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[发明专利]无线传感器环境下多属性事件的预测方法-CN201410040442.9有效
发明人：林树宽;杨礼国;乔建忠 -专利权人：东北大学
申请日： 2014-01-27 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种无线传感器环境下多属性事件的预测方法，该方法根据多属性事件流自身的特点，建立多属性事件场，将事件流转化为等间隔，用于构建预测模型的训练样本文件，在此基础上构建垂直和水平的双向预测模型，对多属性事件进行预测
无线传感器环境属性事件预测方法

[发明专利]图像分类方法、装置、电子设备与存储介质-CN202210489486.4在审
发明人：周晨霞;谭昶;张友国;吕军;贾若然;姜殿洪;刘江;冯祥;韩辉;李亚玲 -专利权人：讯飞智元信息科技有限公司;科大讯飞股份有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种图像分类方法、装置、电子设备与存储介质，其中方法包括：确定待分类的图像；基于分类模型，对所述图像进行多属性分类，得到所述图像的多属性分类结果；所述分类模型是在预训练编码器的基础上，基于第一样本图像及其对应的样本多属性分类结果训练得到的本发明提供的方法、装置、电子设备与存储介质，训练流程简单，方法复用性强，节省了数据的标注成本，同时极大提升了模型在多属性分类任务上的分类精度，在此基础上，应用分类模型对输入的图像进行多属性分类，实现了通过同一网络模型识别出图像的不同属性
图像分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多属性聚类的数据融合方法及装置-CN201711473666.9在审
发明人：赵伟;武新;崔维力;宋珂慧 -专利权人：天津南大通用数据技术股份有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多属性聚类的数据融合方法，旨在提高发现真值的准确度，为用户的决策提供更好的辅助信息。包括，数据预处理，描述值准确度更新，属性准确度更新和属性聚类模块。
准确度数据融合数据源聚类数据预处理辅助信息聚类模块异构数据有效解决迭代更新异源收敛融合挖掘决策发现

[发明专利]基于多约束效用函数的异构车联网网络选择方法及系统-CN202010310406.5有效
发明人：聂雷;刘博;李鹏;何亨 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： H04W4/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多约束效用函数的异构车联网网络选择方法及系统，首先，处理上传到数据中心服务器的车辆请求信息和网络状态信息，构建网络属性参数初始化决策矩阵，并使用约束函数进行参数规约处理。然后，建立综合效用函数模型，从主观和客观角度对备选网络集合进行多属性决策，得到最大网络综合效用值。最后，利用切换阈值减少不必要的网络切换决策，保证最优的网络选择机制。
基于约束效用函数异构车联网网络选择方法系统

[发明专利]一种区间直觉模糊多属性群体决策供应商选择方法-CN202011466054.9在审
发明人：杜秀丽;聂彦刚;吕亚娜;邱少明 -专利权人：大连大学
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F16/2457 文献下载
摘要：本发明公开了一种区间直觉模糊多属性群体决策供应商选择方法，先利用已有算子将每一位专家的决策矩阵进行集结形成平均决策矩阵，将每一位专家的决策矩阵和平均决策矩阵拆分为隶属度矩阵、非隶属度矩阵以及犹豫度矩阵，并用本发明改进的双向投影公式计算每一专家和平均决策矩阵的隶属度、非隶属度以值犹豫度矩阵的双向投影值，最后将三个投影值进行加权融合求出每位专家与群体的相似度，来确定每个专家的权重。最后通过确定的权重进行群体决策，选择出最优供应商。该方法充分考虑了区间直觉模糊数的定义及作用，使得决策的结果即对供应商的排序择优上更加合理。
一种区间直觉模糊属性群体决策供应商选择方法

