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[发明专利]一种基于跨域光谱信息的农产品品质无损检测方法及可泛化系统-CN202011504704.4有效
发明人：李晓丽;李则熹;何勇;苏鸿 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于跨域光谱信息的农产品品质无损检测方法及可泛化系统，包括步骤：获取源域光谱数据与目标域光谱数据，并构建训练数据集；构建Aug‑TrAdaBoost.R2模型，所述Aug‑TrAdaBoost.R2模型包括三个子模型，分别为回归预测模型、源域结果校正模型以及目标域结果校正模型；训练所述Aug‑TrAdaBoost.R2模型，并利用训练好的模型对源域光谱数据与目标域光谱数据进行预测。本发明同时提升了模型在源域和目标域数据上的泛化性能，较大幅度提升了模型的预测准确率。
一种基于光谱信息农产品品质无损检测方法泛化系统

[发明专利]多无线体域网共存情况下的资源分配方法-CN202310682085.5在审
发明人：胡封晔;王铭阳;凌壮;贾涤非;那顺乌力吉;陈明晖;马军 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04W72/0446 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种多无线体域网共存情况下的资源分配方法，包括以下步骤：构建基于信息能量双向传输的多无线体域网系统模型，多无线体域网系统模型中包含预先布置的用于无线供能的射频能量源、多个可自由移动的无线体域网和配有边缘服务器的AP；构建多无线体域网共存情况下，无线体域网系统模型内的信息与能量传输协议；基于传输协议选择向量a、传感器发射功率分配比参数ρij以及时隙顺序P构建总体优化模型；基于总体优化模型求解多无线体域网系统模型的最优配置，得到最优传输策略。
无线体域网共存情况资源分配方法

[发明专利]一种跨域数据深度迁移方法、装置、设备及存储介质-CN202310034859.3在审
发明人：戴健;吴锐;祝本明;任珍文 -专利权人：中国兵器装备集团自动化研究所有限公司
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06N3/096 文献下载
摘要：本发明公开了一种跨域数据深度迁移方法、装置、设备及存储介质，该方法可以包括构建目标检测识别深度模型；获取源域数据集以及目标域数据集；构建基于压缩激励的轻量级模型适配器的迁移学习架构，采用分割池方法和候选区域采样构造特征对机制；在源域模型训练过程中，构建域对抗网络，实现图像全局域迁移和目标类间特征隔离。该方法可以在复杂应用场景中，计算资源受限、小样本等限制条件下，实现弱/半监督条件下轻量级小样本跨域迁移学习目标识别感知。提高了模型跨域迁移学习的能力和迁移效率，保证目标识别精度和泛化能力，同时可以保证特征迁移的高效性和稳定性，值得大面积推广使用。
一种数据深度迁移方法装置设备存储介质

[发明专利]一致性约束的跨域多视角目标识别方法及装置-CN202310149726.0在审
发明人：李文辉;李越;刘安安;宋丹;魏志强;聂婕;袁春鑫;刘文;刘敏 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/77 文献下载
摘要：本发明公开了一种一致性约束的跨域多视角目标识别方法及装置，包括：设计基于引力场的特征嵌入空间，通过对支点特征的选择以及特征移动机制，构建特征引力场，引导跨域样本移动到特征分布空间的合适位置；基于原型学习使用标记的源域特征更新源域原型，使用伪标记的目标域特征更新目标域原型，实现语义表示的学习；使用实例和原型之间的相似性来代替对类别的概率预测，利用相似度将实例与所有原型关联起来，中和错误伪标签对目标原型计算的影响；引用一致性正则化项来约束相似性度量，使用KL散度构建实例与原型相似度的一致性；以单个实例为基准或构建实例对，增强跨域多视角目标检索性能。
一致性约束跨域多视角目标识别方法装置

