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[发明专利]微局部线性噪声压制方法及装置-CN201911105030.8有效
发明人：徐基祥;胡英;崔化娟;孙夕平;曾庆才;张征 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种微局部线性噪声压制方法及装置。所述方法包括：获取三维共炮集数据体及处理参数；将三维共炮集数据体中各共炮集数据分解为单边记录；根据所述处理参数，从所述单边记录中提取局部时空窗口数据；根据所述局部时空窗口数据，确定局部线性噪声的位置，并将局部线性噪声存入一维数组；从所述一维数组中提取微局部数据，进行特定中值滤波，得到微局部线性噪声；从所述单边记录中减去所述微局部线性噪声，得到去噪后的单边记录。本发明通过在局部时空窗口中用拉东变换确定噪声位置，再用特定的中值滤波提取微局部线性噪声，实现了压制微局部线性噪声，提高复杂地表区地震资料的信噪比，对局部线性噪声压制具有明显效果。
局部线性噪声压制方法装置

[发明专利]模型训练方法、色彩配方的预测方法、系统、设备及介质-CN202210227941.3有效
发明人：李鸿峰;张宸;贾昌武;谭国豪 -专利权人：深圳市玄羽科技有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、色彩配方的预测方法、系统、设备及介质，该模型训练方法包括：获取一历史训练数据集，该历史训练数据集包括色彩数据以及与色彩数据对应的配方数据；构建局部线性网络模型；基于历史训练数据集训练所述局部线性网络模型，以得到训练后的局部线性网络模型；训练后的局部线性网络模型以色彩数据作为输入，以预测配方数据为输出。本发明通过获取色彩数据以及与色彩数据对应的配方数据的历史训练数据集，基于历史训练数据集对构建的局部线性网络模型进行训练，以得到训练后的局部线性网络模型；以便利用训练后的局部线性网络模型精准地预测出对应的配方数据，提高了局部线性网络模型的预测精准度。
模型训练方法色彩配方预测系统设备介质

[发明专利]基于局部投影和全局插值的非线性模型降阶方法-CN201510953165.5在审
发明人：杨帆;曾璇 -专利权人：复旦大学
申请日： 2015-12-16 - 公布日： 2017-06-23 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明属于集成电路技术领域，涉及一种基于局部投影全局插值的非线性模型降阶方法。所述方法包括读取电路网表文件，写成状态空间方程形式；利用“训练输入”获取系统状态轨迹，在状态轨迹上选取展开点，对非线性系统进行分段线性化；对于分段线性系统中的每一个线性系统，产生合适的局部投影矩阵；对局部投影矩阵进行变换，使得各局部投影降阶子系统的坐标系一致；对于每个分段线性系统，利用变换后的局部投影矩阵，对系统进行投影，将投影降阶系统全局插值获得降阶系统。本方法避免了传统方法的局部坐标到全局坐标的变换；同时采用了全局插值，使所需的局部降阶系统的规模明显缩小。
基于局部投影全局非线性模型方法

[发明专利]局部放电信号检测系统-CN201410573010.4在审
发明人：陆国俊;熊俊;李光茂;杨森;杨珏;钟少泉;刘宇;罗祖为;敖昌民;吴杰;黄炎光;盛戈皞;罗林根 -专利权人：广州供电局有限公司;上海交通大学
申请日： 2014-10-23 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种局部放电信号检测系统，包括外置传感器、滤波电路、线性放大电路和包络检测电路，外置传感器用于采集电力系统的局部放电信号，并将采集的局部放电信号传送到滤波电路，滤波电路用于抑制局部放电信号中的电晕干扰、噪声和电话干扰信号，并将抑制后的局部放电信号传送到线性放大电路，线性放大电路用于对所述局部放电信号进行线性放大，并将线性放大后的局部放电信号发送到包络检测电路，包络检测电路用于对局部放电信号进行包络检测，并输出局部放电信号的局部峰值电压。实施本发明，可对手机信号进行有效抑制，提高抗干扰性，还可保留大量重要的局部放电信息，降低后端数据采集的采样频率，有效释放总线带宽，降低系统功耗。
局部放电信号检测系统

[发明专利]一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统-CN202211464179.7有效
发明人：罗运;苏世亮 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统，对数据计算空间权重矩阵和二阶邻接矩阵；使用弱回归模型进行局部加权回归，拟合得到局部弱回归模型；对数据进行预测转换，得到二阶回归数据；将二阶邻接矩阵作为局部筛选，局部弱回归模型作为基础回归模型，空间权重矩阵作为局部权重，使用集成方法中的混合模型对二阶回归数据进行拟合，得到局部集成模型；使用局部留一法交叉验证，对模型进行评估选择，得到最优的空间非线性回归模型。本发明将集成学习中的混和模型引入空间回归，并使用弱回归模型作为基础局部回归模型以引入非线性关系，从而得到高效的空间非线性回归模型，以此捕捉空间非平稳性中的非线性关系。
一种基于集成学习空间非线性回归方法系统

