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[发明专利]一种融合空间相关性的地理数据支持向量回归方法-CN201610601713.2有效
发明人：王海起;车磊;侯金亮;刘玉;陈冉;桂丽;费涛;闫滨;翟文龙 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2016-07-27 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合空间相关性的地理数据支持向量回归方法，其特征是，包括以下步骤：建立空间权重矩阵，表示地理对象间的空间相关性；建立融合空间权重矩阵的支持向量回归模型；利用最小二乘支持向量回归方法求解支持向量回归模型；对支持向量回归模型进行评价。本发明的有益效果是，本发明克服了常规支持向量回归模型未考虑地理对象空间相关性之不足，以空间权重矩阵形式将空间相关性与支持向量回归模型相结合，并利用最小二乘支持向量回归算法对模型求解，与常规LS‑SVR模型相比
一种融合空间相关性地理数据支持向量回归方法

[发明专利]基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法-CN201710175033.3有效
发明人：韩琦;翁腾飞;刘晋;刘洋;吴政阳;谯自强;黄军建 -专利权人：重庆科技学院;重庆第二师范学院
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归联想记忆模型的指纹和人脸耦合识别方法，包括以下步骤：S1：采集指纹图片和人脸图片；S2：分别得到指纹图片和人脸图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵；S3：构建带回归参数的多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性回归人脸图片识别模型；S4：计算回归参数，得到多元线性回归指纹图片识别模型、多元线性回归人脸图片识别模型；S5：对指纹图片和人脸图片进行识别。有益效果：身份信息实现多重识别，可靠性高，将联想记忆和多元线性回归模型相结合，将图片转化成参数，安全系数高，识别效果好，对身份信息保护效果好，隐秘性高。
基于多元线性回归联想记忆模型身份耦合识别方法

[发明专利]面向单相重合闸的多变量作用下潜供电弧特性预测方法-CN201610322702.0有效
发明人：刘洪顺;韩明明;李斌;李清泉;李庆民;娄杰;孙秋芹 -专利权人：山东大学
申请日： 2016-05-16 - 公布日： 2018-07-10 - 主分类号： H02H9/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向单相重合闸的多变量作用下潜供电弧特性预测方法，包括：确定输入量和输出量的样本集；利用结构风险最小化原则求解支持向量机线性回归函数；建立非线性回归支持向量机回归预测模型；确定非线性回归支持向量机回归预测模型的学习参数以及评估支持向量机回归的适应度函数，采用快速非支配排序遗传算法对所述学习参数进行优化；采用参数优化的支持向量机回归预测模型对安装混合无功补偿的特高压输电系统的输出量分别进行预测。本发明有益效果：优化参数的回归型支持向量机所得到预测值与前文仿真所得到的结果相对误差在2％以内，可以说明该方法的有效性。
支持向量机回归预测模型单相重合闸非线性回归特性预测多变量输出量下潜非支配排序遗传算法特高压输电系统线性回归函数适应度函数最小化原则供电参数优化无功补偿相对误差优化参数输入量样本集回归预测求解学习评估优化

[发明专利]基于特征函数空间滤值的滑坡灾害logistic回归分析方法-CN201711425595.5有效
发明人：陈玉敏;李慧芳;周江;杨家鑫;张静祎;陈娒杰;方涛 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-12-25 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于空间滤值的logistic回归滑坡灾害分析方法，即针对滑坡灾害分析研究，将空间滤值思想引入到普通logistic回归模型中，设计一种包括未滑坡点选取、致灾因子值的获取和分级、邻接矩阵构建、特征值与特征向量计算、逐步回归特征向量选取、回归建模等步骤的滑坡回归分析算法。本发明能够解决logistic回归模型受变量间的空间自相关影响而导致的模型精度不高的问题。利用选取的特征向量来构建滤值算子加入到logistic回归模型中，能够有效滤去残差的自相关影响，提高回归模型的拟合优度和预测准确度，实现对滑坡灾害的准确模拟和预测。
基于特征函数空间滑坡灾害 logistic 回归分析方法