[发明专利]一种针对小样本场景的行为迁移学习识别方法-CN202310508297.1在审
发明人：钱鹰;郑钧予;刘歆;万邦睿;吴钒;林森;吴治中;刘苏 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种针对小样本场景的行为迁移学习识别方法，属于机器视觉技术领域，包括以下步骤：S1：构建正样本数据集，其包括数据丰富的源域正样本数据集和小样本的目标域正样本数据集；S2：将正样本数据集进行空间信息变换和时序信息打乱，以构建负样本数据集；S3：构建基于SlowFast改进的行为识别迁移学习模型，增强视频的时序信息并实现从源域向目标域迁移的功能；S4：使用源域和目标域的正样本数据集与负样本数据集对所述基于SlowFast改进的行为识别迁移学习模型进行训练，以获得在目标域上泛化的行为识别模型；S5：利用训练完成行为识别模型在实际场景中进行行为识别。
一种针对样本场景行为迁移学习识别方法

[发明专利]基于多模态MRI纵向数据的脑瘤时空协同分割方法-CN201611123608.9有效
发明人：潘志方;叶夏;陈峰 -专利权人：温州医科大学
申请日： 2016-12-08 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态MRI纵向数据的脑瘤时空协同分割方法，包括手术前分割处理和手术后分割处理，手术后分割处理包括：(1)获得脑瘤术后MRI数据，(2)将纵向数据分别映射到时间域和空间域上进行分割处理，而时间域分割包括：获得术前的分割结果和纵向待分割数据，进行术前和术后的图像配准，构建术后肿瘤生长模型；空间域分割包括：构建正常人脑不同组织对称性模板，提取Haar结构特征，将结构随机森林方法结合AdaBoost框架获得初步概率结果，利用相似性区域增长算法增长标签，获得空间域分割结果；(3)结合时间域和空间域分割结果构建四维图模型并优化获得参数形成自动分割结果，提高了脑瘤区域分割的精准度。
分割处理空间域分割结果纵向数据构建多模态时间域手术后术后分割协同肿瘤生长模型时空时间域分割相似性区域分割数据概率结果区域分割随机森林图像配准正常人脑自动分割精准度脑瘤术图模型映射四维算法标签优化

[发明专利]基于判别性视觉属性的零样本识别方法及系统-CN202011337219.2有效
发明人：谢昱锐;蒋涛;袁建英;许林 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种基于判别性视觉属性的零样本识别方法及系统，方法包括以下步骤：S1：构建稀疏编码模型，基于原特征域样本数据优化稀疏编码模型得到视觉特征到人工定义属性表示的原特征域变换关系；S2：引入分类错误代价项构建监督字典学习目标模型，提取原特征域判别性视觉属性集合；S3：基于原特征域变换关系及原特征域判别性视觉属性集合，构建目标特征域学习模型，挖掘目标特征域判别性视觉属性；S4：输入包含语义对象的待测图像，通过深度残差网络提取待测图像的深度视觉特征
基于判别视觉属性样本识别方法系统

[发明专利]图像质量评价方法、系统及计算机可读介质-CN202210705512.2有效
发明人：孙荣荣 -专利权人：上海市计量测试技术研究院
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：该图像质量评价方法包括：构建基于注意的特征整合理论的深度学习模型，深度学习模型用于接收输入图像，并输出输入图像的质量评价分值；构建混合域注意力模块，混合域注意力模块包括空间域注意力模块和通道域注意力模块，混合域注意力模块用于根据输入图像生成混合域注意力地图；根据人眼视觉掩盖特性构建恰可识别失真阈值模块，恰可识别失真阈值模块用于根据输入图像生成JND阈值权重地图；融合混合域注意力地图和JND阈值权重地图
图像质量评价方法系统计算机可读介质

[发明专利]一种基于无监督域适应的胃癌病理图像分割方法-CN202310686511.2在审
发明人：李庆利;周惠惠;王妍 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06T7/136 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无监督域适应的胃癌病理图像分割方法，包括以下步骤：获取胃癌病理的源域图像和目标域图像,并构建源域图像数据集和目标域图像数据集；对所述源域图像数据集进行判断，并基于所述源域图像数据集进行预训练，获取分割网络的预训练模型；基于所述分割网络的预训练模型构建第二mean‑teacher训练模型，实现基于所述第二mean‑teacher训练模型的无监督域适应分割训练，获取训练好的分割网络模型；采用所述训练好的分割网络模型对所述目标域图像进行预测，获取所述目标域图像数据集的像素级标注，实现基于无监督域适应的胃癌病理图像分割。
一种基于监督适应胃癌病理图像分割方法

