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[发明专利]一种车载设备故障趋势预测方法-CN201810166699.7在审
发明人：李晋;梁强升;吕利民;徐国飞;谢湘;林德辉;冼志威;陈孝德;刘建成;梁毅;高娅莉;温辛妍;夏科芬;黎志华;黄诗瑶;梁恺文;李亚;关维;李兆新;张昕 -专利权人：广州地铁集团有限公司;北京锦鸿希电信息技术股份有限公司
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：所述方法包括以下步骤：S1：采集车载设备发生的故障类型和故障数据，并将各种故障概率整理为序列X_i；S2：判断步骤S1中序列是否平稳，若序列为非平稳序列，将该序列进行预处理；S3：对平稳的序列进行自回归模型识别，并确定自回归模型阶数；S4：利用算法对自回归模型进行参数的初步估计，并对自回归模型进行适应性检验以确认有效的模型；S5：通过确定的自回归模型进行各故障类型的故障概率的预测，再利用回归分析方程输出整个车载设备的故障概率
自回归模型车载设备故障概率故障趋势预测故障类型自回归模型阶数预处理回归分析方程列车运行效率适应性检验保障列车初步估计高效运行故障数据列车运行判断步骤平稳序列发生率再利用预测算法采集输出安全发现

[发明专利]基于高斯回归模型的作战仿真实验方案优化方法-CN202010685746.6在审
发明人：姚雯;常强;周炜恩;朱效洲;陈小前 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2020-07-16 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯回归模型的作战仿真实验方案优化方法，所述方法包括：S1，随机选取初始数量的实验因子，运行仿真系统进行仿真，得到初始数据集；S2，基于初始数据集建立反应评估指标预期分布的高斯回归模型；S3，基于高斯回归模型确定下一次仿真实验因子取值；S4，基于实验因子运行得到的当前仿真结果，通过采集函数决定是否接收当前仿真结果构成数据集；S5，基于数据集更新高斯回归模型；S6，通过步骤S3‑S5反复迭代，不断优化高斯回归模型。本发明的基于高斯回归模型的作战仿真实验方案优化方法，在保证结果有效性的基础上，进一步减少仿真运行次数。
基于回归模型作战仿真实验方案优化方法

[发明专利]基于多重回归模型的产品加工价格预估方法及系统-CN202010545222.7在审
发明人：高威廉;曼吉特·幸格;高登 -专利权人：中山世达模型制造有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种基于多重回归模型的产品加工价格预估方法和系统，该方法包括如下步骤：收集多个产品数据，建立产品原始数据集，所述产品数据包括产品数量、产品表面积、产品加工复杂度、产品X轴长度、产品Y轴长度、产品Z轴长度、刀具使用率、产品公差等级、产品可加工性、材料单价、材料密度和价格；依据所述产品原始数据集，建立多线性回归模型；将所述产品原始数据集划分为训练子集和测试子集，通过训练子集训练所述多线性回归模型，使用验证子集验证所述多线性回归模型的准确性，依据验证结果调整所述多线性回归模型，确定最终的多线性回归模型。
基于多重回归模型产品加工价格预估方法系统

[发明专利]一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法-CN202010044000.7在审
发明人：许川佩;陈朋方;苑洪禹;范兴茂;陈凯;张弦 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： A61B5/053 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生物电阻抗的自适应血糖测量方法，根据获取的从低频到高频的激励信号，得到低频到高频的生物电阻抗谱，进行滤波和特征提取后，得到特征矩阵，获取所述特征矩阵的自变量，结合因变量建立回归模型，从多个所述自变量中随机选取一个所述自变量作为第一变量，并判断选取的第一统计量值是否满足第一临界值，将所述第一变量引入所述回归模型，获取子回归模型，选取并判断下一个所述第一变量是否引入所述回归模型，直至无所述自变量引入所述回归模型，并结合获取的多个血糖值和对应的所述生物电阻抗谱，得到对应的所述回归模型，能根据人体差异自动调整，提高血糖测量的准确性。
一种基于生物电阻抗自适应血糖测量方法

