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[发明专利]一种回归树预测方法、控制装置及计算机可读存储介质-CN202010231754.3有效
发明人：夏树涛;向兴春;唐庆涛;戴涛 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-03-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明提供一种回归树预测方法、控制装置及计算机可读存储介质，方法包括如下步骤：输入训练数据集；用所述训练数据集训练回归树；判断训练得到的所述回归树的叶结点的数目是否大于3，若是，则采用詹姆斯‑斯坦因估计同时估计所有所述叶结点的预测值；若否，则采用最大似然估计独立估计每个所述叶结点的预测值；输出所述回归树及所述预测值。在所有数据集上取得比基于最大似然估计的回归树更好的平均预测性能，即平均意义上更小的均方误差；在部分数据集上取得比现有最优的回归树预测方法‑‑核回归更好的性能；在提升性能的同时，基本维持了原有基于最大似然估计预测的回归树的高效率
一种回归预测方法控制装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种回归测试案例的选择方法及装置-CN202010353334.2有效
发明人：李宁馨 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请提供的回归测试案例的选择方法与装置，包括，针对变更程序的每一条变更代码，从预设的基准测试库中获取满足预设条件的测试案例，作为变更代码的目标测试案例，并将目标测试案例作为变更程序的回归测试案例。本技术方案，选择与变更代码相关度大于阈值的测试案例作为回归测试案例，使得到的回归测试案例与变更代码具有强相关性，避免选择与变更代码相关性低或不相关的测试案例作为回归测试案例，导致测试量大带来的效率低的问题另外，以变更代码为粒度，选择与变更代码相关度大于阈值的测试案例作为回归测试案例，使得到的全部回归测试案例可以涉及到变更程序中所有发生变更的代码，所以本技术方案选取得到回归测试案例具有全面性。
一种回归测试案例选择方法装置

[发明专利]基于差异演化的互补分类回归树的故障诊断方法及系统-CN202011211079.4有效
发明人：马速良;李建林;李金林;李雅欣;李穷;谭宇良 -专利权人：北方工业大学;北京联智汇能科技有限公司;安徽绿沃循环能源科技有限公司
申请日： 2020-11-03 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于差异演化的互补分类回归树的故障诊断方法及系统。样本集合包括多种故障类别对应的样本信号，每个样本信号为对应故障类型下设备的运行信号；对样本集合中每个样本信号进行分析，得到所有样本特征向量组成的样本特征向量集合；根据样本特征向量集合，以遗传算法为差异性演化基础获得互补分类回归树模型；互补分类回归树模型包括原始分类回归树和互补分类回归树；基于分类回归树所有叶节点的基尼指数之和与叶节点数量，确定互补分类回归树模型中最优的分类回归树，得到设备的故障诊断模型；基于设备的运行信号，采用设备的故障诊断模型对设备进行故障诊断
基于差异演化互补分类回归故障诊断方法系统

[发明专利]植物光环境-固碳效益曲线回归测定方法、系统及介质-CN202210590788.0有效
发明人：李飞;李湛东;于晓南;杨炜茹;殷亦佳;夏俊民;杨艺文;秦孝天;董晋航;罗亚丽;杜艺涵 -专利权人：北京林业大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明属于植物光响应技术领域，公开一种植物光环境‑固碳效益(光响应曲线)回归测定方法、系统及介质，采用各类模型进行数据回归分析，分别回归模型；用均方根误差RMSE值对各个模型的数据回归方程进行验证；选取最优模型为双勾曲线回归模型；利用Li6400XT光合仪，对园林树种进行红蓝光源测量；采用双勾曲线拟合红蓝光源的光合作用数据，回归得到光响应曲线；根据拟合的光环境‑固碳效益曲线，回归得到相应的光补偿LCP、光饱和点LSP以及表观量子效率在国内外红蓝光源数据分析中，本发明首次采用新的双勾曲线回归模型对光反应曲线进行拟合，构建更准确的光反应模型，为将来计算植物年增加的固碳效益提供依据。
植物环境效益曲线回归测定方法系统介质

[实用新型]一种光学触摸屏-CN200920277495.7有效
发明人：邹镇中;吴振宇;刘建军;叶新林;刘新斌 -专利权人：北京汇冠新技术股份有限公司;北京汇冠触摸技术有限公司
申请日： 2009-11-30 - 公布日： 2010-10-20 - 主分类号： G06F3/042 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种光学触摸屏，包括框架、光学传感器、光源及回归反射条，框架由第一边缘、第二边缘、第三边缘、第四边缘构成，第一边缘与第三边缘相对，第二边缘与第四边缘相对，光学传感器安装在第一边缘与第二边缘、第四边缘所构成的两个夹角处和/或第一边缘上，在第三边缘上安装有回归反射模块，入射到回归反射模块的每条由光源所发射出的光线在回归反射模块中只能生成一个投影并发生回归反射，在第三边缘没安装有回归反射模块的区域内安装有回归反射条这种光学触摸屏由于安装了回归反射模块具有更高的检测精度。
一种光学触摸屏