[发明专利]用于确定用于SoC的控制技术观测器的方法-CN201480011726.3有效
发明人： C·哈默特纳;S·亚库贝克;A·苏尔扬诺维克 -专利权人： AVL里斯脱有限公司
申请日： 2014-01-17 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：为了能够对于任意电池类型构造并且至少部分自动化地创建控制技术观测器，首先通过基于数据的建模方法由之前确定的优化试验规划的测量数据确定电池的非线性模型，该非线性模型以局部模型网络的形式，该局部模型网络包括多个局部的线性的时不变的动态模型对于模型网络的每个这样确定的局部模型(LMi)随后确定局部观测器。用于评估SoC的控制技术观测器(13)随后由局部观测器的线性组合产生。
用于确定 soc 控制技术观测器方法

[发明专利]一种汽车EPS转向系统多模型转角控制器的构造方法-CN201911346560.1有效
发明人：孙晓东;曹俊豪;陈龙;田翔;杨泽斌;李可 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： B62D5/04 文献下载
摘要：本发明公开汽车驱动控制领域中的一种汽车EPS转向系统多模型转角控制器的构造方法，利用模糊均值聚类算法聚类分析EPS转向系统的n组参考电流和转角数据点得到p个集合，采用随机逼近法识别出p个局部线性模型，计算出间隙度量，得到p阶间隙度量矩阵，对间隙度量矩阵层次聚类分析得到M个局部线性模型集，从每个模型集中选择一个模型得到M个局部线性模型，设计对应的M个局部控制器；每个局部控制器输出各自的局部电流，M个局部电流和局部电流权值作为电流混合策略模块的输入，助力电流计算模块输出参考电流；本发明通过构造局部控制器，用一组简单的线性系统替代非线性EPS转向系统来创建多模型转角控制器，提高EPS转向系统的控制性能和抗干扰性能。
一种汽车 eps 转向系统模型转角控制器构造方法

[发明专利]一种基于有限高斯混合模型的多模型时空建模方法-CN201910497944.7有效
发明人：徐康康;杨海东;印四华;朱成就 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于有限高斯混合模型的多模型时空建模方法，应用于非线性分布参数系统，基于有限高斯混合模型，将由非线性分布参数系统得到的非线性空间划分为多个局部操作子空间，将原始复杂的非线性时空动态方程归结为几个简单的非线性时空动态方程，从而进行局部建模；在集成所有局部时空模型时采用主成分回归方法计算每个局部时空模型的权重，避免了多重共线性的存在，通过多模型建模重构了一个大工作区域的全局时空模型。本发明方法对大尺度、强非线性和时变系统具有更好的性能。
一种基于有限混合模型时空建模方法

[发明专利]图像分类方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品-CN202210465237.1在审
发明人：邵每文 -专利权人：武汉联影医疗科技有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像分类方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品，计算机设备获取待识别医疗影像集合，并构建待识别医疗影像集合的至少一个局部线性模型，根据各局部线性模型与标定局部线性模型，确定待识别医疗影像集合的分类量化值其中，局部线性模型用于表示待识别医疗影像集合中的各待识别影像由外部环境因素导致的差异。在本方案中，待识别医疗影像集合为同一部位的影像集合，计算机设备针对待识别医疗影像集合构建局部线性模型，该局部线性模型可以表征影像集合中的影像数据由于外部环境等因素造成的类内差异，从类内差异的维度对待识别医疗影像集合进行分类
图像分类方法装置计算机设备存储介质程序产品

[发明专利]局部非线性系统振动响应的快速预测方法-CN202111616968.3在审
发明人：邓兆祥;张宇彪;刘思;胡帮良;蒲阳;贺本刚;陈之春 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明属于机械工程领域，具体涉及局部非线性系统振动响应的快速预测方法，将整个系统拆分为主体线性系统部分和局部非线性环节，并把各个局部非线性环节分别处理为等效模型，以表达各个局部摩擦力或敲击力与摩擦运动或敲击运动之间的非线性映射关系，并实现局部非线性环节中摩擦力或敲击力的快速准确预测，进而通过组合计算实现整个系统的强迫振动响应快速预测。
局部非线性系统振动响应快速预测方法

