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[发明专利]寻找可靠的异常数据中心的半监督少样本图像分类方法-CN201911121653.4在审
发明人：熊盛武;连洁雅;王豪杰;曹丹凤 -专利权人：武汉理工大学;武汉水象电子科技有限公司
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种寻找可靠的异常数据中心的半监督少样本图像分类方法，具体可分为如下步骤：划分数据集；从训练集取样半监督少样本分类任务；利用神经网络提取少样本分类任务样本的特征表示；寻找可靠异常数据聚类中心；利用无标签数据优化各类图像原型；利用原型对任务中待分类样本分类，计算交叉熵损失，反向传播更新网络参数；迭代训练得到理想的特征提取网络；完成半监督少样本分类任务。本发明训练了一个适合于少样本分类的特征提取器，使得在训练数据极少的情况下，分类器仍可以取得较为理想的分类性能。并且在训练时加入了无标签数据，利用寻找可靠的异常数据中心的方法，合理利用无标签数据的信息，提高了分类器的性能。
寻找可靠异常数据中心监督样本图像分类方法

[发明专利]一种采样拭子初筛用保存管-CN202110019956.6在审
发明人：方鹏宇;蒋析文 -专利权人：中山大学达安基因股份有限公司
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： C12M1/24 文献下载
摘要：本发明涉及样本保存的技术领域，更具体地，涉及一种采样拭子初筛用保存管，包括可拆卸连接的管体和管盖，所述管体内设有若干第一腔体且若干第一腔体均匀环绕连通设置，若干所述第一腔体之间流动有样本释放剂，所述第一腔体的中心轴线偏离于所述管体的中心轴线本发明省去了振荡洗脱和提取样本核酸的过程，样本核酸快速释放于样本释放剂中，可实现现场提取和现场检测，避免样本转移导致的感染风险；拭子竖直放置偏离于管体中心的第一腔体中，为取样操作提供操作空间，避免采样拭子与移液枪头相互碰撞导致的检测故障；另外，本发明可同时对多个样本同时进行初筛，在检测群体数目庞大时，可有效提高检测效率及降低检测成本。
一种采样拭子初筛用保存

[发明专利]群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202210895024.2在审
发明人：张利强;刘亦书;黄涌波;韩政卓 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种群体度量学习分类方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取图像数据集；搭建三胞胎网络，所述三胞胎网络有三个输入，分别用于输入锚点样本、正样本和负样本；从图像数据集中构建锚点样本数据集、正样本数据集和负样本数据集，作为三胞胎网络的输入，使用多类N对中心损失函数训练三胞胎网络，实现群体度量学习，所述多类N对中心损失函数是根据多类N对损失函数改进的损失函数；利用训练好的三胞胎网络对待测图像进行分类本发明采用的多类N对中心损失函数可以通过联合群体样本，弥补了现有方法的扩展问题和采样问题，较之现有损失函数，能够充分利用所有的数据以及提高模型训练时的稳定性。
群体度量学习分类方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]质量检测的局部密度对比抽检方法及装置、介质-CN202211415201.9在审
发明人：王焕钢;王心;吴国游;刘元心 -专利权人：清华大学;北方集成电路技术创新中心（北京）有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：，包括以下步骤：S1、对采集到的半导体生产刻蚀过程的批次数据进行特征提取；S2、对特征提取后的数据进行数据标准化；S3、对标准化后的特征数据进行特征选择；S4、将特征选择后的数据进行聚类，得到每个类的中心样本；S5、将特征选择后的数据进行评分，采用局部密度对比算法计算每个样本的离群分数，将离群分数由大到小进行排序，得到离群分数排序表；S6、对样本进行抽检，抽取步骤S4中得到的中心样本和步骤S5中得到的排序表中离群分数最高的k个样本进行质量检测。本公开数据分析过程简单高效，采用的抽检方法有针对性地抽取最能够代表各个类的中心样本和最离群的可疑样本。
质量检测局部密度对比抽检方法装置介质

[发明专利]基于LDA和word2vec算法的新闻文本分类方法-CN201710828232.X有效
发明人：赵阔;王峰;谢珍真;孙小雅 -专利权人：暨南大学
申请日： 2017-09-14 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LDA和word2vec算法的新闻文本分类方法，包括：通过word2vec获得语料库词向量；将训练样本集中的文本分词、去除停用词；通过LDA模型获得训练样本集的类别核心词；构造训练样本集的类别中心向量；对待分类文本进行预处理后，提取文本特征词，获得待分类文本的文本向量；对待分类文本的文本向量和训练样本集的类别中心向量进行相似度计算，对待分类文本进行分类；用KNN算法对待分类文本进行二次分类。本发明的有益效果：将待分类文本的特征向量与类中心向量进行相似度计算进行初次分类，大大降低了计算量，当初次分类不足以明确划分类别时，用KNN算法进行二次分类，在新样本集中等量抽取类别样本，消除样本分布不均对分类准确率造成的影响
基于 lda word2vec 算法新闻文本分类方法