[发明专利]一种基于多分类逻辑回归的特征选择方法-CN202210265435.3在审
发明人：王靖宇;王红梅;聂飞平;李学龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/771 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多分类逻辑回归的特征选择方法，首先构建数据矩阵、标签向量和回归系数矩阵；接下来构建基于多分类逻辑回归的特征选择模型；采用梯度下降法求取特征选择模型的最优解，迭代更新回归偏差和回归系数
一种基于分类逻辑回归特征选择方法

[发明专利]一种智能家居系统的回归测试系统-CN201811325010.7有效
发明人：李劲华 -专利权人：青岛大学
申请日： 2018-11-08 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G05B15/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种智能家居系统的回归测试系统，包括测试接口模块、操作信息管理模块、测试数据构造模块和测试管理模块4个模块；待测系统是测试对象，通过网络与待测系统的智能终端进行数据传输与控制，实现回归测试。本发明的有益效果是方便、快捷、有效地选择回归测试数据、产生回归测试数据并且执行回归测试。
一种智能家居系统回归测试

[发明专利]一种基于神经网络Massive MIMO DOA系统及实现方法-CN202010215244.7在审
发明人：王伶;郑怡童;李大伟;汪跃先;粟嘉;陶明亮;范一飞;张兆林 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-03-24 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：MIMO DOA系统及实现方法，信号生成模块通过仿真产生训练数据集输入生成信号处理模块，生成信号处理模块对数据进行协方差操作后输入生成数据处理模块；生成数据处理模块对输入的数据进行拉直操作并组成数据集，输入回归模型训练模块进行训练；DOA处理模块采取相同操作，训练模块训练生成的回归模型输入DOA处理模块的回归模型处理模块中，回归模型处理模块通过接受来自回归模型训练模块训练生成的回归模型，进行回归操作并产生DOA预测结果。
一种基于神经网络 massive mimo doa 系统实现方法

[发明专利]一种选择回归测试方式的方法-CN202011147444.X在审
发明人：胡焱;申伟坡 -专利权人：浪潮金融信息技术有限公司
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种选择回归测试方式的方法，包括：软件测试人员对项目需求进行分析，梳理出项目的功能总数、关键功能数；每轮迭代开发完成后，确认已完成功能数、已完成关键功能数，计算关键功能开发进度、整体开发进度；每轮迭代进行回归测试时，取关键功能开发进度和整体开发进度的最大值作为回归测试指数；根据回归测试指数的范围选择不同的回归测试方式。通过上述方法，本发明提供的一种选择回归测试方式的方法，解决了开发过程中每一轮问题验证后进行回归测试的问题，从而最大限度节约时间，提高测试效率。
一种选择回归测试方式方法

[发明专利]芯片验证方法、装置及服务器-CN202111154318.1在审
发明人：朱佳齐;黄运新 -专利权人：深圳大普微电子科技有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本申请实施例涉及芯片技术领域，公开了一种芯片验证方法、装置及服务器，该芯片验证方法，包括：获取功能覆盖率模型；根据功能覆盖率模型，确定所有需要覆盖的功能点；根据所有需要覆盖的功能点，生成回归文件，其中，回归文件包括：所有功能点的测试用例；基于回归文件，进行回归测试；统计功能覆盖率，以确认功能覆盖率满足预设要求。通过利用功能覆盖率模型，确定所有需要覆盖的功能点，并生成回归文件，该回归文件包括所有功能点的测试用例，以进行回归测试，本申请实施例能够减少迭代次数，并且，能够满足预设要求的功能覆盖率，提高芯片验证的效率
芯片验证方法装置服务器

