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[发明专利]一种基于变分高斯回归过程的语音数据处理方法-CN201711474721.6有效
发明人：徐宁;缪晓宇;刘小峰;蒋爱民;王平 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G10L25/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分高斯回归过程的语音数据处理方法，基于变分高斯回归过程模型进行语音数据处理，所述变分高斯回归过程模型在VFE近似基础上，对对数似然函数进行变换，使得求出的最终下限变大，求出活动点集的自由变分高斯分布，自由变分高斯分布为映射近似中所需要的选取点的后验分布，按映射近似的方法来对语音数据进行处理。
一种基于变分高斯回归过程语音数据处理方法

[发明专利]一种时间序列数据的在线变分高斯过程方法-CN202210504852.9在审
发明人：于秦;王伟东;张昆;胡杰;杨鲲;刘双美;麻泽龙;卢鑫 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（湖州）;电子科技大学;四川省水利科学研究院
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间序列数据的在线变分高斯过程方法，包括以下步骤：S1：采用高斯过程框架的回归模型，确定数据集和观测值；S2：求解变分自由能进行单次数据处理，并计算相应变分下限的分布；S3、针对流数据情况，采用在线变分推理求解问题；S4、通过求解新相对熵散度以求解模型后验概率；S5：将新相对熵散度转成最小化变分自由能，并对应求解因子分布q*(b)；S6、求解变分下限获得变分自由能；S7、根据求解获得的变分分布，计算预测分布以及在任意测试点预测结果。本发明降低了传统高斯过程算法的训练复杂度和预测复杂度，降低了计算成本，并具有与传统稀疏高斯过程近似方法相当的性能。
一种时间序列数据在线变分高斯过程方法

[发明专利]一种基于高斯混合模型先验变分自编码器的图像生成方法-CN202010024870.8有效
发明人：郭春生;周家洛;应娜;陈华华;杨萌 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型先验变分自编码器的图像生成方法，包括步骤：S11.预设生成图像训练数据集；其中训练数据集由若干批次的训练数据组成；S12.搭建高斯混合模型先验的变分自编码器网络；S13.将预设的若干批次的训练数据上传至变分自编码器网络中，并确定变分自编码器网络的后验分布和先验分布；S14.确定高斯混合模型中高斯分量之间的关系，得到映射函数；S15.利用变分自编码器网络和得到的映射函数得到重构损失函数和KL散度函数，计算变分自编码器网络的后验分布和先验分布的损失函数，并对变分自编码器网络的参数进行更新以生成图像；S16.当生成图像时，将伪输入作为输入图像上传至变分自编码器网络，得到最终生成的图片。
一种基于混合模型先验编码器图像生成方法

[发明专利]基于变分异方差高斯过程回归的短期风速预测方法-CN201911348832.1有效
发明人：张楚;彭甜;夏鑫;王业琴;赵环宇;孙娜;张涛 -专利权人：淮阴工学院
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及短期风速预测技术领域，公开了一种基于变分异方差高斯过程回归的短期风速预测方法，首先采用具适应性噪声的完全集合经验模态分解将原始风速时间序列分解为规律性更强的子序列集合，计算每个子序列的偏自相关函数值，并选择95%置信水平下显著的滞后时间序列作为输入变量；然后，采用变分异方差高斯过程回归对每个子序列进行训练与预测，最后，将所有子序列的预测结果进行合并，得到风速时间序列的最终预测结果。与现有技术相比，本发明采用变分异方差高斯过程回归模型对风速时间序列进行预测，其预测能力更强，且变分异方差高斯过程回归模型性能优于标准高斯过程回归模型，能够获得更高的预测精度。
基于变分异方差过程回归短期风速预测方法

[发明专利]变分推理的高斯非高斯成分协同的混杂过程故障检测方法-CN202011576221.5在审
发明人：任世锦;任珈仪;陈琳;潘剑寒;开红梅 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种变分推理的高斯非高斯成分协同的混杂过程故障检测方法，该方法基于学生t‑分布高斯/非高斯成分提取框架，并用于混杂过程故障检测；使用变分推理自动确定模型参数和模型选择，保证模型性能的提高；克服现有两阶段高斯/非高斯信息抽取算法存在的计算量大、忽略了两类信息的关联性等缺点，能够同时提取并灵活表示混杂分布中的高斯/非高斯信息,克服现有方法假设噪声水平单一的问题，提高了混杂过程信息提取能力本发明给出独立成分的混合矩阵以及高斯成分的负荷矩阵初始化方法，加快算法的收敛速度。本发明的方法能够准确建立高斯分成、非高斯成分以及残差的监测统计量，更好地观测过程运行特点，有利于提高工业过程的认识水平。
推理高斯非高斯成分协同混杂过程故障检测方法