[发明专利]一种基于稀疏回归的商家客流量多因素分析与预测方法-CN201811388787.8有效
发明人：孙霖;杜俊杰;周燕真;郑增威 -专利权人：浙江大学城市学院
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种稀疏回归的商家客流量多因素分析与预测方法，包括步骤：步骤一、历史客流数据预处理；步骤二、商家客流量多因素字典构建；步骤三、稀疏系数的求解和预测。本发明的有益效果是：本发明提出的多因素稀疏回归预测方法要明显好于其他几种对比的预测方法；相比于没有增加因素的稀疏回归模型，多因素稀疏回归预测方法的预测效果提高了4.86％；当误差为0.2和0.3时，多因素稀疏回归预测方法相比其他方法，在商家数量上有着10％‑50％的提升；稀疏回归模型和多因素稀疏回归模型的训练时间以及预测时间都要远远少于其他两个模型；本发明提出的多因素稀疏回归预测模型的性能更加优越。
一种基于稀疏回归商家客流量因素分析预测方法

[发明专利]基于stacking无参考型超分辨图像质量评价方法-CN202010086355.2有效
发明人：张凯兵;朱丹妮;罗爽;卢健;李敏奇;刘薇;苏泽斌;景军锋;陈小改 -专利权人：浙江昕微电子科技有限公司
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：stacking无参考型超分辨图像质量评价方法，具体包括以下步骤：首先通过现有训练好的VGGnet模型提取超分辨图像的深度特征，用于量化超分辨图像的退化；然后，将包含SVR和k‑NN算法的stacking回归算法用作第一层回归模型，以构建从VGGnet模型提取的深度特征到预测质量分数的映射模型，再采用线性回归算法得到第二层回归模型，从而形成stacking回归模型，以实现无参考评价超分辨图像的质量。本发明提出了利用SVR和k‑NN的两种不同基础回归器的互补性优势，将线性回归作为元回归器，提高了预测准确性，本发明能够获得更为接近人眼主观评价的超分辨图像质量分数。
基于 stacking 参考分辨图像质量评价方法

[发明专利]视频目标跟踪方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011345651.6有效
发明人：汤成;程宝平;谢小燕 -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： 2020-11-25 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明中，方法包括：将目标参照图和跟踪视频帧输入特征提取网络得到第一图像特征及第二图像特征；将所述第一图像特征和所述第二图像特征输入回归特征提取网络中，得到第一回归特征和第二回归特征；将所述第一回归特征和第二回归特征输入回归子网络中，获取所述回归子网络输出的所述跟踪视频帧的包围盒信息。通过上述技术手段，在视频跟踪中，仅通过回归特征提取网络确定图像的位置，提高视频跟踪的精确度与鲁棒性。
视频目标跟踪方法装置电子设备存储介质

[发明专利]车辆电池内短路的检测方法、检测装置和电子设备-CN202010889510.4有效
发明人：叶邦斌 -专利权人：广州小鹏汽车科技有限公司
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：检测方法包括：对所述电池的电压数据进行采样；对所述电压数据进行回归分析以得到回归系数；根据所述回归系数和预设定的回归系数阈值的比较结果检测所述电池是否存在内短路。本申请实施方式的车辆电池内短路的检测方法中，通过采集车辆电池的电压数据，对电压数据进行回归分析得到回归系数，并通过比较回归系数和预设定的回归系数阈值，检测车辆电池是否存在内短路，能够在内短路的初始阶段即检测到电池发生内短路的情况
车辆电池短路检测方法装置电子设备

[实用新型]电冰箱门自动回归铰链及电冰箱-CN200520087600.2无效
发明人：王东宁;邹磊;李晓峰;孙桂红 -专利权人：海尔集团公司;青岛海尔股份有限公司
申请日： 2005-09-26 - 公布日： 2006-10-18 - 主分类号： E05F1/00 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种电冰箱门自动回归铰链及设置有该铰链的电冰箱，包括固定在冰箱箱体上的铰链座、下回归、上回归、弹簧，所述下回归上设置向上倾斜的第一斜面，所述上回归上设置向下倾斜的第二斜面，所述下回归固定在所述铰链座上作为转轴，所述第一斜面和第二斜面相向设置，所述铰链还包括同定在冰箱门体中的轴套，所述上回归设置在所述轴套中，所述弹簧设置在所述轴套顶面与所述下回归之间；所述第一斜面的顶端和第二斜面的顶端对应设置平面。
冰箱门自动回归铰链电冰箱