[发明专利]一种图像分割方法、装置及终端设备-CN202110649372.7有效
发明人：王军芬;冯艳红;朱占龙;李明亮 -专利权人：河北地质大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种图像分割方法、装置及终端设备，该方法包括：计算原始灰度图像的局部空间算子和局部灰度算子；根据所述局部空间算子和所述局部灰度算子对所述原始灰度图像进行非线性滤波处理，得到非线性加权和图像；获取所述非线性加权和图像的灰度集合；基于模糊聚类算法和所述非线性加权和图像的灰度集合，对所述非线性加权和图像进行图像分割，得到所述非线性加权和图像分割后的区域。本申请通过对所述原始灰度图像进行非线性滤波处理，能够避免噪声对图像分割算法的影响，提高算法的鲁棒性，从而改善图像的分割效果。
一种图像分割方法装置终端设备

[实用新型]局部放电信号检测装置-CN201420622508.0有效
发明人：陆国俊;李光茂;杨森;熊俊;敖昌民;吴杰;杨珏;钟少泉;刘宇;黄炎光;罗祖为;盛戈皞;罗林根 -专利权人：广州供电局有限公司;上海交通大学
申请日： 2014-10-23 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G01R31/14 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种局部放电信号检测装置，包括外置传感器、滤波电路、线性放大电路和包络检测电路，所述外置传感器与所述滤波电路连接，将检测的局部放电信号传送到所述滤波电路，所述滤波电路与所述线性放大电路连接，将滤波后的所述局部放电信号传送到所述线性放大电路，所述线性放大电路与所述包络检测电路连接，将线性放大后的局部放电信号传送到所述包络检测电路进行包络检测。实施本实用新型，可对手机信号进行有效抑制，提高抗干扰性，还可保留大量重要的局部放电信息，降低后端数据采集的采样频率，有效释放总线带宽，降低系统功耗。
局部放电信号检测装置

[发明专利]一种基于局部近邻稀疏表示的目标识别方法-CN201010143009.X有效
发明人：王春恒;惠康华;肖柏华 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2010-04-09 - 公布日： 2010-09-08 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明为一种基于局部近邻稀疏表示的目标识别方法，其输入样本模块从数据库中输出并且由本单位化模块c类训练样本集和测试样本集进行单位化，获得单位化后的训练样本集A和测试样本集Y；局部近邻计算模块对于单位化后的测试样本集Y中的每个测试样本y，分别计算测试样本y在训练集A每个类别中的局部近邻；线性重构权值向量计算模块用每个类别的局部近邻线性重构测试样本y，并得到每个类别的线性重构权值向量，同时线性重构权值向量需要满足范数约束条件；局部近邻稀疏表示残差计算模块根据每个类别的线性重构权值向量，计算测试样本y在每个类别的局部近邻稀疏表示残差；分类模块根据每个类别的局部近邻稀疏表示残差，对测试样本y进行分类。
一种基于局部近邻稀疏表示目标识别方法

[发明专利]一种修正超声波局部放电检测的方法和系统-CN201610156063.5有效
发明人：朱正国;何斌斌;余英;杨开;龚鹏 -专利权人：深圳供电局有限公司;珠海市伊特高科技有限公司
申请日： 2016-03-18 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明提供一种修正超声波局部放电检测的方法，包括从历史数据中提取多个局部放电信号线性频谱后处理，得到系数矩阵及每一局部放电信号的主成分特征，构建出局部放电信号的分类模型及每一类的线性频谱均值；获取纯噪声信号的线性频谱均值，根据系数矩阵，得到纯噪声超声波信号的分类模型；将局部放电信号每一类的线性频谱均值与纯噪声信号的线性频谱均值相加，修正局部放电信号的分类模型；获取待检信号，根据系数矩阵得到待检信号的主成分特征并引入纯噪声及局部放电信号修正后的分类模型中
一种修正超声波局部放电检测方法系统

[发明专利]用于预测的稳定的局部可解释模型-CN202310267412.0在审
发明人：马小明;韩四儿;张雪英;尉文沛;许静;许晶;高磊;张阿鹏 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2023-03-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明涉及用于预测的稳定的局部可解释模型。本文描述的示例提供了一种计算机实现的方法，其包括确定机器学习模型的内核宽度。该方法还包括使用内核宽度来构建局部可解释线性模型。该方法还包括计算局部可解释线性模型的特征的贡献和置信度。该方法还包括更新局部可解释线性模型以生成最终模型并计算最终模型的总体置信度。
用于预测稳定局部可解释模型

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