[发明专利]目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202110090473.5在审
发明人：辛颖;冯原;王冠中;苑鹏程;张滨;王晓迪;龙翔;彭岩;郑弘晖;韩树民 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标检测模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和计算机视觉技术。具体实现方案为：通过初始模型的分类网络，对样本图像的特征图进行处理得到所述特征图的热度图和分类预测结果，根据分类预测结果和样本图像的分类监督数据确定分类损失值，并根据特征图的热度图确定特征图中像素点的类别概率，以得到特征图的概率分布图；通过初始模型的回归网络，对特征图进行处理得到回归预测结果，并根据概率分布图、回归预测结果和样本图像的回归监督数据，确定回归损失值；根据回归损失值和分类损失值，对初始模型进行训练，得到目标检测模型，提供了一种能够提高目标检测模型精度的训练方法。
目标检测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种异地患者就医的影响因素的分析方法-CN202210069250.5在审
发明人：王勇 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06Q50/22 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种异地患者就医的影响因素的分析方法，该方法包括：获取在目标城市就医的异地患者的病例数据、地理要素数据和社会经济数据；基于病例数据、地理要素数据和社会经济数据，确定异地患者就医的多种第一影响因素；利用多元回归模型对多种第一影响因素进行筛选，得到多种第二影响因素；患者流出地级市到目标城市的就诊率为因变量，多种第二影响因素为自变量，利用OLS回归模型、GWR回归模型和MGWR回归模型对因变量和自变量进行拟合分析，确定拟合度最高的目标回归模型；基于目标回归模型的显著性检验变量，从第二影响因素中确定出目标影响因素，以对目标影响因素进行分析。
一种异地患者就医影响因素分析方法

[发明专利]剩余寿命预测系统、剩余寿命预测装置以及剩余寿命预测程序-CN202080067107.1在审
发明人：福井健一;北井正嗣 -专利权人：国立大学法人大阪大学;NTN株式会社
申请日： 2020-09-14 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：剩余寿命预测系统(100)具备：学习信息取得部(110)，取得学习用动作机构(200)的到动作极限为止的各时刻的学习劣化量信息、学习特征量矢量、学习剩余寿命；第一回归模型培育部(120)，基于学习特征量矢量、学习劣化量信息，培育推测劣化量的第一回归模型；第二回归模型培育部(150)，基于学习劣化量信息以及学习剩余寿命，培育推测剩余寿命的第二回归模型；评价信息取得部(130)，取得从评价用动作机构的动作获得的评价特征量矢量；以及剩余寿命导出部(140)，将评价特征量矢量作为输入，通过第一回归模型推测评价劣化量信息，将所获得的评价劣化量信息作为输入，通过第二回归模型导出剩余寿命。
剩余寿命预测系统装置以及程序

[发明专利]生成目标检测模型的方法、装置和自动驾驶车辆-CN202210896263.X在审
发明人：李耀波;安耀祖;姚卓坤 -专利权人：北京京东乾石科技有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06V20/56 文献下载
摘要：本申请公开了一种生成目标检测模型的方法、装置和自动驾驶车辆，涉及自动驾驶领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标样本图像；将目标样本图像输入到机器学习模型包括的骨干网络中，得到目标样本图像的特征图；根据目标样本图像和特征图，生成热图；通过机器学习模型包括的分类网络对热图内各位置点进行分类处理，并基于各位置点对应的分类处理结果与热图内各位置点的类别标签确定分类损失值；通过机器学习模型包括的回归网络对热图内各位置点进行回归处理，并基于各位置点对应的回归处理结果与热图内各位置点的回归标签确定回归损失值；基于分类损失值和回归损失值对机器学习模型进行训练，得到目标检测模型。
生成目标检测模型方法装置自动驾驶车辆

[发明专利]有机物走航数据校准方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210510530.5在审
发明人：黄渤;陈希;陈小敏;黄金燕 -专利权人：广州禾信仪器股份有限公司
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：方法包括：获取至少一个固定站的有机物数据以及各固定站对应的气象数据；基于各固定站的有机物数据以及各固定站对应的气象数据建立各固定站对应的回归模型，得到回归模型集合，回归模型表示固定站的有机物数据与气象数据之间的映射关系；根据观测到的走航有机物数据对应的时间以及空间，在回归模型集合中确定目标回归模型；将所述观测到的走航有机物数据、走航气象数据以及目标气象数据输入至所述目标回归模型进行校准，得到校准后的走航有机物数据。
有机物数据校准方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种多元工艺逻辑回归的激光拼板焊缝质量分类方法-CN202211596391.9在审
发明人：杨润党;孔宁;董家琛;韦乃琨;胡晓轩;杨山林 -专利权人：上海船舶工艺研究所（中国船舶集团有限公司第十一研究所）
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：一种多元工艺逻辑回归的激光拼板焊缝质量分类方法，包含：记录日常调试激光拼板工位每一条焊缝的焊接工艺参数和质量结果；把数据集分为训练集和测试集；对训练集、测试集的焊缝工艺参数进行归一化和中心化处理；使用梯度下降法求解并构建多元工艺逻辑回归模型；设置多元工艺逻辑回归模型超参数和模型参数初始值；训练多元工艺逻辑回归模型；对多元工艺逻辑回归模型的损失和正确率进行可视化输出；权值向量逆转归一化；对激光拼板焊缝进行质量预测分类；根据焊缝的焊接工艺参数，对训练集、测试集的焊缝工艺参数进行归一化和中心化处理，对多元工艺逻辑回归模型的损失和正确率进行可视化输出，对激光拼板焊缝进行精准的质量预测分类。
一种多元工艺逻辑回归激光拼板焊缝质量分类方法

