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[发明专利]基于异构组合混沌映射的无线人体局域网加密方法-CN202111461226.8在审
发明人：庞宇;刘挺;肖青;刘勇;马萃林;杨利华 -专利权人：重庆邮电大学;中移物联网有限公司;重庆两江半导体研究院有限公司;重庆赛宝工业技术研究院有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04B13/00 文献下载
摘要：S1：计算心电信息参数心电信号R波幅度Ramp和QS波时间宽度TQS；S2：计算近体信道特性幅度A和相位P；S3：读取原始图像I(i,j)，形成原始数据矩阵T；S4：根据所述心电信息参数Ramp和TQS设置Logistics映射参数x0和μ，根据所述近体信道特性幅度A和相位P设置Kent映射参数y0和a；S5：根据一维混沌序列构造子混沌矩阵Sl和Sk；S6：结合子混沌矩阵Sl和Sk生成混沌加密矩阵Ec；S7：在原始数据矩阵T和混沌加密矩阵Ec中执行XOR运算，生成最终的加密信息E。
基于组合混沌映射无线人体局域网加密方法

[发明专利]一种基于多种数据类型融合的三维人脸识别方法-CN201911397767.1有效
发明人：侯宗庆;李慧斌;马可 -专利权人：陕西西图数联科技有限公司
申请日： 2019-12-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：一种基于多种数据类型融合的三维人脸识别方法，包括：S1、利用采集装置获取多组原始数据，原始数据包括图像数据和深度数据，原始数据表示为带有色彩信息的三维点云；S2、将三维点云投影到像素坐标系中，得到投影深度信息和投影色彩信息；S3、基于投影深度信息和投影色彩信息通过MTCNN（多任务卷积神经网络）检测出人脸数据；S4、构建旋转矩阵并且利用旋转矩阵对人脸数据进行增强得到增强数据；S5、利用提取器从增强数据中提取人脸特征；S6本发明提供一种基于多种数据类型融合的三维人脸识别方法，具有更高的识别准确度。
一种基于多种数据类型融合三维识别方法

[发明专利]一种解释性主成分分析方法-CN201710421534.5有效
发明人：朱培栋;王可;冯璐;刘欣;熊荫乔;刘光灿;栾悉道;张振宇 -专利权人：长沙学院
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种解释性主成分分析方法，实施步骤包括：获取原始数据，从原始数据中提取数据矩阵和属性集合；针对属性集合中的每一个属性根据噪音必要性系数判断是否为噪音，并提取属性集合的解释性噪音IN和解释性全集IU，将解释性全集IU进行解释性划分处理得到解释性分组；对数据矩阵计算协方差矩阵的特征选择，且将解释性分组经过解释性冗余的处理，参与到数据矩阵的协方差矩阵的特征选择过程中；将选择得到的特征进行数据投影，本发明基于解释性语义分组的降维方法，把解释性语义分组方法和主成分分析方法结合起来，达到更好的数据预处理和降维效果，从而能够得到更好的分类结果。
一种解释性成分分析方法

[发明专利]安全求交、联邦学习模型的训练方法及系统、设备及介质-CN202210940246.1在审
发明人：尤志强;卞阳;陈立峰 -专利权人：北京富算科技有限公司
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据安全求交、联邦学习模型的训练方法及系统、设备及介质，其中，安全求交方法包括获取各参与方的原始数据矩阵，对各个参与方的原始数据矩阵进行碎片化处理后进行拼接，然后通过密态排序以及密态对齐生成碎片态的求交样本，由于求交样本为碎片态，可以保证交集结果不泄露，从而安全求交的全流程中不暴露任何敏感信息，既保护交集以外的信息，同时输出的结果又可以保护交集信息，进而能够执行高标准的安全要求和实现保护敏感数据的目标
安全联邦学习模型训练方法系统设备介质

[发明专利]基于结构加速度AR模型系数的损伤识别方法-CN201910162867.X有效
发明人：韦灼彬;高屹;吴森;曹军宏 -专利权人：中国人民解放军海军勤务学院
申请日： 2019-03-05 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明首先，获取结构在无损伤状态下的加速度数据并进行分段，以各段数据态的加速度AR模型系数向量分别加入参考状态样本中，构成多个原始数据矩阵；其次，对多个原始数据矩阵分别进行主成分分析得到前两阶主成分，并建立相应的椭圆控制图
基于结构加速度 ar 模型系数损伤识别方法

