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]基于二值权重的图像哈希码训练模型算法及分类习方法-CN201810396504.8有效
  • 沈复民 - 成都考拉悠然科技有限公司
  • 2018-04-27 - 2021-06-15 - G06K9/62
  • 本发明公开了基于二值权重的图像哈希码训练模型算法及分类习方法,模型算法步骤包括:选择损失函数,确定目标方程,并对分类器和训练图像特征进行二值编码;对二值编码进行统一学习,更新二值码,优化损失函数;推导哈希码训练模型还公开了一种应用基于二值权重的哈希码图像训练模型的分类习方法,步骤包括:待搜索图像通过基于二值权重的哈希码训练模型得到哈希码,求出哈希码与分类器二值码之间的汉明距离;在汉明距离中查找最小汉明距离,并得到其对应的分类器本发明能够在多种图像类别和高纬度场景下进行图像分类,提高算法在大规模数据集上的性能,精确、高效、快捷且低内存消耗。
  • 基于权重图像哈希码训练模型算法分类学习方法
  • [发明专利]一种保持图像分类稀疏结构的迁移分类习方法-CN201711143495.3有效
  • 赵丹;汪云云 - 南京邮电大学
  • 2017-11-17 - 2021-08-03 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种保持图像分类稀疏结构的迁移分类习方法,找到两个分布相近但不同的源域和目标域,源域包含有标签数据,首先在源域上利用监督分类方法训练分类器,并利用该分类器预测目标域数据的伪标签;其次,利用最大均值差异分别构造源域和目标域数据的边缘分布和条件分布项利用有效投影的稀疏学习工具包构造所有数据上的稀疏表示矩阵S以构造稀疏结构保持项;接着,利用结构风险最小化原则构造结构风险最小化项;最后,将结构风险最小化项、联合分布项以及稀疏结构保持项结合起来构造统一的迁移分类习框架,并利用包含核函数的分类函数表示定理代入框架求解获得最终可用于预测目标域类别的分类器。
  • 一种保持图像分类稀疏结构迁移学习方法
  • [发明专利]一种同时实现聚类、分类和度量学习的模式识别方法-CN201210178760.2无效
  • 蔡维玲;杨明 - 南京师范大学
  • 2012-06-01 - 2012-10-24 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种能同时实现聚类、分类和度量学习的模式识别方法。该方法利用贝叶斯理论构造聚类和类别之间的概率关系矩阵P,并通过该矩阵使最终的聚类和分类结果都只依赖于聚类中心,因此,通过优化嵌在目标函数中的聚类中心,就可以在一个框架下同时实现聚类学习和分类习。由于矩阵P可反映出聚类和分类之间的统计关系,因此可从P中挖掘出有意义的信息,使得分类器的设计趋于透明。本发明从聚类的观点看,提供了有监督聚类学习的结果,能够可靠地揭示数据的潜在结构;从分类的观点看,构造了有效的分类习机制,可获得较好的分类结果;从度量学习的观点看,提供了有效的特征权值,可反映特征的重要程度
  • 一种同时实现分类度量学习模式识别方法
  • [发明专利]基于自适应图的半监督核宽度分类习方法及设备-CN202110920070.9在审
  • 郭宇;熊钰;王一诺;张秋光;王飞 - 西安交通大学
  • 2021-08-11 - 2021-11-26 - G06K9/62
  • 一种基于自适应图的半监督核宽度分类习方法及设备,方法包括以下步骤:先将输入数据进行随机权值映射,将映射后的特征存储在特征节点中,然后通过相似的非线性特征映射将特征节点扩展到增强节点,最后将特征节点和增强节点结合形成输入数据的特征映射矩阵;利用输入数据和输入数据的特征映射矩阵学习相似性矩阵,同时推断未知标签,再根据核函数得到损失函数;对损失函数的每个变量求出局部最优解,进行迭代优化,完成半监督核宽度分类。本发明联合了优化基于稀疏自编码器的特征提取过程、自适应图结构学习过程以及引入核函数学习进行分类,提升了分类习方法的稳定性和性能。
  • 基于自适应监督宽度分类学习方法设备

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