[发明专利]一种变分推断估计噪声功率的方法-CN201910484678.4有效
发明人：何鸣;金明 -专利权人：宁波大学
申请日： 2019-06-05 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种变分推断估计噪声功率的方法，其对多个连续时隙内的信号进行采样；根据每个时隙内采集的样本计算每个时隙的平均功率；引入有多个高斯分布的混合高斯模型；利用变分推断方法计算每个高斯分布的混合系数对应的狄利克雷分布参数、均值的两个超参数及精度的两个超参数；根据五个参数计算变分下界；根据变分下界变更前后的值确定判决式，根据判决式确定是否更新每个时隙的平均功率服从各个高斯分布的概率；针对每个时隙的平均功率，根据其对应的多个概率将平均功率分类
一种推断估计噪声功率方法

[发明专利]一种变分推断估计主用户占空比的方法-CN201910484676.5有效
发明人：何鸣;金明 -专利权人：宁波大学
申请日： 2019-06-05 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： H04B17/382 文献下载
摘要：本发明公开了一种变分推断估计主用户占空比的方法，其对连续的多个时隙内的信号进行采样；根据每个时隙内采集的样本计算每个时隙的平均功率；引入有多个高斯分布的混合高斯模型；利用变分推断方法计算每个高斯分布的混合系数对应的狄利克雷分布参数、均值的两个超参数及精度的两个超参数；根据五个参数计算变分下界；根据变分下界变更前后的值确定判决式，根据判决式确定是否更新每个时隙的平均功率服从各个高斯分布的概率；针对每个时隙的平均功率，根据其对应的多个概率将平均功率分类
一种推断估计用户方法

[发明专利]精确稀疏高斯变分推理的无人机轨迹非线性估计方法-CN202210750261.X在审
发明人：解晖;刘久富;汪恒宇;刘向武;肖志慧 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种精确稀疏高斯变分推理的无人机轨迹非线性估计方法，包括步骤1:根据批量处理的SLAM问题，建立无人机的数据与状态的联合似然函数；步骤2：根据联合似然函数，采用高斯变分推断将其转化为求解KL建立损失函数和均值以及逆协方差矩阵的关系等式；步骤3:利用Stein引理与损失函数导数相比较，得出迭代更新，利用矩阵的稀疏性分析简化计算；通过边缘抽样方法将整体的期望转化为单个因子期望的求和计算，再通过多维高斯求积得到完整的优化迭代方案实现了对非线性系统进行批量状态估计，精确稀疏高斯变分推理方法在状态估计和轨迹估计中在精确性方面上相较于最大后验估计方法有较大提升。
精确稀疏高斯变分推理无人机轨迹非线性估计方法

[发明专利]基于高斯-泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法-CN202310204701.6在审
发明人：张新民;李乐清;钱金传;宋执环 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于高斯‑泊松混合变分自编码器的钢板缺陷数量预测方法。针对不同钢板轧制工况下生产过程数据与钢板缺陷数量的映射关系不同这一点，该方法提出高斯‑泊松混合变分自编码器作为数据驱动的软测量模型，该模型利用多个并行的高斯‑泊松变分自编码器拟合不同工况下的映射关系，借助权重网络将并行输出融合在一起
基于混合编码器钢板缺陷数量预测方法

[发明专利]基于变分自编码器的聚类方法和装置-CN202011206103.5在审
发明人：裴丹;李之涵 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于变分自编码器的聚类方法和装置，其中，方法包括：获取输入数据x；将输入数据x，结合变分自编码器，获取对应的离散类别隐变量y及连续高斯隐变量z；将输入数据x、离散类别隐变量y以及连续高斯隐变量z，结合变分自编码器，获取对应的联合概率分布q(z,y|x)；利用变分自编码器对联合概率分布q(z,y|x)进行直接分解，根据离散类别隐变量y的概率分布，确定输入数据x的类别。该方法在变分自编码器的基础上进行改进，舍弃平均场近似，采用直接分解联合概率分布获取离散类别隐变量的概率分布，进而确定输入数据的类别，提高了聚类效果和准确度。
基于编码器方法装置