[发明专利]内容数据自动化转换方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210867773.4在审
发明人：李游城;黄骏健 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种内容数据自动化转换方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括预定义内容数据转换策略；接收客户端发送的原始数据转换请求，原始数据转换请求包括请求转换的原始数据的原始数据类型和目标场景类型；获取原始数据集；从原始数据集获取与请求转换的原始数据的原始数据类型对应的原始数据，并作为待转换的原始数据；确定待转换的原始数据的目标标准数据类型；将待转换的原始数据转换为与目标标准数据类型对应的标准数据。将原本处理业务需要的n*m*t开发时间缩短至n*t的开发时间，极大的减少了开发成本；跨场景互通数据可以自动转换为标准数据，极大的提高了数据的通用性。
内容数据自动化转换方法装置电子设备存储介质

[发明专利]生物学数据分析方法和系统-CN201410432465.4有效
发明人：王莹莹;蔡云鹏 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2014-08-28 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： G06F19/10 文献下载
摘要：本发明涉及计算机分析高维度生物学数据的技术领域，特别是涉及一种生物学数据分析方法和系统。本发明的方法包括：接收原始数据，并将原始数据转换为矩阵形式，行代表特征，列代表样本；根据原始数据的技术领域查找背景知识数据；依据所述背景知识数据的数据特点进行分类，构建不同类型的本体论知识库和/或数据集；判断所述本体论知识库和/或数据集的所属类型，根据所述类型选择对应的特征筛选步骤；执行选择的特征筛选步骤，获得预筛选的结果。本发明为高维度生物学数据的分析提供一种新的兼顾统计、生物学意义的特征预筛选方案。 1
生物学数据知识库背景知识特征筛选原始数据数据集预筛选高维接收原始数据计算机分析生物学意义矩阵形式数据特点所属类型分析构建样本查找分类转换统计

[发明专利]一种含有缺失数据的数据保距性降维方法-CN201911059239.5在审
发明人：从银川;谢鲲;欧阳与点;文吉刚 -专利权人：湖南大学
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种含有缺失数据的数据保距性降维方法，涉及数据处理技术领域。所述数据保距性降维方法，通过缺失数据矩阵使原始数据中的缺失部分不参与自动编码器损失函数的计算，使自动编码器能够处理含有缺失数据的降维，且避免了缺失数据对自动编码器造成的影响；同时借助于自动编码器强大的自动学习能力，能够有效地捕获原始数据之间复杂的非线性关系，再通过约束更新损失函数中编码器的权重矩阵，使降维处理具有保距性，最大程度地使降维后的低维数据保留了原始高维数据的分布信息，便于后续的数据处理，节省了数据处理时间和空间
一种含有缺失数据保距性降维方法

[发明专利]一种基于奇异值分解的配用电数据压缩方法-CN202210972390.3在审
发明人：戚成飞;杨晓坤;杨晓波;刘岩;毕超然;郑思达;王耀宇;程杰;熊洪樟;李文文;庞富宽;魏彤珈;赵思翔;赵林;李姗姗 -专利权人：国网冀北电力有限公司计量中心;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04L69/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于奇异值分解的配用电数据压缩方法，包括：建立原始待压缩数据矩阵；按照给定的压缩比进行数据压缩并将压缩所得的数据矩阵通过通信网络传输至后台；在后台进行数据重构以恢复原始数据；评估重构数据相比原始数据的信息损失；检查信息损失是否适用于目标应用，如果不可接受，则改变压缩比并重新执行数据压缩。本基于奇异值分解的配用电数据压缩方法，可以在现有的通信基础设施中传输更大量的配用电数据。通过权衡数据压缩程度和信息丢失程度的机制，考虑了数据压缩后的信息丢失是否适用于目标应用的要求，提出的方法可以更灵活地处理压缩比与重构信息丢失之间的关系。
一种基于奇异分解用电数据压缩方法

[发明专利]一种用于IT系统运维监控数据的存储系统-CN201711398481.6在审
发明人：杨从浩;杨娅;赵倩;王文超;刘新顺;徐马利 -专利权人：北京计算机技术及应用研究所
申请日： 2017-12-21 - 公布日： 2018-06-15 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于IT系统运维监控数据的存储系统，包括原始数据接收模块，原始数据存储模块，原始数据聚合存储模块，低聚合程度数据聚合存储模块。原始数据接收模块通过接口接收运维监控系统的原始数据，原始数据存储模块将原始数据存储于原始数据表中，原始数据聚合存储模块将原始数据进行聚合并存储至第一级聚合数据表，低聚合程度数据聚合存储模块对第一级聚合数据表中的数据再进行多次聚合，产生并存储更高级别的聚合数据。
聚合存储模块原始数据原始数据存储运维原始数据接收模块程度数据存储系统监控数据低聚合第一级存储监控系统接口接收聚合数据

