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]色调对应方法及图像处理装置-CN201110394706.7有效
  • 徐纬 - 联咏科技股份有限公司
  • 2011-12-02 - 2013-06-05 - G09G5/02
  • 本发明公开了一种色调对应方法,用于调整一图像的一对比度,其包括有根据该图像的一亮度及一锐利度,产生对应于该图像的一亮度直方图;对该亮度直方图进行一直方图等化运算,以产生对应于该图像的一亮度转换函数;对该亮度转换函数及一线性函数进行一权重运算,以产生对应于该图像的一权重亮度转换函数;根据该权重亮度转换函数,产生对应于该图像的一色调对应查询表;以及根据该色调对应查询表,调整该图像的该亮度,以调整该图像的该对比度。
  • 色调对应方法图像处理装置
  • [发明专利]多视SAR图像分割方法及装置-CN201610833053.0有效
  • 赵泉华;李晓丽;李玉 - 辽宁工程技术大学
  • 2016-09-19 - 2018-11-09 - G06T7/143
  • 本发明提供了一种多视SAR图像分割方法及装置,其中,该方法包括:读取待分割多视SAR图像;初始化双权重w;重复执行下述步骤:计算Gamma分布尺度参数β;计算上述图像的或然率p(z|w);计算上述双权重w的分布函数p(w);计算品质函数L;根据梯度法更新上述双权重w;将更新后的双权重w代入品质函数L;直到|L(t+1)‑L(t)|小于预设的阈值ε时,停止执行上述步骤,根据当前的双权重w确定上述图像中各个像素所属的类别;按照各个像素所属的类别输出分割结果。
  • 多视sar图像分割方法装置
  • [发明专利]风险评估方法、装置及电子设备-CN202110642715.7在审
  • 盛锴;赖小林;陈勇;陈小清;陈东波 - 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司
  • 2021-06-09 - 2021-09-10 - G06Q10/06
  • 本发明涉及风险评估方法、装置及电子设备,方法包括:获取待评估对象的数据、多个评价因素以及多个评价指标;分别对各个评价因素以及评价指标进行权重计算,确定各个评价因素以及各个评价指标的权重;根据待评估对象的数据、各个评价因素的权重以及各个评价指标的权重,构建多个多评价指标的综合测度函数;基于各个综合测度向量确定对应的置信度,以确定待评估对象相应的风险评价等级;对比待评估对象各个综合测度函数对应的风险评价等级,通过建立多评价指标的综合测度函数,综合考虑了不同函数下的评价等级,进一步保证了风险评价的准确率,对有差异结果对象进行重点监测。
  • 风险评估方法装置电子设备
  • [发明专利]设备健康状态估计方法、设备、存储介质-CN202211464098.7在审
  • 赵静毅;张蕾;袁彬彬;肖骁 - 交控科技股份有限公司
  • 2022-11-22 - 2023-03-14 - G06Q10/0639
  • 本申请提供一种设备健康状态估计方法、设备、存储介质,该方法建立多层级评估指标体系;建立白化权函数,白化权函数包括5个灰类,每个灰类对应一个健康状态等级,健康状态等级包括健康,良好,亚健康,故障,报废;确定多层级评估指标体系中各指标的权重;根据白化权函数,以及各指标的权重,确定隶属度向量;基于隶属度向量,在健康状态等级中估计设备的健康状态。本申请提供的方法,建立多层级评估指标体系,确定多层级评估指标体系中各指标的权重;根据白化权函数,以及各指标的权重,确定隶属度向量;基于隶属度向量,在健康状态等级中估计设备的健康状态,可解决评估指标不全面
  • 设备健康状态估计方法存储介质
  • [发明专利]采用冗余性动态权重的特征选择方法-CN202011080135.5在审
  • 郭继昌;肖利军 - 天津大学
  • 2020-10-10 - 2021-06-15 - G06K9/62
  • 本发明属于机器学习、特征选择领域,为同时考虑特征的冗余性、相关性和交互性信息,以尽量减少目标函数中有用信息的丢失,提高特征选择算法性能。为此,本发明采取的技术方案是采用冗余性动态权重的特征选择方法,采用动态更新特征权重的方法,在每一轮特征选择之后,计算候选特征与本轮已选特征间的对称不确定性及与类标签间的三路交互信息,生成权重更新系数,通过权重计算特征的目标函数值,并挑选目标函数值最大的候选特征。
  • 采用冗余动态权重特征选择方法

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