专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种数据选择偏差下的去相关聚类方法及装置-CN202010591742.1有效
  • 王啸;石川;范少华 - 北京邮电大学
  • 2020-06-24 - 2023-03-21 - G06V10/762
  • 本发明实施例提供了一种数据选择偏差下的去相关聚类方法及装置,其中,方法包括:获取存在偏差的多张图像,作为样本集;基于样本集,联合优化加权后聚类算法和去相关正则项,得到最优加权后聚类算法,其中,最优加权后聚类算法是通过多次计算加权后聚类算法得到的,加权后聚类算法是通过使用去相关正则项学习得到的各样本权重,对聚类算法进行加权得到的;各样本权重为通过使用去相关正则项,对样本集中的各图像,学习本次各样本权重;通过在本次加权后聚类算法中包含的本次聚类中心和簇不是首次聚类中心和簇,并且本次聚类中心和簇与上次聚类中心和簇之间的差异小于阈值时,得到最优加权后聚类算法,以确定图像不受偏差影响的聚类中心和簇。
  • 一种数据选择偏差相关方法装置
  • [发明专利]基于加权协同算法的Robocup救援协作方法-CN201410274653.9有效
  • 高翔;梁志伟;汪伟亚 - 南京邮电大学
  • 2014-06-18 - 2017-07-11 - G06F17/50
  • 本发明提供一种基于加权协同算法的Robocup救援协作方法,通过定义基于角色的加权协同图,并对单个智能体能力和多个智能体协作能力建模;建立智能体协作团队,对智能体交互性进行有效地建模;使用加权协同图学习算法估算执行任务的最优角色分配学习算法从平时仿真中角色任务分配的例子、比赛中得到的观测值以及一个接近最优的角色任务分配策略算法中获得一个加权协同图学习算法。该方法用于Robocup救援比赛平台,大量的实验仿真测试结果表明,加权协同图的方法能够形成一个近似最优的智能体协作团队。
  • 基于加权协同算法robocup救援协作方法
  • [发明专利]一种基于加权Word2vec的漏洞自动分类方法及系统-CN202210105339.2在审
  • 周晓峰;吴雪峰 - 河海大学
  • 2022-01-28 - 2022-05-10 - G06F21/57
  • 本发明公开了一种基于加权Word2vec的漏洞自动分类方法及系统,包括:步骤1:对原始漏洞文本进行预处理,形成漏洞文本信息词集;步骤2:采用Word2vec模型对漏洞文本信息词集中的每个词进行词向量化,得到词向量;步骤3:使用T‑MI算法对每一个词向量进行加权,得到加权后的词向量;步骤4:将加权后的词向量组成的文本向量输入至训练好的CNN中进行漏洞分类,得到漏洞分类结果;其中,T‑MI算法为将TF‑IDF算法与互信息算法结合得到的算法;本发明针对Word2vec模型无法区分漏洞文本中词汇的重要程度,通过引入改进的TFIDF对Word2vec词向量进行加权,实现加权的Word2vec分类模型,可以更好的实现漏洞的自动分类
  • 一种基于加权word2vec漏洞自动分类方法系统
  • [发明专利]结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法-CN202011473361.X在审
  • 王玉;周国清;尤号田;石雪 - 桂林理工大学
  • 2020-12-15 - 2021-03-26 - G06T7/11
  • 本发明提供一种结合GMTRJ算法和EM算法的类加权SAR影像分割方法,涉及影像处理技术领域。该方法首先将待分割SAR影像定义为在影像域D上的随机场的一个实现,并赋予SAR影像中每个类别一个权重构成权重集合;再利用待分割影像和权重集合定义类加权SAR影像,并将其定义为在影像域上的特征场的一个实现;然后利用规则划分技术将类加权SAR影像的影像域划分为多个子块;在划分的影像域上,建立类加权SAR影像分割模型;最后针对已建立的类加权SAR影像分割模型,设定迭代次数,并在每次迭代过程中利用GMTRJ算法设计求解类加权SAR影像分割模型中所有参数,并利用EM算法估算权重集合,进而确定类加权SAR影像分割模型的最优解,完成SAR影像的分割。
  • 结合gmtrj算法em加权sar影像分割方法
  • [发明专利]一种加权质心定位方法、系统及可存储介质-CN202211639927.0在审
  • 何永平;黄令;杨伟航;罗超;王甜甜;陈春雪 - 成都四相致新科技有限公司
  • 2022-12-20 - 2023-04-28 - H04W64/00
  • 本发明揭示了一种加权质心定位方法、系统及可存储介质,利用测距值和基站坐标构成圆的方程,从n个基站中选取2个基站,获得每个组合的加权质心算法的顶点,针对这些顶点围成的区域利用加权质心算法计算定位标签的坐标和解算误差,利用解算误差加权计算定位标签的最终位置。本发明方案提供了一种简单获取加权质心顶点的方法以及利用解算误差加权计算出定位标签的最终位置的方法,可以保证测距误差较大导致两圆没有交点时依然可以构造相应的交点作为加权质心算法的顶点,并且避免了因测距误差引起顶点选择错误从而造成定位出现较大的偏差的情况,能够极大地提高基于测距定位算法的精度及稳定性。
  • 一种加权质心定位方法系统存储介质
  • [发明专利]一种危险驾驶场景数据分析方法及系统-CN202011147970.6在审
  • 吴艳;王丽芳;吴昊;张俊智;李芳 - 中国科学院电工研究所
  • 2020-10-23 - 2021-01-26 - G06Q10/06
  • 首先构建危险驾驶场景评估体系,根据危险驾驶场景评估体系,建立危险驾驶场景数据集,然后利用层次分析法计算危险驾驶场景数据集中决策层的每个要素的每个属性相对于目标层的组合权重,对每个属性的重要程度进行量化,进而建立加权危险驾驶场景数据集,最后采用改进的多维加权频繁模式算法加权危险驾驶场景数据集中按照危险驾驶场景因素的重要性挖掘更多的关联规则。并且改进的多维加权频繁模式算法通过共享前缀项的方法将加权危险驾驶场景数据集压缩存储在多维加权频繁模式树中,降低了算法的空间复杂度,提高了算法的运行效率。
  • 一种危险驾驶场景数据分析方法系统
  • [发明专利]一种AdaBoost算法中弱分类器的同步选取、加权、排序方法-CN201610917244.5在审
  • 曹万鹏 - 北京工业大学
  • 2016-10-20 - 2017-03-22 - G06K9/62
  • 本发明公开一种AdaBoost算法中弱分类器的同步选取、加权、排序方法,包括初始化GA算法参数设置,初始弱分类器集合、权值与对应排列顺序设置,GA算子更新,适应度计算,GA算法实现。通过智能的方式、基于对分类精度的追求,不但给出了最优的弱分类器组合、加权方案,而且同步的给出了弱分类器排序的最佳方案。本发明不同于以往基于人为经验的弱分类器组合选取和加权方法,同时增加了对分类器排序方案考虑,采用GA优化算法搜索弱分类器选择、加权与排序的最佳方案,使得最终基于AdaBoost算法训练得到的分类器分类效果更佳最后,应用本文方法进行了笔迹鉴权,实验结果证明利用本文算法,一系列弱分类器经过更合理选择、加权与排序之后,分类性能明显提高。
  • 一种adaboost算法分类同步选取加权排序方法

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