[发明专利]一种电子商务的泛架构-CN202310722149.X在审
发明人：张颖;沈涛 -专利权人：上海墨盾电脑科技有限公司
申请日： 2014-04-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开一种电子商务的泛架构，涉及电子商务技术领域，泛架构采用非标化交叉代码设计，包括24个数据源、数据识别区及数据处理区；工作时，用户输入的原始数据通过互联网传输到数据识别区；若原始数据不符合要求或出现错误，数据识别区提示用户重新输入原始数据；反之，数据识别区将数据输送到数据处理区，数据处理区采用多种算法编译的数据处理矩阵形成数据交叉节点；基于数据处理区内存储的零售商信息及用户消费习惯，向用户的终端设备反馈对应多种规格的原始数据的参数及对应的零售商信息；若用户的终端设备接收到反馈的信息且进行下单，数据处理区则通过数据源将用户的订单传送到对应地零售商的终端设备。
一种电子商务架构

[发明专利]一种数据发布方法及系统-CN202111406518.1在审
发明人：彭长根;罗康;丁红发;谭伟杰 -专利权人：贵州大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种数据发布方法及系统，该方法包括：根据信息熵确定数据发布方提供的原始数据中各设定字段的敏感属性权重；根据条件熵和信息增益确定各设定字段的关联属性权重；根据敏感属性权重和关联属性权重确定各设定字段的隐私权重；将设定字段的数据进行非负数值化处理获得隐私敏感数据矩阵；获得带有隐私权重的隐私敏感数据矩阵；通过对带有隐私权重的隐私敏感数据矩阵进行范数计算确定隐私风险泄露系数；判断隐私风险泄露系数是否在设定范围内；若不在设定范围内，则对原始数据中各设定字段对应的数据进行脱敏处理，用脱敏处理后的数据替换对应设定字段的数据，重新计算隐私风险泄露系数直到符合设定范围。本发明降低了数据隐私泄露风险。
一种数据发布方法系统

[发明专利]一种数据生成方法、装置和用于数据生成的装置-CN202011018144.1在审
发明人：郝天一;陈琨 -专利权人：华控清交信息科技（北京）有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据生成方法、装置和用于数据生成的装置。该方法中，通过从原始数据集中获取待处理的原始数据，根据原始数据集中的其他原始数据，获取原始数据的邻近原始数据，对于原始数据中包含的任一数据类型的第一子数据，根据第一子数据及邻近原始数据中的第二子数据，生成数据类型对应的模拟子数据，根据数据类型对应的模拟子数据，生成原始数据的模拟数据。一定程度上可以降低模拟数据仍能体现该单一原始数据的内容的概率，进而一定程度上避免信息泄露。同时，一定程度上可以保证最后生成的模拟数据之间的关联分布与原始数据集中原始数据之间的关联分布相近，进而提高数据生成效果。
一种数据生成方法装置用于

[发明专利]一种基于多激光雷达数据融合的方法-CN202010379056.8在审
发明人：张林灿;董钊志;张婉蒙;宋罡;刘树全 -专利权人：沃行科技（南京）有限公司
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多激光雷达数据融合的方法，包括如下步骤：读取主激光雷达的原始数据SC1和侧向激光雷达的原始数据SC2；初始化旋转矩阵和平移矩阵；根据步骤二中的旋转矩阵和平移矩阵，变换点云，得到新的点云SC2_；寻找邻近点对，得到重新排列的主雷达点云SC1_；分别去中心得到_SC1_和_SC2_；对应点对矩阵和SVD分解得到新的旋转矩阵和平移矩阵；重复迭代步骤三到步骤六，直到对应点对位置差小于设置的阈值本发明基于多激光雷达数据融合的方法可以有效地将多个激光雷达的数据充分利用，规避多雷达共同的扫描区域目标物被识别为多个物体，保证对智能驾驶车辆周围环境精准的识别，保证决策算法以及后融合算法的数据有效利用。
一种基于激光雷达数据融合方法

[发明专利]基于熵权和层次分析法的综合能源系统运行服务评价方法及装置-CN202011103996.0在审
发明人：曹凯;曹斯明;吴怡;郑颖春;陈猛 -专利权人：国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2020-10-15 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：基于熵权和层次分析法的综合能源系统运行服务评价方法及装置，包括以下步骤：步骤1)，将经济、能效、环保、质量确定为综合能源系统运行服务评价指标，得到原始数据矩阵X；步骤2)，利用熵权法确定各项评价指标权重，得到权重矩阵W(e)；步骤3)，利用层次分析法确定系统不同层次的各项指标权重，得到权重矩阵W(a)；步骤4)，基于熵权法和层次分析法确定的权重矩阵W(e)和W(a)，求出综合权重矩阵W；步骤5)，由原始数据矩阵X和综合权重矩阵W求解综合能源系统运行服务评价结果Y。
基于层次分析综合能源系统运行服务评价方法装置