[发明专利]一种基于双元组扩充的小样本图像分类方法及装置-CN202110273070.4有效
发明人：王隽程;耿杰;蒋雯;邓鑫洋;刘江浩 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-03-14 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双元组扩充的小样本图像分类方法及装置。其中，该方法包括：使用第一网络模型对待分类图像进行特征提取，得到提取特征结果，其中，第一网络模型来自孪生网络的任何一个，孪生网络是利用样本集中的训练集进行训练后得到的两个级联的卷积神经网络，样本集通过对小样本图像集使用双元组扩充得到，样本集中的每个元素为一个双元组；确定提取特征与K均值聚类模型的每一类聚类中心的距离，其中，聚类中心通过对样本集的特征进行处理得到；确定距离最小的聚类中心所属的类别为待分类图像的类别。本发明解决了现有技术中由于样本数量过少，导致训练的模型过拟合、不够精确的技术问题。
一种基于双元组扩充样本图像分类方法装置

[实用新型]一种采样拭子初筛用保存管-CN202120037421.7有效
发明人：方鹏宇;蒋析文 -专利权人：广州达安基因股份有限公司
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： C12M1/24 文献下载
摘要：本实用新型涉及样本保存的技术领域，更具体地，涉及一种采样拭子初筛用保存管，包括可拆卸连接的管体和管盖，所述管体内设有若干第一腔体且若干第一腔体均匀环绕连通设置，若干所述第一腔体之间流动有样本释放剂，所述第一腔体的中心轴线偏离于所述管体的中心轴线本实用新型省去了振荡洗脱和提取样本核酸的过程，样本核酸快速释放于样本释放剂中，可实现现场提取和现场检测，避免样本转移导致的感染风险；拭子竖直放置偏离于管体中心的第一腔体中，为取样操作提供操作空间，避免采样拭子与移液枪头相互碰撞导致的检测故障；另外，本实用新型可同时对多个样本同时进行初筛，在检测群体数目庞大时，可有效提高检测效率及降低检测成本。
一种采样拭子初筛用保存

[发明专利]基于小波包分解和CSA的开关电源电路故障诊断方法-CN201810529468.8在审
发明人：张少瑶;孙建红;郭红霞 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2018-11-27 - 主分类号： G01R31/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波包分解和CSA的开关电源电路故障诊断方法，获取开关电源电路在正常以及故障模式下的输出信号，构建故障样本集；对故障样本集进行小波包分解、重构和AR谱分析，提取故障样本特征；利用克隆选择算法对故障样本特征集进行学习，得出每个类别样本的最优聚类中心；获取待测电路的输出信号，进行小波包分解、重构和AR谱分析，提取待测样本特征；根据待测样本特征和训练的最优聚类中心的欧氏距离，确定待测样本是否发生故障，以及故障类型。
故障诊断小波包分解故障样本开关电源电路待测样本最优聚类中心输出信号谱分析重构克隆选择算法待测电路发生故障故障类型故障模式类别样本欧氏距离复杂度特征集构建学习

[发明专利]聚类簇的获取方法及装置-CN201710828278.1在审
发明人：王继奎;魏丞昊;何玉林;黄哲学;王文婷 -专利权人：深圳大学
申请日： 2017-09-14 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种聚类簇的获取方法及装置，方法包括调用预设的密度峰值聚类DPC算法，获得样本空间内各个样本点的聚类结果然后根据预先设置的各个样本点局部密度的密度阈值，及各个样本点峰值的峰值阈值，确定各个样本点的聚类结果的聚类中心，然后根据聚类中心确定各个样本点的类簇中的元素集合，利用截断距离扩展上述元素集合，当两个样本点类簇中的元素集合的扩展重叠部分大于预置阈值时，则将上述两个样本点类簇中的元素集合进行合并，获得聚类簇。
聚类簇获取方法装置

[发明专利]一种基于局部密度峰值聚类的模态辨识方法-CN201910529229.7有效
发明人：郑英;王杨;万一鸣;张永;樊慧津 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部密度峰值聚类的模态辨识方法，属于多模态工业过程模态辨识领域，所述方法包括：采集多模态工业过程不同模态下的数据，构成待辨识的模态数据集；计算数据集中每个样本点之间的欧氏距离，并确定每个样本点的k近邻集；计算每个样本点在k近邻集下的局部密度值，并确定每个样本点到高于自身局部密度值的样本点的最小欧式距离；确定作为聚类中心的样本点；分配剩余样本点，得到初步聚类结果；对数据集进行窗口划分，并更新每个模态所包含的样本点本发明方法能够避免过渡模态的聚类中心丢失，同时实现过渡模态起点和终点的精准识别。
一种基于局部密度峰值辨识方法