[发明专利]基于语义分割的证件图像顶点坐标回归系统和识别方法-CN202110451208.5在审
发明人：戚朕;章水鑫;周源赣 -专利权人：南京三百云信息科技有限公司
申请日： 2021-04-25 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/38 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义分割的证件图像顶点坐标回归系统，包括坐标回归模块，所述坐标回归模块设置在语义分割模块之后，主要是使用坐标回归模块将多种语义分割网络作为骨干网络，直接获得证件区域的多边形顶点坐标，坐标回归模块最终使用热力图中的最大值索引求得每个顶点的坐标。
基于语义分割证件图像顶点坐标回归系统识别方法

[发明专利]一种回归测试方法及系统-CN201510229461.0在审
发明人：殷学明 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2015-05-07 - 公布日： 2016-12-07 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种回归测试方法及系统。其中，回归测试方法包括在第一测试对象中执行所获取的回归测试包，得到第一测试对象对所述回归测试包的第一组执行结果；将所述第一组执行结果和预先存储的在第二测试对象中执行所述回归测试包所得到的第二组执行结果分别与对应所述回归测试包的第一组预期结果以及第二组预期结果进行对比通过本申请实施例所公开的回归测试方法可以降低程序的开发工作量。
一种回归测试方法系统

[发明专利]基于漏洞扫描的回归测试方法-CN201710651876.6在审
发明人：吴思宏 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2017-08-02 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于漏洞扫描的回归测试方法，包括对平台漏洞进行全面扫描；将扫描出现的漏洞对应的数据信息存入回归测试数据库；在用户修改平台漏洞后，调用回归测试数据库，对平台进行扫描；以及清空上一次回归测试数据库的数据信息，且将本次测试复现的漏洞对应的数据信息写入回归测试数据库；在每次回归测试扫描结束后，判断回归测试数据库存放的漏洞对应的数据信息是否符合标准，如果符合标准则结束扫描；本发明可以有效的提高扫描效率，节省了时间
基于漏洞扫描回归测试方法

[发明专利]大数据平台上的自动回归诊断方法-CN201810933414.8有效
发明人：张毅骏;张瑞瑞;陈远猷;张瀚潇 -专利权人：上海派拉软件股份有限公司
申请日： 2018-08-15 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明涉及一种大数据平台上的自动回归诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：将数据源导入到大数据平台上；对导入大数据平台的数据进行放回样本的随机抽样；在各个节点上，分别利用核心算法对随机抽样得到的每份样本进行计算，得到每份样本所对应的回归模型；对得到的各回归模型进行交叉验证，计算得到最终的回归模型。采用本发明提供的方法后，回归建模能完全自动化进行，即回归诊断的工作由算法直接完成，无需投入大量的建模成本，提升回归建模与诊断的效率。
数据平台自动回归诊断方法

[发明专利]用于回归测试的参数调优、文件建立方法及其装置-CN202210376773.4有效
发明人：杨晶晶;王芳;魏炽频 -专利权人：北京象帝先计算技术有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F30/331 文献下载
摘要：本公开提供一种用于回归测试的参数调优、文件建立的方法及其装置，通过获取测试计划中的多个测试点、多个测试用例与回归测试的控制参数之间的关联关系，经由该关联关系将测试计划与回归测试的控制参数关联形成整体，避免测试计划与回归测试之间的独立维护和同步，进一步基于该关联关系，对多个测试用例对应的控制参数进行调整，获得调整后的控制参数，实现了芯片测试计划与回归测试之间的关联维护和回归测试的控制参数的整体优化，降低了人工工作量，提高了回归测试效率和准确率
用于回归测试参数文件建立方法及其装置

[发明专利]基于图形处理单元的并行逻辑回归方法及系统-CN201610619782.6在审
发明人：叶允明;董学辉;王岢;徐晓飞 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2016-07-30 - 公布日： 2016-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于图形处理单元的并行逻辑回归方法及系统，该基于图形处理单元的并行逻辑回归方法包括如下步骤：模型梯度计算步骤：针对逻辑回归使用最速梯度下降法进行训练，使用图形处理单元并行计算模型的梯度；模型参数更新步骤：在图形处理单元上使用梯度方向并行更新逻辑回归模型中每个特征的参数。本发明的有益效果是：本发明的基于图形处理单元的并行逻辑回归方法及系统，提高了逻辑回归训练中数据计算速度。
基于图形处理单元并行逻辑回归方法系统