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[发明专利]基于迭代加权组稀疏回归的物质分类方法-CN202210713869.5在审
发明人：李茜;郑成勇;李晓辉 -专利权人：江门市华讯方舟科技有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于迭代加权组稀疏回归的物质分类方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取训练样本与待测样本，对训练样本与待测样本进行预处理得到训练样本矩阵与待测样本矩阵，将训练样本矩阵与待测样本矩阵输入迭代加权组稀疏回归模型得到待测样本矩阵关于训练样本矩阵的表示系数矩阵，通过表示系数矩阵判断待测样本的种类。
基于加权稀疏回归物质分类方法

[发明专利]分块协同表示嵌入核稀疏表示遮挡人脸识别方法和装置-CN201710226186.6在审
发明人：孙洪杰;胡永健;刘琲贝 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-04-08 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了分块协同表示嵌入核稀疏表示遮挡人脸识别方法和装置，该方法包括提取训练样本的WLD特征和测试样本的WLD特征，并生成训练样本的字典矩阵A以及待测样本的字典矩阵Y；根据训练样本的字典矩阵A获取训练样本的核矩阵K；计算训练样本的核矩阵K的特征值和特征向量，生成训练样本的核投影矩阵；根据测试样本的字典矩阵Y获取测试样本的核矩阵K'；根据A、Y、K'和K得到对应的训练样本的核训练样本A'和待测样本的核测试样本Y'；将训练样本和测试样本均划分为若干个子图像，得到加权系数矩阵W；根据加权系数矩阵W、核训练样本A'和核测试样本Y'得到分类结果。
分块协同表示嵌入稀疏遮挡识别方法装置

[发明专利]基于判别性字典矩阵对的零样本图像分类方法-CN201810253692.9有效
发明人：冀中;王俊月;于云龙 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于判别性字典矩阵对的零样本分类方法：将数据集分为训练样本和测试样本；从训练样本中，选择视觉特征矩阵和类别语义特征矩阵作为输入；计算子编码矩阵；分别重构视觉特征矩阵中的各类的视觉特征矩阵；计算重构误差；按照求得的映射矩阵的闭式解，对映射矩阵的数值进行更新；对字典矩阵的数值进行更新；重复上述过程，直到重构误差达到收敛；求得各测试类别的满足高斯分布的虚拟类别语义特征矩阵；计算各测试样本的虚拟类别语义特征矩阵与训练样本的类别语义特征矩阵间的相似度，得到余弦相似度；计算各测试样本的虚拟样本矩阵；用虚拟样本矩阵训练SVM分类器，使用SVM分类器对测试样本进行分类。
基于判别字典矩阵样本图像分类方法

[发明专利]一种信道估计方法及装置-CN201911055773.9有效
发明人：高翔;刘鹍鹏 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：该方法包括：确定表示信道状态的Ps个初始样本信道矩阵，Ps个初始样本信道矩阵包括P1个第一样本信道矩阵和Ps‑P1个第二样本信道矩阵，该P1个第一样本信道矩阵是根据先前的样本信道矩阵、或给定的参考信号确定的，Ps为大于1的整数；根据Ps个初始样本信道矩阵确定信道矩阵，得到信道估计结果。由于Ps个初始样本信道矩阵中的P1个初始样本信道矩阵是根据先前的样本信道矩阵、或给定的参考信号确定的，因而可以提供初始的信道估计结果作为迭代初始样本信道矩阵，可以加快优化收敛速度，降低计算复杂度，从而提升了信道估计结果的准确性和速度
一种信道估计方法装置

[发明专利]视频编解码的方法和装置-CN202010188807.8在审
发明人：周川;吕卓逸;欧阳晓 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2020-03-17 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： H04N19/159 文献下载
摘要：一种解码的方法包括：获得当前预测块的预测样本矩阵；根据所述预测样本矩阵，得到重建样本矩阵，其中，预测样本矩阵的元素值是根据当前图像滤波后的重建样本矩阵中的样本值获得。
视频解码方法装置