[发明专利]一种回归反射面料及使用该回归反射面料的服装-CN201810591687.9在审
发明人：袁德梅 -专利权人：如皋蓝图针织服饰有限公司
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： D03D15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种回归反射面料包括第一色部和与所述第一色部颜色相异的第二色部，所述第一色部与所述第二色部之间的分界处具有回归反射部，所述回归反射部与所述第一色部和所述第二色部之间均存在色差；所述第一色部与所述第二色部两者中的一者与所述回归反射部的色差大于0小于20；由于回归反射面料本身具有颜色相异的第一色部和第二色部，通过第一色部和第二色部形成花纹，在形成这些花纹的色织纱线之间再织入不同于色织纱种类的回归反射部，因为第一色部和第二色部的分界处本身就很清晰，使得回归反射部显得不那么显眼。本发明还公开了一种包括上述回归反射面料的回归反射服装。
回归反射部回归反射面料色差颜色相异分界处花纹回归反射服装纱线反射面色织纱织入显眼清晰服装回归

[发明专利]一种回归反射面料及使用该回归反射面料的服装-CN201710075220.4在审
发明人：尹美兰 -专利权人：海安润德服装有限公司
申请日： 2017-02-10 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： D03D15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种回归反射面料包括第一色部和与所述第一色部颜色相异的第二色部，所述第一色部与所述第二色部之间的分界处具有回归反射部，所述回归反射部与所述第一色部和所述第二色部之间均存在色差；所述第一色部与所述第二色部两者中的一者与所述回归反射部的色差大于0小于20；由于回归反射面料本身具有颜色相异的第一色部和第二色部，通过第一色部和第二色部形成花纹，在形成这些花纹的色织纱线之间再织入不同于色织纱种类的回归反射部，因为第一色部和第二色部的分界处本身就很清晰，使得回归反射部显得不那么显眼。本发明还公开了一种包括上述回归反射面料的回归反射服装。
回归反射部回归反射面料色差颜色相异分界处花纹回归反射服装纱线反射面色织纱织入显眼清晰服装回归

[发明专利]一种多任务的函数到函数回归方法-CN202011156334.X在审
发明人：谭琦;杨沛 -专利权人：华南师范大学;华南理工大学
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习领域，其公开了一种多任务的函数到函数回归方法，包括以下步骤：S1、构造一个基于基函数双重扩展的函数到函数回归模型，并建立一个从自变量函数到因变量函数的映射的目标函数；S2、进一步构建多任务的函数到函数回归模型的目标函数，通过协同分组挖掘各个任务之间的隐含结构来提升每个回归任务的性能，其中该步骤中的目标函数含有回归系数矩阵；S3、采用不同的稀疏性正则化技术对步骤S2中的回归系数矩阵施加约束；S4、对最终函数回归模型的目标函数非光滑和非独立的问题进行优化；基于结构型稀疏性的多任务函数到函数回归模型的优点是可以同时挖掘任务的相似性和基函数的聚类特征，并用于提升函数回归系统的性能。
一种任务函数回归方法

[发明专利]一种回归反射面料及使用该回归反射面料的服装-CN201110028211.2有效
发明人：岩田建治 -专利权人：岩田建治
申请日： 2011-01-26 - 公布日： 2011-05-04 - 主分类号： D03D15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种回归反射面料包括第一色部和与所述第一色部颜色相异的第二色部，所述第一色部与所述第二色部之间的分界处具有回归反射部，所述回归反射部与所述第一色部和所述第二色部之间均存在色差；所述第一色部与所述第二色部两者中的一者与所述回归反射部的色差大于0小于20；由于回归反射面料本身具有颜色相异的第一色部和第二色部，通过第一色部和第二色部形成花纹，在形成这些花纹的色织纱线之间再织入不同于色织纱种类的回归反射部，因为第一色部和第二色部的分界处本身就很清晰，使得回归反射部显得不那么显眼。本发明还公开了一种包括上述回归反射面料的回归反射服装。
一种回归反射料及使用面料服装

[发明专利]一种基于视频分析的人群计数方法-CN201610080759.4有效
发明人：赵亚丹;郑慧诚 -专利权人：中山大学
申请日： 2016-02-04 - 公布日： 2018-03-16 - 主分类号： G06M11/00 文献下载
摘要：包括下述步骤输入视频图像，用背景减法获取前景图，把前景图聚类成若干个块；提取特征，并对特征进行透视矫正；采用两层回归模型估计人数；第一层回归把每一帧中不同的块分成不同离散密度层，第二层回归把视觉标准化和回归计数结合起来作为一个联合学习的过程，分别对不同的离散密度层训练出同时考虑视觉标准化和回归问题的计数模型；最后对每一个块根据不同人群密度层采用不同的回归模型进行计数，通过累加所有块的人数得人群总数。本发明基于两层回归模型，并把视觉归一化和人数回归结合起来，克服了单一回归模型的缺陷，对多密度人群场景及人群遮挡和不完善的图像分割鲁棒性和适应性更好。
一种基于视频分析人群计数方法