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[发明专利]用于带宽压缩的自适应模板预测方法-CN201811260612.9在审
发明人：罗瑜;张莹;冉文方 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： H04N19/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于带宽压缩的自适应模板预测方法，包括：步骤1、建立自适应模板列表；步骤2、初始化填充所述自适应模板列表；步骤3、选取参考MB，根据所述参考MB更新所述自适应模板列表；步骤4、在更新后的所述自适应模板列表中选取一个或多个候选自适应模板；步骤5、加权处理所述候选自适应模板以获取当前MB的预测值；步骤6、根据所述预测值获取当前MB的预测残差。本发明提供的自适应模板预测方法，通过定义自适应模板，并根据该模板为当前像素选取参考像素，然后计算预测残差，解决了待压缩图像的纹理复杂多变时，如何提高预测模块的质量的问题；可以进一步降低理论极限熵。
自适应预测带宽压缩预测残差参考像素加权处理理论极限像素选取压缩图像预测模块参考纹理初始化更新填充

[发明专利]一种人工智能算力的运算应用平台-CN202310855760.X在审
发明人：闻之航 -专利权人：上海虹港数据信息有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种人工智能算力的运算应用平台，利用数据管理模块实现数据的标准化，方便更好地构建自适应模型，利用训练模型模块构建自适应模型方便适应不同的交互，利用预测模块实现自动优化自适应模型，给予用户最优的数据分析与决策支持，利用可视化和监控模块实时监控自适应模型的准确度，方便更好地对自适应模型进行优化，训练模型模块使用数据管理模块的处理数据生成自适应模型，自适应模型为预测模块做模型支撑，可视化和监控模块利用自适应模型和预测模块的预测效果进行监控，能够更好地适应不同的交互，通过监控自适应模型状态，在预测效果差的时候自动优化自适应模型，不断优化自适应模型的准确度和速度。
一种人工智能运算应用平台

[发明专利]视频编码中自适应纹理预测方法-CN201811260552.0在审
发明人：冉文方;田林海;李雯 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频编码中自适应纹理预测方法，包括：根据多种预设自适应纹理预测方法对当前MB中的像素分量进行预测获取对应的预测残差；根据所述预测残差利用预设选择算法获取所述当前MB的最优自适应纹理预测方法；在码流中传输所述当前MB中的像素分量根据所述最优自适应纹理预测方法获取的预测残差以及所述最优自适应纹理预测方法的标志信息。本发明对当前MB采取多种预测方法，最终选取一种最优的预测方法，针对不同的纹理图像确定最优的预测算法，进一步优化了预测效果，降低理论极限熵，增大带宽压缩率。
视频编码自适应纹理预测方法

[发明专利]带宽压缩的自适应模板预测方法-CN201811261682.6有效
发明人：罗瑜;张莹;冉文方 -专利权人：嘉兴奥恒进出口有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： H04N19/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种带宽压缩的自适应模板预测方法，包括：步骤1、定义自适应模板的表位数量及表位序号；步骤2、根据当前MB的相邻参考方向的MB重建值更新所述自适应模板列表；步骤3、自适应纹理预测所述当前MB与所述自适应模板列表中的MB重建值以获取所述当前MB的预测残差；步骤4、判断是否获取完成所有的MB预测残差，若是，则预测结束；否则，跳转到步骤2。本发明通过定义自适应模板，计算当前预测宏块的预测像素值，与现有方法相比，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，提高带宽压缩率。
带宽压缩自适应模板预测方法

[发明专利]模型预测控制方法及装置-CN202111619707.7有效
发明人：王俊杰;裴郁杉 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种模型预测控制方法及装置，涉及过程控制技术领域，可以在不增加计算量的同时实现缓解预测模型输出的预测输出信号的超调量的问题。该模型预测控制方法包括：获取预测模型的预测步长以及目标参考信号，其中预测步长为预测模型对输入的目标参考信号进行预测输出的预测输出信号的时域范围；在确定目标参考信号为阶跃信号时，根据预测步长生成自适应窗函数，自适应窗函数的时域长度为预测步长；根据自适应窗函数更新目标参考信号，其中自适应窗函数用于对阶跃信号平滑处理，以使得更新后的目标参考信号在自适应窗函数的时域范围的起始时刻为阶跃信号的初始状态，在自适应窗函数的时域范围的结束时刻为阶跃信号的跃变状态
模型预测控制方法装置

[发明专利]一种基于软件网络的缺陷高风险模块的识别方法-CN201910318037.1有效
发明人：艾骏;杨益文;苏文翥;王飞;郭皓然;邹卓良 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-04-19 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：包括：步骤一，构建自适应分类器，自适应分类器中包含多个分类器；步骤二，进行自适应特征选择；步骤三，进行自适应阈值寻优；步骤四，进行自适应分类器内部参数调优；步骤五，进行自适应最优预测模型的选择，然后利用最优预测模型对待测软件网络进行缺陷高风险模块识别本发明方法无论针对何种类型的缺陷数据集，都能根据数据集自身的特点完成自适应分类器的构建、自适应特征选择、自适应阈值寻优、自适应分类器内部参数调优、自适应最优预测模型的选择等五个方面的内容，取得最好的缺陷预测结果
一种基于软件网络缺陷风险模块识别方法

