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[发明专利]基于动态特征基于标签的迁移特征的神经网络的训练方法-CN202110074093.2在审
发明人：张旭 -专利权人：江苏天幕无人机科技有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及智慧建筑领域下的智能施工安全监测，其具体地公开了一种基于动态特征基于标签的迁移特征的神经网络的训练方法，其在训练过程中，在以分类损失函数值训练神经网络的基础上，分别计算标签值与用于表征待检测对象的静态特征和动态特征之间的交叉熵函数值，并通过基于两者的交叉熵函数值的加权和来计算用于表征动态特征基于标签的迁移的融合交叉熵损失函数值，以此来在模型训练时有效地融合被检测对象的动态特征信息和静态特征信息。
基于动态特征标签迁移神经网络训练方法

[发明专利]基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法-CN201210001588.3有效
发明人：田小林;焦李成;聂继勇;张小华;缑水平;马文萍;钟桦;朱虎明 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-01-04 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于Surfacelet变换的动态纹理检索方法，包括：建立动态纹理库；获取高频子带系数及其特征参数及香浓熵；建立动态纹理特征库并确定区分阈值；输入待检索的动态纹理并获取其高频子带系数及香农熵；判断待检索动态纹理的香农熵与区分阈值的大小；获取待检索动态纹理的特征参数；获取待检索动态纹理的特征参数与动态纹理特征库中特征参数的距离；取动态纹理库中距离最小的动态纹理输出。本发明采用广义高斯特征和能量特征结合的方法，使得本发明充分利用了动态纹理不同特征的互补性，能准确检索出客户所需的动态纹理。
基于 surfacelet 变换动态纹理检索方法

[发明专利]DDoS攻击检测的方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201911298900.8在审
发明人：王晨光;冯剑;李姣姣 -专利权人：中移（杭州）信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2019-12-17 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种DDoS攻击检测的方法、装置、计算机设备及存储介质，包括下述步骤：获取目标设备的物联网流量；根据预设的DDoS攻击特性对物联网流量进行特征提取得到联合熵特征；使用联合熵特征训练极限学习机算法本发明实施例通过提取物联网流量中的联合熵特征，将该联合熵特征对极限学习机算法进行训练得到DDoS攻击检测算法，即可使用该DDoS攻击检测算法进行DDoS攻击检测，通过结合DDoS攻击的特性，提取适用于物联网环境的流量特征
ddos 攻击检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种改进DDNN的资源受限边缘计算方法-CN202011559400.8在审
发明人：杨力平;孙思思;辛锐;张鹏飞;王新颖;韩桂楠;王兆辉;康之曾;刘云龙;刘明硕;王俊卿;尹晓宇 -专利权人：国网河北省电力有限公司信息通信分公司;华北电力大学（保定）;国家电网有限公司
申请日： 2020-12-25 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进DDNN的资源受限边缘计算方法，包括以下步骤：终端设备收集原始数据，使用设备层子神经网络进行评估，得到特征数据和评估结果，然后根据评估结果求得熵值，若熵值比阈值低，则返回评估结果，否则将特征数据上传到边缘设备；边缘设备收到特征数据后，使用边缘层子神经网络进行评估，得到新的特征数据和评估结果，然后根据新的评估结果求得熵值，若熵值比阈值低，则返回评估结果，否则将新的特征数据上传到云端；云端收到新的特征数据后，使用云端层子神经网络进行评估
一种改进 ddnn 资源受限边缘计算方法

[发明专利]一种汽车钣金件表面缺陷的视觉检测方法及系统-CN202310063365.8在审
发明人：石红光;王琦玮 -专利权人：有件（嘉兴）网络科技有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该方法获得初始缺陷检测后的汽车钣金件表面图像，进而获得子区域；根据灰度值获取子区域的灰度分布熵，根灰度分布熵获取子区域的灰度分布特征值；获取子区域的分量图像，对分量图像中的像素点进行滤波处理，获得滤波值，根据滤波值获得滤波向量，根据滤波向量获得子区域的纹理分布熵；获得每个像素点的海森矩阵，根据海森矩阵获取子区域的特征指标；根据纹理分布熵与特征指标获取子区域的纹理分布特征值；根据灰度分布特征值与纹理分布特征值获取子区域的缺陷检测指标
一种汽车钣金件表面缺陷视觉检测方法系统