[发明专利]一种数据处理方法和相关装置-CN202211362381.9在审
发明人：周翊航 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法和相关装置，获取由源域的标注图像样本和目标域的无标注图像样本构成的训练样本矩阵，标注图像样本的样本标签用于标识标注图像样本的类别信息，根据训练样本矩阵对初始领域对齐矩阵、初始全局相似矩阵和初始预测标签矩阵进行更新，得到目标对齐矩阵、目标全局相似矩阵和目标预测标签矩阵，根据训练样本矩阵、目标对齐矩阵、目标全局相似矩阵、目标预测标签矩阵与源域样本标签矩阵构建检查参数，若检查参数不满足第一收敛条件，进行迭代更新直至满足第一收敛条件利用标签传播能够使得源域的标注图像样本能够用于目标域的图像识别中，提高目标域的图像识别模型的训练效率。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]一种基于聚类均衡和权重矩阵优化的迁移学习方法-CN201810378299.2有效
发明人：易长安;朱珍;黄营;胡明;邓波 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚类均衡和权重矩阵优化的迁移学习方法，包括定义源域样本集和目标域样本集；对源域样本集以及目标域样本集样本的标签重新赋值；对源域样本集和目标域样本集中样本进行降维；对源域样本集中样本进行基于特征的无监督聚类分析；对每个聚类进行均衡处理；为每个聚类学习度量矩阵；根据聚类及度量矩阵，生成权重矩阵；对权重矩阵优化；利用权重矩阵预测目标域样本集中样本的标签。本发明通过无监督的聚类分析方法将源域样本集分为多个不同的聚类，使每个聚类具有相似的属性；同时基于各个聚类生成权重矩阵，并对其进行优化，更符合目标域样本集的实际情况，利用该权重矩阵对目标域样本集的标签进行预测
一种基于均衡权重矩阵优化迁移学习方法

[发明专利]一种文本特征提取方法及系统-CN201910155204.5有效
发明人：张宇;郭业亮;张爽;李显锋;熊纯;张永强 -专利权人：武汉达梦数据库有限公司
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开一种文本特征提取方法，包括以下步骤：步骤S1、获取样本数据集，根据所述样本数据集获取样本矩阵；步骤S2、以所述样本矩阵作为非平滑非负矩阵分解算法的输入数据，获取所述非平滑非负矩阵分解算法的目标函数；步骤S3、根据所述目标函数构造近端函数，根据所述近端函数求取最优样本矩阵；步骤S4、根据所述最优样本矩阵构建样本矩阵的迭代公式，根据所述迭代公式对所述样本矩阵进行迭代更新，得到特征矩阵。
一种文本特征提取方法系统

[发明专利]基于网络结构特征归纳的半监督调制类型识别方法、装置及介质-CN202110709690.8有效
发明人：齐佩汉;都毅;王丹洋;孟永超;周小雨;丁渊磊;张抗抗;安智慧;刘向丽;关磊;位萱;张亚欣 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于网络结构特征归纳的半监督调制类型识别方法、装置及介质；该方法包括：将无标记样本集与小样本的有标记样本集输入至特征提取网络，获得所有样本各自对应的特征向量；基于高斯函数定义通过所述无标记样本集与所述有标记样本集中各样本对应的特征向量获取连接矩阵；根据所述连接矩阵以及由所述连接矩阵的各行元素之和所组成的对角矩阵获取传播矩阵；构造并初始化迭代矩阵；利用所述传播矩阵以及初始化的迭代矩阵对所述迭代矩阵进行迭代至收敛；根据收敛的迭代矩阵中的行向量对所述无标记样本集中样本的调制类型标记进行预测
基于网络结构特征归纳监督调制类型识别方法装置介质

[发明专利]问答预测模型的训练方法及装置、问答预测方法及装置-CN201911286247.3有效
发明人：郭梓甲;唐剑波;李长亮 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山互动娱乐科技有限公司;北京金山软件有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：其中训练方法，包括：获取训练样本和样本结果，其中，训练样本包括样本问题和样本用户的样本类别信息；分别将样本问题和样本类别信息输入至自注意力层进行处理，生成第一样本问题矩阵和第一样本类别信息矩阵；将第一样本问题矩阵和第一样本类别信息矩阵输入至互注意力层进行处理，生成第二样本问题矩阵和第二样本类别信息矩阵；基于第二样本问题矩阵和第二样本类别信息矩阵进行匹配度计算处理，获得预测结果；基于预测结果与样本结果进行计算并对问答预测模型进行迭代训练。
问答预测模型训练方法装置

[发明专利]用于生成目标多模态分类模型的方法及装置-CN202210589679.7在审
发明人：马江虹;孙慧玥 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取多个训练样本的分类标签向量和在多模态中的每个模态下的特征向量；构建训练标签矩阵，其中，训练标签矩阵包括该多个训练样本的分类标签向量；按模态构建多个训练样本矩阵，其中，每个训练样本矩阵包括该多个训练样本在相应模态下的特征向量；建立用于将训练标签矩阵和该多个训练样本矩阵映射到隐空间中的同一隐空间特征矩阵的初始多模态分类模型；使用训练标签矩阵和该多个训练样本矩阵共同训练初始多模态分类模型以获得该多个训练样本矩阵与隐空间特征矩阵的映射关系
用于生成目标多模态分类模型方法装置