[发明专利]基于贝叶斯正则化的硫磺回收装置软测量方法-CN202310921783.6在审
发明人：郑俊华;叶茂钞;周乐;吕玉婷 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯正则化的硫磺回收装置软测量方法，包括：在线检测硫磺回收装置的过程变量数据，并对其进行预处理和归一化处理；将处理后的过程变量数据输入至构建的基于贝叶斯正则化的概率主元回归软测量模型中，获得在线过程变量数据对应的关键指标值；所述的基于贝叶斯正则化的概率主元回归软测量模型在训练过程中，通过贝叶斯正则化方法自动确定主元回归模型中的主元个数。本发明在传统主元回归模型的基础上，引入概率建模的方法，并通过贝叶斯正则化方法自动确定主元回归模型中的主元个数，克服了传统主元回归模型的不足，极大地提高了硫磺回收装置中的关键指标在线检测效果和性能。
基于贝叶斯正则硫磺回收装置测量方法

[发明专利]一种基于分散式OSC-PLS回归模型的故障检测方法-CN201810233506.5有效
发明人：童楚东;俞海珍;朱莹 -专利权人：宁波大学
申请日： 2018-03-06 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开一种基于分散式OSC‑PLS回归模型的故障检测方法，旨在从同等对待各测量变量的角度出发，建立行之有效的故障检测模型实施更可靠的故障检测。具体来讲，本发明方法借鉴分散式建模的策略，在剔除每个测量变量与其他测量变量之间正交不相关信号后，再利用PLS回归算法建立两者之间的回归模型，然后利用每个测量变量的估计误差实施故障检测。相比于传统方法，本发明方法在利用分散式建模的基础上同等的为每个测量变量建立其各自的回归模型，并且将各个回归模型中的正交不相关信号剔除，最大程度地保障了回归模型的软测量精度从而保证了后续的故障检测性能。
故障检测回归模型分散式测量相关信号建模正交剔除故障检测模型最大程度地估计误差数据驱动软测量再利用算法优选回归保证

[发明专利]一种生猪养殖污水水质敏捷监测的方法-CN201911298578.9有效
发明人：周素茵;周昊;徐爱俊 -专利权人：浙江农林大学
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G01N33/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种生猪养殖污水水质敏捷监测的方法，对生猪养殖污水处理工序中的污水进行采样，并遴选出建模样本和检验样本，对样本中的各水质指标进行定量检测；基于具有显著相关性的三个指标构建出相应的回归模型；筛选出拟合效果较好的回归模型；基于检验样本的数据和实测值对回归模型的准确性进行验证；再针对NH3‑N、EC和TN三个指标进行综合建模；最终得出针对NH3‑N和TN的最优回归模型；针对TP和COD，分别建立线性回归模型。基于所得到的回归模型，确定生猪养殖污水敏捷监测方案。该方法解决了传统畜禽养殖污水水质监测方案中水质指标测量难度系数大、成本高、效率低的问题，有效提高了监测效率。
一种生猪养殖污水水质敏捷监测方法

[发明专利]基于人工侧线的仿生机器鱼近壁面流场识别方法及系统-CN202110511911.0有效
发明人：谢鸥;姚吉;葛飞飞;孙兆光;牛雪梅 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于人工侧线的仿生机器鱼近壁面流场识别方法及系统，包括以下步骤：在仿生机器鱼上配置多个压力传感器，通过多个压力传感器采集压力数据；依据压力数据，采用多层前馈神经网络构建来流速度的预测回归模型和靠壁距离的预测回归模型；采用均方误差和决定系数对来流速度的预测回归模型进行评估，获得最优的来流速度的预测回归模型；采用均方误差和决定系数对靠壁距离的预测回归模型进行评估，获得最优的靠壁距离的预测回归模型。
基于人工侧线仿生机器鱼近壁面流场识别方法系统

[发明专利]一种多视觉特征集成的无参考超分辨图像质量评价方法-CN202010086336.X有效
发明人：张凯兵;朱丹妮;罗爽;卢健;李敏奇;刘薇;苏泽斌;景军锋;陈小改 -专利权人：厦门风云科技股份有限公司
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多视觉特征集成的无参考超分辨图像质量评价方法，包括以下步骤：首先分别提取图像的三类统计特性，即局部频域特征、全局频域特征和空间域特征，采用多分辨率的分析方法描述超分辨图像的失真机理；其次，建立并利用AdaBoost决策树回归模型获取每类统计特征的预测分数，然后再利用脊回归模型层次化建立统计特征的预测分数与主观质量分数之间的映射对应关系，训练评价模型进而评价超分辨图像的质量。本发明提出了由粗到精的层次化回归模型以预测超分辨图像的质量，先通过AdaBoost决策树回归模型粗略预测超分辨图像质量分数，然后通过脊回归模型进行层次化回归，以进一步提高评估准确性。
一种视觉特征集成参考分辨图像质量评价方法