[发明专利]基于X射线荧光技术的茶叶产地鉴别方法-CN200710156816.3无效
发明人：饶秀勤;应义斌;黄海波;史舟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2007-11-12 - 公布日： 2008-04-09 - 主分类号： G01N23/223 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于X射线荧光技术的茶叶产地鉴别方法，采集来自产地的茶叶样本的X射线荧光光谱，对茶叶光谱数据的3－13KeV波段进行主成分分析，将主成分按方差贡献率由大到小排列，取前N个主成分，分别计算各地区样本组前N个主成分的样本中心点，计算待鉴别茶叶样本到各地区茶叶样本组的样本中心点的马氏距离，将待鉴别茶叶样本分类到马氏距离最小的地区样本组所对应的地区，完成茶叶的鉴别。
基于射线荧光技术茶叶产地鉴别方法

[发明专利]瓶装黄酒标注酒龄快速无损鉴别方法和装置-CN200710066721.2无效
发明人：应义斌;于海燕;徐惠荣;饶秀勤 -专利权人：浙江大学
申请日： 2007-01-15 - 公布日： 2007-07-18 - 主分类号： G01N21/27 文献下载
摘要：采集黄酒样品的空瓶的近红外光谱作为背景光谱，从生产厂家提供的瓶装黄酒样品的原始样本光谱中扣除背景光谱后作为真实样本光谱，采用主成份分析方法，计算出样本特征光谱矢量及同一酒龄样本的特征光谱矢量中心；计算待测样本到酒龄样本的特征光谱矢量中心马氏距离，并将其归类到距离最小的酒龄样本类中，以此判断标注酒龄是否合格。本发明是通过对待测样本近红外光谱的主成分进行马氏距离分析，减少了计算量，能简便、快速、无损地鉴别待测黄酒的标注酒龄，且鉴别正确率高。
瓶装黄酒标注酒龄快速无损鉴别方法装置

[实用新型]一种样本载盘和样本载盘自动取放系统-CN202220538649.9有效
发明人：赵鹏;徐灿;葛少华;牛文明;陈文超;侯剑平;王超;刘聪 -专利权人：安图实验仪器（郑州）有限公司
申请日： 2022-03-11 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： B65D19/38 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种样本载盘和样本载盘自动取放系统。该样本载盘包括能够与样本管的底部接触的底板；至少一个设置于底板一侧的放置板，每个放置板上均设置有多个能够使样本管通过的插入孔，插入孔的中心线在平行于底板的上表面所在平面上的投影与接触部的中心重合，放置板上设有下爪结构和抓取结构该样本载盘能够放置多个样本管，满足大批量样本管移载；同时，由于放置板上设置下爪结构和抓取结构，实现了自动化移载，进一步缩短了移载时间，缩短了检测过程，提高了检测效率。
一种样本自动系统

[发明专利]一种样本放置方法、系统及装置-CN202110871242.8在审
发明人：侯剑平;王超;刘聪;武保军;张云龙 -专利权人：安图实验仪器（郑州）有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： B04B11/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种样本放置方法、系统及装置。本申请优先将待离心样本管放置到位于适配器的一中轴线上的第一孔位组，并按照适配器中心对称的方式放置。待第一孔位组放满后，再从位于第一孔位组所在的中轴线一侧的第二孔位组中，选取空余孔位放置待离心样本管，并按照适配器中心对称的方式，从位于第一孔位组所在的中轴线另一侧的第三孔位组中，选取空余孔位放置待离心样本管，直至待离心样本管全部放置完或适配器放满。可见，本申请优先选择位于适配器一中轴线上的孔位放置样本管，并且在整个样本管放置过程中，均按照适配器中心对称的方式放置，从而在整个样本管放置过程中，尽量保证适配器各处的重量平衡，提高了样本离心系统的稳定性
一种样本放置方法系统装置

[发明专利]一种基于资源负载均衡的自动化漏洞挖掘系统及方法-CN201911363005.X有效
发明人：王彦杰;胡建勋;肖树根 -专利权人：中科信息安全共性技术国家工程研究中心有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：一种基于资源负载均衡的自动化漏洞挖掘系统包括一服务器，所述服务器上部署管理中心、任务消息队列、样本消息队列、资源监控器、样本生成器及Docker虚拟化执行单元；管理中心具有资源负载相关策略配置和Docker虚拟化模板管理功能，负责下发FUZZ任务，接收Docker虚拟化执行单元挖掘到的漏洞信息；任务消息队列用来存储管理中心下发的FUZZ任务和Docker虚拟化执行单元上报漏洞信息；样本消息队列用来存储样本生成器根据样本规则生成的样本数据；资源监控器用来监听任务消息队列中的FUZZ任务，当收到开始FUZZ任务时，启动样本生成器和依据Docker虚拟化执行单元模板启动一个虚拟化执行单元。有益效果在于：能实时监测样本生成器和Docker虚拟化执行单元资源占用情况，并根据资源负载情况和预设阀值策略，开启或关闭样本生成器和Docker虚拟化执行单元，来使资源利用率达到最大化。
一种基于资源负载均衡自动化漏洞挖掘系统方法