[发明专利]一种基于自适应贝叶斯模型平均的降雨预测方法-CN201810999328.7在审
发明人：宋耀莲;马丽华 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应贝叶斯模型平均的降雨预测方法，属于气象数据分析方法技术领域。本发明首先收集地区气象观测数据生成气象数据库；然后，获取气象数据库，并对其中的数据进行数据清洗，提取出降雨数据；然后，将获取到的降雨数据存储到降雨数据库中；再获取降雨数据库中的数据，并导入到自适应降雨预测模型中进行处理；然后，将生成的预测模型概率导入到自适应自适应贝叶斯模型平均中进行处理；最后，将处理好的降雨预测值输出。本发明使用自适应降雨预测模型以及自适应自适应贝叶斯模型平均对降雨数据进行处理，提升降雨预测结果的准确性。
降雨自适应贝叶斯模型预测模型气象数据库预测数据库气象观测数据气象数据数据存储数据清洗预测结果输出概率分析

[发明专利]一种无人机的威胁度预测方法及雷达探测设备-CN202310658472.5在审
发明人：张祖晨 -专利权人：深圳市塞防科技有限公司
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G01S13/88 文献下载
摘要：本发明涉及无人机防御领域，公开一种无人机的威胁度预测方法及雷达探测设备。威胁度预测方法包括：获取无人机相对雷达探测设备的至少一类相对位置信息，每类相对位置信息对应多个预设的位置区间，在多个位置区间中将与至少一类相对位置信息对应的位置区间确定为目标位置区间，不同位置区间对应不同预设自适应因子，预设自适应因子为可自适应调整预设威胁预测模型的输出的因子，确定与目标位置区间对应的预设自适应因子为目标自适应因子，根据预设威胁预测模型、至少一类相对位置信息及目标自适应因子确定威胁度预测值。因此，本实施例能够根据无人机实时位置调整预设威胁预测模型的目标自适应因子，使得威胁度预测值可自适应无人机实时位置。
一种无人机威胁预测方法雷达探测设备

[发明专利]带宽压缩的自适应模板预测方法-CN201811261722.7在审
发明人：罗瑜;张莹 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：本发明涉及一种带宽压缩的自适应模板预测方法，包括：步骤1、更新当前MB对应的自适应模板；步骤2、根据更新后的所述自适应模板获取所述当前MB的预测残差；步骤3、判断是否获取完成所有的MB预测残差，若是，则预测结束本发明通过定义自适应模板，计算当前预测宏块的预测像素值，与现有方法相比，当待压缩图像的纹理较为复杂时，定义不同的自适应模板对应不同的纹理区域，更容易提高当前预测宏块中的像素与自适应模板中选定的像素匹配的概率，能够提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，提高带宽压缩率。
自适应带宽压缩预测预测残差预测宏块复杂纹理理论极限模板获取纹理区域像素匹配压缩图像预测像素纹理更新跳转像素概率

[发明专利]用于回波抵消器的噪声匹配-CN200310118366.0无效
发明人： N·J·伯沙德;A·比斯特;S·希 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2003-11-25 - 公布日： 2004-06-09 - 主分类号： H04B3/23 文献下载
摘要：本发明的一个实施例包括自适应预测器、系统白噪声发生器、和背景噪声估值器。该自适应预测器估值在回波抵消器中作为背景样本的背景噪声的自回归(AR)模型的自适应权重。该自适应预测器生成自适应误差。该系统白噪声发生器通过使用该自适应误差生成白噪声。背景噪声估值器通过使用该白噪声和该估值的自适应权重来估值背景噪声。
用于回波抵消噪声匹配

[发明专利]预测编码方法-CN200480041575.2有效
发明人：杰拉尔德·舒勒;曼弗雷德·卢茨基;尤尔里奇·克雷莫;斯蒂芬·韦伯尼克;詹斯·赫什飞尔德 -专利权人：弗兰霍菲尔运输应用研究公司
申请日： 2004-12-20 - 公布日： 2007-02-14 - 主分类号： G10L19/14 文献下载
摘要：如果从自适应预测算法出发，其中该自适应预测算法可以由速度系数控制，以便在速度系数具有第一值的情况下采用第一自适应速度和第一自适应精度和伴随的第一预测精度工作，并且在速度系数具有第二值的情况下采用比第一自适应速度低的第二自适应速度和比第一精度高的第二精度工作，则可以缩短在复位时间点后出现的自适应持续时间，方法是首先将速度参数设置为第一值(42)，并且在一定时间以后将其设置为第二值(50)，其中在该自适应持续时间中预测误差由于还没有被自适应的预测系数而首先被提高在复位时间点后预定持续时间之后速度参数又被设置为第二值之后，预测误差、并因此待传输的残余比在使用第一速度参数值的情况中更优化或更小。
预测编码方法