[发明专利]应用二维非负稀疏偏最小二乘进行人脸识别的方法-CN201410227645.9在审
发明人：葛永新;徐玲;杨梦宁;洪明坚;张小洪;杨丹;步文斌 -专利权人：重庆大学
申请日： 2014-05-27 - 公布日： 2014-08-06 - 主分类号： G06K9/64 文献下载
摘要：本发明涉及应用二维非负稀疏偏最小二乘进行人脸识别的方法，它包括如下步骤，首先构造人脸训练样本集的类别矩阵，再构建使投影人脸训练样本集和类别矩阵时信息量损失最少的目标函数，然后在目标函数中加入非负性约束和稀疏性约束得到收敛的非负的基矩阵，将人脸训练样本集投影在基矩阵上获得测试样本系数矩阵，对测试样本也进行前述操作得到测试样本的系数矩阵，使用最近邻策略对测试样本的系数矩阵和测试样本系数矩阵中的某个要素矩阵是同一类，则认为测试样本的系数矩阵所对应的测试样本上的人与该要素矩阵所对应的训练样本上的人为同一人该方法识别率和鲁棒性，由于只需对基矩阵进行迭代求解，简化了运算，降低了时间复杂度，识别速度快。
应用二维稀疏最小进行识别方法

[发明专利]聚类方法、设备及计算机存储介质-CN202010674512.1在审
发明人：华逸伦 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2020-07-14 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：包括：提取多个样本的样本特征；基于样本特征，计算每两样本特征间的距离；将任一样本作为中心顶点，依据每两样本特征距离的由小到大，依次选取预设数量的样本作为邻居顶点进行关联，以形成拓扑图；基于拓扑图，计算拓扑图的特征矩阵和邻居矩阵，特征矩阵包括中心顶点和邻居顶点的样本特征，邻居矩阵包括中心顶点和邻居顶点之间的关联关系；构建神经网络模型，将特征矩阵和邻居矩阵输入神经网络模型，获取分类概率；基于分类概率，确定相似度度量矩阵，相似度度量矩阵包括每两样本之间的相似度度量；依据相似度度量矩阵对多个样本进行聚类。本申请提高了样本的聚类精度。
方法设备计算机存储介质

[发明专利]基于ICP技术的元素检测方法-CN202211135031.9在审
发明人：洪波;陈纯;俞晓峰;喻正宁;林鼎乘;许艇;韩双来;张家豪 -专利权人：杭州谱育科技发展有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G01N30/86 文献下载
摘要：本发明提供了基于ICP技术的元素检测方法，包括步骤：(A1)建立样本矩阵X；(A2)得到矩阵X中各元素之间的距离矩阵L；(A3)得到各样本点之间的全概率p；(A4)建立(r+1)行3列三维空间矩阵Z；(A5)利用步骤(A2)方式得到与矩阵Z对应的距离矩阵M；建立代价函数C；(A6)优化代价函数，得到更新后的矩阵Z；(A7)进入步骤(A5)‑(A6)并多次迭代，从而将矩阵X映射到空间矩阵Z，Zt行对应待测样本，其它行对应已知样本；(A8)分别计算空间矩阵Z中已知样本点与待测样本点的距离，如小于阈值，将该已知样本点对应的行以及Zt行放到矩阵Q；(A9)求解Y＝Qβ，Y为包含已知样本和待测样本的各种待测元素含量的矩阵。
基于 icp 技术元素检测方法

[发明专利]一种视频推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202011293697.8在审
发明人：周勖 -专利权人：中信银行股份有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：所述方法包括：获取样本视频评分集；其中所述样本视频评分集为评分用户对样本视频集的评分数据矩阵R；处理所述样本视频评分集分别获取样本视频隐藏特征矩阵A和评分用户隐藏特征矩阵B；分别获取样本视频显示特征和评分用户显示特征；根据所述矩阵A和B，分别将所述获取的样本视频显示特征和评分用户显示特征处理为样本视频显示特征矩阵C和评分用户显示特征矩阵D；根据预设处理策略，对所述矩阵C和矩阵D进行处理并得到矩阵G；根据矩阵G对所有视频进行评分预测并根据所述评分预测结果向目标用户推荐视频
一种视频推荐方法装置电子设备可读存储介质

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