[发明专利]一种样本生成方法、装置、终端设备及介质-CN202310566164.X有效
发明人：刘星宝;李鑫;刘庆东;刘利枚;杨俊丰;李沁;张震 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种样本生成方法、装置、终端设备及介质，通过对诊断样本集进行划分，得到疾病样本集和正常样本集；将协方差和熵加入疾病样本集的特征矩阵，并根据特征矩阵构建梯度提升树模型；根据梯度提升树模型，结合疾病样本集的熵，分别计算每个特征的分裂贡献度和熵差分，得到特征的特征权重；构建疾病样本集对应的初始种群；根据协方差、熵以及特征权重，得到初始种群对应的第一演化概率；根据第一演化概率
一种样本生成方法装置终端设备介质

[发明专利]基于奇异谱熵的数字示波器异常信号检测方法及系统-CN201710001819.3有效
发明人：蒋俊;杨扩军;孙凯;邱渡裕;赵勇;林祥轩 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2017-01-03 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G01R13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于奇异谱熵的数字示波器异常信号检测方法及系统，先采样得到的前a幅波形数据的采样信号计算，得到对应的奇异谱熵，平均后作为奇异谱熵比较阈值，然后对于第a+1幅及以后波形数据，计算其奇异谱熵，如果大于奇异谱熵比较阈值，则判定当前的波形数据为异常信号，进行存储和显示，否则不作任何操作。本发明采用奇异谱熵作为信号特征，实现对异常信号的检测。
基于奇异数字示波器异常信号检测方法系统

[发明专利]一种脑电信号的特征提取方法及系统-CN202210941109.X在审
发明人：李凤莲;张雪英;陈桂军;黄丽霞;李晓辉;刘喜瑞;于放 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种脑电信号的特征提取方法及系统，涉及脑电信号特征提取技术领域，方法包括：获取脑电信号；采用Pearson相关系数优化的经验模态分解算法和多重分形去趋势波动分析算法确定脑电信号的自相关性特征；确定脑电信号的复杂性特征；将自相关性特征和复杂性特征确定为脑电信号的特征，脑电信号的特征用于对脑电信号进行疲劳驾驶的分类。利用Pearson相关系数优化的经验模态分解算法和多重分形去趋势波动分析算法确定脑电信号的自相关性特征，使得脑电信号的趋势充分消除，将分层模糊熵、不对称熵特征和不对称熵指数综合确定为复杂性特征，充分体现脑电信号整体和局部的熵值差异性，特征提取更全面。
一种电信号特征提取方法系统

[发明专利]一种自适应的滚动轴承故障特征提取诊断方法及装置-CN202310125664.X在审
发明人：宋雪玮;廖志强;贾宝柱;尹建川 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2023-02-15 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应的滚动轴承故障特征提取诊断方法及装置，包括：利用基于自适应噪声的完全集成经验模态分解算法对故障轴承采集的原始信号进行分解，得到若干本征模态分解信号；其中，本征模态分解信号包含：含有轴承故障特征的信号或背景噪声信号；按照本征模态分解信号的频率从高频到低频的顺序，计算相邻两个本征模态分解信号的相对熵；根据公式D(j)＝D(imfi+1,imfi+2)‑D(imfi,imfi+1)构建本征模态分解信号对应的相对熵差分谱；从相对熵差分谱中确定相邻相对熵之间为负值的目标相对熵差集；根据目标相对熵差集，反向查找出对应的目标本征模态分解信号；基于目标相对熵差集对应的所有目标本征模态分解信号进行重构，得到重构信号；对重构信号进行包络谱分析，找出轴承故障特征频率，以完成故障诊断。
一种自适应滚动轴承故障特征提取诊断方法装置

[发明专利]一种基于多特征熵的应用层DDoS攻击检测与防御方法-CN201910879739.7在审
发明人：蒋睿;朱普明;裴蓓 -专利权人：东南大学;公安部第三研究所
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征熵的应用层DDoS攻击检测与防御方法，包括应用层连接特征预处理模块、基于斜度计算的多时间窗资源监控模块、多特征熵调和平均计算决策模块；应用层连接特征预处理模块统计URI资源并设定资源消耗表，将日志中的连接请求进行多特征分解及预处理，生成连接特征日志；基于斜度计算的多时间窗资源监控模块实时监控多个时间窗口内服务器总连接和总负荷量变化；多特征熵调和平均计算决策模块计算多特征熵调和平均向量范数
应用层连接特征调和资源监控模块预处理模块决策模块斜度计算时间窗日志预处理服务器提供网络服务器负荷监控连接检测连接请求内服务器时间窗口实时监控实时检测特征分解资源消耗总负荷量阈值判决范数向量服务器防御统计保证