[发明专利]基于高斯过程回归的变分滤波机动目标跟踪方法-CN202310578309.8在审
发明人：杨金龙;凌翔;王景岩;刘建军;张媛 -专利权人：江南大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了基于高斯过程回归的变分滤波机动目标跟踪方法，属于目标跟踪领域。所述方法首先采用时间预测方法得到目标状态的预测后验分布、过程噪声协方差的预测后验分布和预测量测值，然后使用变分滤波方法更新目标状态和过程噪声协方差的联合后验分布；本发明使用变分推断技术，通过迭代估计目标状态和过程噪声协方差的联合后验，解决了滤波方法中过程噪声未知的问题，在均方根误差上达到了比使用标准噪声参数的卡尔曼滤波更好的效果；使用高斯过程回归技术，通过高斯模型预测量测和阈值方法去除异常量测，解决了机动目标跟踪中出现异常量测的问题
基于过程回归滤波机动目标跟踪方法

[发明专利]一种基于变分自编码器的训练样本数据扩充方法和装置-CN201910018808.5在审
发明人：陈瑞清;许开河;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于变分自编码器的训练样本数据扩充方法和装置。本发明涉及大数据技术领域，该方法包括：获取原始样本；输入原始样本到变分自编码器的编码器，变分自编码器的编码器包括两个神经网络，两个神经网络分别输出μ和σ，μ和σ均为原始样本的函数；根据μ和σ的平方即σ²，生成相应高斯分布的随机数；对标准正态分布进行随机采样，得到采样值ε，根据采样值ε和高斯分布的随机数，确定采样变量Z；输入采样变量Z到变分自编码器的解码器，变分自编码器的解码器解码后输出原始样本的相似样本
编码器原始样本采样样本训练样本数据方法和装置高斯分布神经网络随机数标准正态分布解码器解码器解码输入采样随机采样样本数据输出大数据费力

[发明专利]一种基于变分推断的学术研究热点关键词提取方法-CN201710112755.4有效
发明人：马占宇;陈光启;肖波;司中威 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于变分推断的学术研究热点关键词提取方法。该系统包括如下步骤：文本预处理步骤，将文本分割清洗成为词语的集合；文本表示步骤，通过TF‑IDF特征加权将词语组成的文本映射到向量空间中成为词向量；层次聚类步骤，使用高斯混合模型表示数据的分布，并通过变分推断方法估计混合模型的参数，将模型划分为几个高斯模型的混合，实现聚类的目的，再对每个类的样本进行高斯混合模型的变分推断，实现层次聚类；结果生成步骤：将层次聚类得到的每个类作为一个话题，类中心里权值最高的词语作为该类的关键词，按照层次聚类的结构生成话题树
一种基于推断学术研究热点关键词提取方法

[发明专利]一种基于三维变分同化的变分质量控制方法-CN202111132407.6在审
发明人：和杰;马旭林;成魏 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于三维变分同化的变分质量控制方法，属于数值天气预报领域；一种基于三维变分同化的变分质量控制方法包括构建观测误差服从高斯分布和均匀分布的概率密度函数和构建三维变分同化新的观测目标函数、梯度函数以及权重函数；实现变分质量控制和三维变分同化一体的同化方法，即在进行三维变分同化过程同步进行变分质量控制，对同化观测的质量有效识别，减小偏差较大观测的权重，给予偏差小、质量较好的观测较大权重，以此保证坏资料进入同化系统时不会破坏三维变分同化分析的质量，同时可有效同化吸收有效观测并提高三维变分同化分析质量。
一种基于三维同化质量控制方法

[发明专利]一种基于变分自编码器模型的污水处理过程故障监测方法-CN202011585643.9有效
发明人：王凯;常鹏;李泽宇;丁春豪 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分自编码器模型的污水处理过程故障监测方法，用于解决由于处理污水过程数据的非高斯性和非线性导致的监测结果不准确的问题。本发明包括“离线训练”和“在线监测”两个阶段。“离线训练”包括：首先对采集的正常数据进行归一化处理，然后利用变分自编码器建立离线训练模型。本发明利用变分自编码器提取包含非线性信息和服从高斯分布的特征，可以更好的实现对污水处理过程的准确监测。
一种基于编码器模型污水处理过程故障监测方法

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