[发明专利]一种自适应水声通信方法-CN201910590940.3在审
发明人：韩笑;吴雨珊;王大宇;殷敬伟;张锦灿;葛威 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种水声通信方法领域，具体涉及一种基于信道预测的自适应调制与功率分配的OFDM水声通信方法。该方法包括：发射端发送测试信号，接收端对接收信号进行处理，估计得到时信道冲激响应估计结果；利用自适应信道预测方法对时域信道冲激响应进行预测；将预测信道结果通过信令传输反馈给发送端，获得自适应传输所需的信道状态信息；发送端根据信道状态信息基于自适应分配算法确定每个子载波的通信参数，并根据通信参数对子载波进行自适应调制和功率分配；发射端发射OFDM信号，实现自适应水声通信。在时域上进行信道预测，减少反馈冗余的同时提高预测精度；利用自适应分配算法对子载波进行比特和功率分配，提高在陌生环境下的实用性。
水声通信信道预测自适应自适应分配算法信道状态信息自适应调制对子载波功率分配通信参数发射端发送端预测信道冲激响应估计比特和功率分配对接收信号自适应传输反馈测试信号冲激响应陌生环境信道结果信令传输冗余接收端域信道子载波对时时域发送发射

[发明专利]一种进给轴热误差自适应补偿方法-CN201910099610.4有效
发明人：刘阔;王永青;吴嘉锟;刘海宁;沈明瑞;秦波;刘海波 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2019-01-31 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G05B19/404 文献下载
摘要：本发明提供了一种进给轴热误差自适应补偿方法，属于数控机床误差补偿领域。首先基于激光干涉仪和温度传感器进行进给轴热误差测试；接着基于进给轴热误差机理，建立热误差预测模型，并根据热误差测试数据对模型中热特性参数进行辨识；之后在不同螺母预紧状态下，进行自适应热误差预测模型参数辨识测试；接着在进给轴热误差预测模型基础上建立自适应预测模型，并对该测模型中的参数进行辨识；最后基于进给轴热误差自适应预测模型进行热误差的自适应补偿。该方法的最大优点在于，可根据机床当前状态自适应调整热误差预测模型中的热特性参数，实现了自适应实时补偿，使机床在各种工况下以及长期使用磨损后仍能保持较好的加工精度和精度稳定性。
一种进给误差自适应补偿方法

[发明专利]一种基于自适应预测周期的再入飞行器预测控制方法-CN202011324498.9有效
发明人：孙光;张旭辉;李永远;陈海鹏;黄育秋;程奇峰;刘焱飞;郑雄;刘丙利;郝宇星;郭晶;姚星合;康磊晶;赵大海 -专利权人：中国运载火箭技术研究院
申请日： 2020-11-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应预测周期的再入飞行器预测控制方法，包括(1)建立反映再入飞行器飞行过程动态特性的姿态动力学模型；(2)对再入飞行器的姿态子系统进行常值预测周期的虚拟预测控制器设计；(3)对再入飞行器的姿态子系统进行动态预测周期的自适应虚拟预测控制器设计；(4)对再入飞行器的姿态角速度子系统进行常值预测周期的预测控制器设计；(5)对再入飞行器的姿态角速度子系统进行动态预测周期的自适应预测控制器设计；(6)对再入飞行器进行动态预测周期的自适应预测控制器设计，从而实现基于自适应预测周期的再入飞行器预测控制。
一种基于自适应预测周期再入飞行器控制方法

[发明专利]基于预测残差自适应调整的视频编码系统-CN201010203917.3有效
发明人：宋利;骆政屹;郑世宝 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2010-06-18 - 公布日： 2010-10-06 - 主分类号： H04N7/50 文献下载
摘要：一种图像处理技术领域的基于预测残差自适应调整的视频编码系统，包括：输入模块、图像预测模块、预测残差生成模块、变换模块、熵编码模块、反量化与反变换模块、图像重建模块、经典DCT域JND模块、JND域值转换模块、预测残差自适应调整模块和输出模块，其中：所述的预测残差自适应调整模块，包括：量化前调整子模块和量化子模块，或者是：所述的预测残差自适应调整模块，包括：量化前调整子模块、量化子模块和量化后调整子模块，或者是：所述的预测残差自适应调整模块，包括：量化子模块和量化后调整子模块。本发明能在H.264变换域根据视觉特性自适应、精细地调整预测残差，从而可以为图像各部分更合理地分配码字。
基于预测自适应调整视频编码系统

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