[发明专利]情感脑电特征表示方法、系统、电子设备和存储介质-CN202310579764.X在审
发明人：吕宝粮;姜卫邦 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种情感脑电特征表示方法、系统、电子设备和存储介质。该方法包括：获取被试者观看情绪刺激素材期间的脑电信号，提取脑电信号的脑电微分熵特征；将脑电微分熵特征输入至用于情绪识别的图Transformer网络；在图Transformer网络中，通过图卷积网络单元对脑电微分熵特征建模，确定在邻接矩阵下脑电微分熵特征的空间拓扑结构，得到带有空间信息的脑电特征；通过Transformer单元对带有空间信息的脑电特征进行关于时间序列的自注意力层及层归一化处理，得到带有空间信息以及时间信息的脑电特征
情感特征表示方法系统电子设备存储介质

[发明专利]融合表面肌电和加速度信号的下肢运动模式识别方法-CN201711013730.5在审
发明人：席旭刚;杨晨;罗志增;马玉良;孟明;甘海涛;蒋鹏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-10-26 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：首先，获取人体下肢表面肌电信号、加速度信号；表面肌电信号用局部均值分解算法分解为多个乘积函数，根据表征不同动作分离性的平均欧氏距离，确定局部均值分解算法分解之后第一个乘积函数的多尺度排列熵，提取第一个乘积函数的多尺度排列熵作为表面肌电信号特征计算不同尺度熵的重要性，确定尺度熵组成4维特征向量，并和三轴加速度的排序熵组成7维特征向量；将7维特征向量输入根据类内平均欧氏距离和类间样本分布而改进的二叉树支持向量机进行下肢运动模式识别。
融合表面加速度信号下肢运动模式识别方法

[发明专利]基于熵值与SVM-BOOSTING的DDoS攻击分级检测方法-CN202211250473.8在审
发明人：唐湘滟;程杰仁;杨昊;袁煜明;张博 -专利权人：海南大学;海南火链科技有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：基于熵值与SVM‑BOOSTING的DDoS攻击分级检测方法，所述方法包括：获取交换机和/或路由器端口统计数据；根据所述端口统计数据构建对应的熵值特征；当所述熵值特征对应的熵值超过对应的预设阈值时，调用自适应支持向量机进行流量分类本申请提供的基于熵值与SVM‑BOOSTING的DDoS攻击分级检测方法在粗粒度模式下通过统计特征对异常流量触发阈值警报，在触发警报后，细粒度模式进行更精细的特征提取，以通过SVM‑Boosting检测算法做进一步的攻击流量判别
基于 svm boosting ddos 攻击分级检测方法

[发明专利]最佳多尺度熵能比轴承退化评估方法、装置、设备及介质-CN202310516064.6在审
发明人：罗洁思;沈晨 -专利权人：厦门理工学院
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了最佳多尺度熵能比轴承退化评估方法、装置、设备及介质，包括：获取待评估滚动轴承的全生命周期数据，对全生命周期数据进行特征提取处理，生成最佳多尺度熵能比特征；调用训练好的SVDD模型对最佳多尺度熵能比特征进行预处理，生成与全生命周期数据相对应的退化评估曲线，其中，获取对多组滚动轴承的历史全生命周期数据进行多尺度权重熵能比的构建，并选取多尺度权重熵能比中的最佳权重参数，对SVDD模型进行训练；根据退化评估曲线，输出预警信号旨在解决现市面上基于数据驱动的轴承性能评估方法存在无法有效反映出早期的一个信号突变情况、前期的稳定性不足、无法解决在不同数据下特征值和退化评估模型输出结果之间的相关性变化问题。
最佳尺度轴承退化评估方法装置设备介质

[发明专利]一种基于加速度信号近似熵的风洞试验天平的评估方法-CN201410161010.3有效
发明人：高宏力;文娟;张小庆;黄海凤;许明恒;张一文;李世超;吕金洲;黄晓蓉;郭亮 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2014-04-22 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G01M9/06 文献下载
摘要：一种基于加速度信号近似熵的风洞试验天平的评估方法，其做法主要是，在飞行器模型顶端内壁、模型框架和天平上分别安装模型、框架、天平三向加速度传感器，对三个传感器测出的各向加速度信号进行傅里叶变换得到频谱信号，进而计算出0～300Hz内六个频带的近似熵特征值，再分别计算模型、框架同向加速度信号的近似熵特征值的差值，以及模型与天平同向加速度信号的近似熵特征值的差值；当各向的这两种加速度近似熵特征值的差值均在规定范围内时
一种基于加速度信号近似风洞试验天平评估方法