[发明专利]基于两阶段共识优化模型的自适应反馈方法和系统-CN202211470054.5在审
发明人：胡笑旋;晏冰;徐启胜;李军;张星宇 -专利权人：合肥工业大学;安徽三禾一信息科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明根据已知的卫星应急方案属性，构建对应的专家决策矩阵；采用SOM算法聚类获取若干子群；若群共识水平小于阈值时，则在预设的自适应反馈机制的基础上，构建两阶段共识优化模型实现共识达成过程，获取最终的群决策矩阵；根据所述最终的群决策矩阵，采用MULTIMOORA方法获取面向多属性大群体应急决策的卫星应急方案排序结果。
基于阶段共识优化模型自适应反馈方法系统

[发明专利]一种车用电机驱动系统综合性能评价方法-CN201710141108.6在审
发明人：宋强;王伟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种车用电机驱动系统综合性能评价方法，包括步骤1、基于行驶工况运行效能对电机驱动系统进行台架实际测试，以确定评价指标体系；步骤2、确定隶属函数μ(x)；步骤3、根据权重系数确定评价模型；步骤4、针对评价模型进行模糊多属性决策
一种用电驱动系统综合性能评价方法

[发明专利]一种面向多属性词抽取的数据增广方法-CN202310658623.7在审
发明人：刘斌;聂常赟;赵火军 -专利权人：四川九洲电器集团有限责任公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多属性词抽取的数据增广方法，涉及数据处理领域，包括：首先对于包含多个属性词的原训练样本句子，基于文本片段，进行属性词标注；然后根据标注结果，构造多属性词标签数据集；最后将多属性词标签数据集中的各个子集与原样本句子进行结合，生成新的训练样本；本发明，降低了人工数据标注成本，缓解标注数据不足的问题，在多属性抽取应用场景中设计了基于文本片段标签的数据增广方法，合成了新的训练样本，扩充了训练数据；增广后的训练数据集使模型能够从数据中学习到更多的特征
一种面向属性抽取数据增广方法

[发明专利]一种多属性优化网络路径的搜索方法-CN202210966084.9在审
发明人：陈鸣;凌浩南 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04L45/12 文献下载
摘要：本发明提出了一种在通信网络中搜索多属性优化网络路径的方法，以满足各种网络应用对网络多种性能日益增长的需要。不同于其他搜索方法，该方法提出一种支持搜索多属性优化网络路径方法的系统和一种描述特定网络路径的多属性优化的模型并给出对该模型的求解算法，在大规模网络中仍具有搜索速度快的优势；本发明具有确定多属性优化路径
一种属性优化网络路径搜索方法

[发明专利]一种基于TOPSIS-AHP的防浪林物种的筛选方法-CN201810182132.9在审
发明人：董增川;韦一鸣;徐伟;张方煜;周悦;王建婷;任杰;赫冉 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-03-06 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法以防浪林物种为参照对象，选定评价指标，确定适宜性评价标准，利用层次分析法确定评价指标权重后，运用多属性TOPSIS决策优选模型计算待选防浪林物种的适宜性，并进行评价，给出最优的防浪林物种。与现有技术相比，本发明方法简单，能方便决策者迅速的做出相关决策，避免了耗费大量的财力成本和时间成本进行种植试验，具有很强的实用性和广泛的适用性。
防浪物种评价指标适宜性筛选层次分析法模型计算评价标准时间成本种植试验权重优选决策

[发明专利]一种基于多属性决策的流优先级控制方法-CN201711094386.7有效
发明人：陈鸣;胡慧;陈兵;胡超 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-11-09 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： H04L12/851 文献下载
摘要：一种基于多属性决策的流优先级控制方法，基于HPFF内核单元，该单元包含钩子模块、流信息表和流分类器，在一个分组从源主机到目的主机路径的往返时延RTT内，HPFF内核单元更新和维护流的属性信息；计算每一条流的优先级本发明的优势在于：HPFF通过流的多个属性计算流的优先级，较已有的单属性决策方法，能更好地评估服务流的代价，为流调度提供更为准确的信息；HPFF无需修改网络应用和交换机功能，具有实际可部署性；相比现有方法
一种基于属性决策优先级控制方法

