了污水处理过程中故障诊断的准确性。
  • 一种改进型集成加权极限学习机污水处理故障诊断方法
  • [发明专利]客户分类的处理方法和装置-CN201410468888.1有效
  • 刘恒;刘超凡;韩志坚;曾泽欢;周刚 - 深圳TCL新技术有限公司
  • 2014-09-15 - 2019-04-02 - G06F16/28
  • 本发明公开了一种客户分类的处理方法,包括:建立实际客户模型,确定客户类别;建立判断客户特征属性的鉴别;计算每种客户类别的频率、每种客户类别对应的每个特征属性对应的频率、每个鉴别条件下其他鉴别的频率;计算每两个鉴别间、每个鉴别与客户类别间的对称不确定性值;查找待删除的鉴别,执行鉴别删除操作,采集客户数据,通过保留的鉴别对客户进行朴素贝叶斯分类。本发明还公开了客户分类的处理装置。本发明提供的方法和装置,降低了鉴别之间的相关度和冗余度,相互之间独立性强,在客户分类计算中,由于鉴别减少,从而可减少客户分类的计算量和计算复杂度,由于鉴别相互之间独立性强,客户分类计算的准确率更高
  • 客户分类处理方法装置
  • [发明专利]一种基于机器视觉的空调温度自动调节系统及方法-CN201610242533.X在审
  • 魏利胜;甘泉;程庆;吉涛 - 安徽工程大学
  • 2016-04-19 - 2016-09-21 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于机器视觉的空调温度自动调节系统及方法,该方法包括以下步骤:建立人脸表情的寒冷模型、常温模型和炎热模型;在当前温度下,通过摄像头读取图像,可以直接打开摄像头捕捉所需的人脸图像;将得到的当前温度下人脸图像与预先建立的人脸表情模型进行匹配,匹配的结果输给分类,根据分类输出的模型去调节空调的温度。本发明根据人在不同温度条件下,人脸表情会不同,将得到的当前温度下人脸图像与预先建立的人脸表情模型进行匹配,匹配的结果输给分类,根据分类输出的模型去调节空调的温度,其操作简单,能够自动帮组用户设定合理
  • 一种基于机器视觉空调温度自动调节系统方法
  • [发明专利]在线式视觉跟踪方法-CN201210533131.7有效
  • 杨田雨;李抱朴;胡超;孟庆虎 - 中国科学院深圳先进技术研究院
  • 2012-12-11 - 2013-06-12 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种在线式视觉跟踪方法,包括以下步骤进行:(1)、初始化分类:获取第一帧图像,标示待跟踪目标区域;计算所述目标区域中图像块的类哈尔特征,初始化第一分类;计算所述目标区域中图像块的二进制编码特征,初始化第二分类;(2)、自适应跟踪:基于结构化输出的支持向量机,并结合粒子滤波的跟踪,建立运动模型;(3)、重新捕获目标:利用第一分类更新训练样本,之后利用第二分类建立全局网格,进行全局的搜索本发明提供的在线式视觉跟踪方法,采用两个分类,第一分类器用于自适应跟踪,第二分类器用于重捕获跟丢的目标,分别解决目标外观变化和目标暂时性消失需重新捕获的问题,无需在跟踪目标前进行大量训练。
  • 在线视觉跟踪方法
  • [发明专利]基于层次化自动编码的SAR图像分类方法及装置-CN201710527209.7有效
  • 孙富春;杨倩文 - 清华大学
  • 2017-06-30 - 2020-10-16 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种基于层次化自动编码的SAR图像分类方法及装置,包括:通过泛化正则化自动编码模型对SAR图像的样本进行扩增;根据所述泛化正则化自动编码模型建立层次化自动编码网络模型;将扩增后的SAR图像的样本输入至所述层次化自动编码网络模型中,以使该层次化自动编码网络模型对输入的样本进行编码;将所述层次化自动编码网络模型中输出的特征编码输入至分类中,通过所述分类对扩增后的SAR图像的样本进行分类本发明所述的技术方案通过对SAR图像样本的扩增,实现对深度网络的充分训练,提高SAR图像分类的准确性;通过建立层次化自动编码网络模型对输入的样本进行分类,提高了对SAR图像样本的适应程度。
  • 基于层次自动编码器sar图像分类方法装置
  • [发明专利]一种基于多分类集成的脑电分类方法-CN201710055777.1在审
  • 胡建中;葛荣祥;许飞云;贾民平;黄鹏 - 东南大学
  • 2017-01-25 - 2017-06-06 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于多分类集成的脑电分类方法,包括如下步骤脑电信号采集及预处理;联合运用时域分析方法、自回归模型方法、离散小波变换方法对脑电信号进行特征提取;建立个体支持向量机分类模型,并将支持向量机分类的输出转换为概率输出;多分类集成脑电模式分类,利用D‑S证据理论对3个个体支持向量机分类分类信息进行融合,得到最终的分类结果。实验结果表明,本发明方法能够提高运动想象脑电信号分类的准确率。
  • 一种基于分类集成方法

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