[发明专利]基于多属性卷积神经网络的变工况行星齿轮箱太阳轮故障诊断方法-CN201710705029.3在审
发明人：单建华;佘慧莉;吕钦;张神林;王孝义 -专利权人：安徽工业大学
申请日： 2017-08-17 - 公布日： 2017-12-19 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多属性卷积神经网络的变工况行星齿轮箱太阳轮故障诊断方法，属于机械故障诊断技术领域。该方法首先采集行星齿轮箱太阳轮不同故障类型、不同转速、不同负载工况下的行星齿轮箱的振动数据，从振动数据中创建多个样本点并赋予相应的多属性标签，搭建多属性卷积神经网络，训练多属性卷积神经网络，测试时从待诊断的行星齿轮箱的振动数据中创建多个数据样本点，用训练好的多属性卷积神经网络对测试样本点进行诊断，完成对变工况行星齿轮箱太阳轮故障诊断。
基于属性卷积神经网络工况行星齿轮箱太阳故障诊断方法

[发明专利]一种基于群体决策集成学习的泡沫浮选工况识别方法-CN202110137576.2有效
发明人：周晓君;贺婧怡;孙燕 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于群体决策集成学习的泡沫浮选工况识别方法，以提高工况识别的准确率，为实现药剂添加量的最优控制提供基础，进而提升矿物回收率，本发明方法包括：收集泡沫浮选数据集以及专家经验知识；利用联结主义学习与符号主义学习生成个体学习器；根据个体学习器的性能，利用2AGSAIVIFCA算子计算个体学习器的权重；利用混合状态转移算法，找到最优的属性权重；利用群体多属性决策方法，输出工况识别结果。
一种基于群体决策集成学习泡沫浮选工况识别方法

[发明专利]优势关系粗糙集分类规则获取方法、系统、设备及介质-CN202210096851.5在审
发明人：李少勇;黄皓宇;余林 -专利权人：五邑大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了优势关系粗糙集分类规则获取方法、系统、设备及介质，通过根据获取的分布式数据集和预设偏好属性，构造对应的分布式偏好信息系统，再根据分布式数据集的分类标签，通过优势关系粗糙集方法确定分布式偏好信息系统的多个决策类后，获取各个偏好子信息系统的决策类近似集，并根据各个偏好子信息系统的决策类近似集，得到分布式偏好信息系统的决策类近似集，进而得到分类规则的方法，实现在保证优势关系一致性不受数据规模影响的基础上，基于已有局部知识合成所需全局知识，不仅避免全局知识获取的不必要重复计算，有效提升数据处理效率，而且简单有效地解决偏好多属性决策信息系统的不相容问题，进而保证全局分类规则获取的合理有效。
优势关系粗糙分类规则获取方法系统设备介质

[发明专利]一种高光谱图像分类方法、存储介质和计算机设备-CN202010778671.6有效
发明人：刘枚壮;杨志景;叶街林 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-08-05 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱图像分类方法，该方法步骤如下：S1：对高光谱数据进行归一化；S2：设置若干个不同的邻域窗口的尺度；S3：将原始的高光谱数据用加权均值滤波器对图像进行降噪和边缘提取特征；S4：获取高光谱图像的属性轮廓，并获取高光谱图像的扩展多属性轮廓，再使用加权均值滤波器来降低噪声并平滑高光谱图像中的同质区域，采用加权扩展多属性轮廓来特征提取；S5：将S3和S4得到的特征进行特征融合得到一个复合特征，从而得到多个尺度的复合特征；S6：将S5获得的多个尺度的复合特征分别作为极限学习机的输入来进行分类，最后采用了决策融合，使用多票选举制度，将不同尺度的分类结果组合为最终产生的最优结果。
一种光谱图像分类方法存储介质计算机设备