[发明专利]域适应Faster R-CNN半监督SAR检测方法-CN202011046498.7有效
发明人：杜兰;廖磊瑶;陈健 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于域适应Faster R‑CNN半监督SAR检测方法，解决了少量标记图像下SAR目标检测性能下降的问题。实现步骤：获取含标签的源域和少量标签的目标域数据；利用源域数据训练原始Faster R‑CNN；构建域适应Faster R‑CNN并初始化，利用源域和目标域数据进行训练，得到训练好的模型；将目标域测试数据输入训练好的模型本发明构建域适应Faster R‑CNN，增设域适应和解码器模块，用含光学遥感图像辅助SAR目标检测，降低了对含标签SAR图像的依赖性，并通过解码器模块学习目标域数据全局信息，进一步提升检测性能。
适应 faster cnn 监督 sar 检测方法

[发明专利]基于多层域自适应学习的磁盘故障预测方法及系统-CN202310420161.5在审
发明人：高广福;陈月辉;吴鹏 -专利权人：济南大学
申请日： 2023-04-14 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本公开涉及磁盘故障预测技术领域，提出了一种基于多层域自适应学习的磁盘故障预测方法及系统，包括如下步骤：构建的故障预测模型包括多层的特征提取网络，针对源域和目标域的磁盘数据提取特征；采用多层域自适应学习，对从源域和目标域提取到的每一层的特征进行学习，将最大均值差异和相关对齐作为度量损失，最小化源域与目标域之间的差异，对齐两个域，提取两个域的域不变特征；将提取的域不变特征对构建的故障预测模型进行训练，基于得到的训练模型对磁盘故障进行识别本公开将更多的域不变特征迁移至目标域中，实现领域不变跨域迁移和复用，提升对故障数量少的磁盘模型的预测性能，提高了磁盘故障预测的准确度。
基于多层自适应学习磁盘故障预测方法系统

[发明专利]一种基于概念隐喻理论的隐喻生成方法及系统-CN202310168330.0在审
发明人：马任 -专利权人：华院计算技术（上海）股份有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明提供一种基于概念隐喻理论的隐喻生成方法及系统，涉及自然语言处理技术领域，包括：采集文本构建隐喻生成语料库，包括成对存在的隐喻句和非隐喻句；获取隐喻词和平替词的义原，分别作为源域和目标域；构建源域‑目标域映射表；以各非隐喻句为基础，结合源域‑目标域映射表构造隐喻模型的输入，将对应的隐喻句作为输出，训练并获得隐喻模型；对非隐喻句获取其动词的义原得到目标域；基于源域‑目标域映射表，得到该目标域的所有映射，根据概率标签抽样得到一个目标域‑源域映射关系；基于该非隐喻句及该目标域‑源域映射关系构造隐喻模型的输入，输入隐喻模型，生成动词性隐喻句。
一种基于概念隐喻理论生成方法系统

[发明专利]图像分割网络的训练方法、分割方法、装置和存储介质-CN202010271612.X有效
发明人：柳露艳;马锴;郑冶枫 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像分割网络的训练方法、分割方法、装置和存储介质；本申请实施例可以获取目标域图像、以及已标注信息的源域图像；采用生成对抗网络中的生成网络分别对源域图像和目标域图像进行分割，得到源域分割结果和目标域分割结果；采用生成对抗网络中的对抗网络对目标域分割结果和源域分割结果进行判别，得到判别结果；根据目标域分割结果，获取目标域图像的信息熵，并根据信息熵以及目标域分割结果、源域分割结果构建对抗损失；根据目标域分割结果、源域分割结果和标签信息，构建分割损失；根据对抗损失、分割损失和判别结果，对生成对抗网络进行迭代训练，得到训练后的生成对抗网络。
图像分割网络训练方法装置存储介质

[发明专利]业务系统构建方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010558351.X有效
发明人：刘爱国;张涛;马崇伟;张慧玲;苗光尧;王磊;牛刚;郭小冰;安静;周玫;黄小花;于珂;李彩霞;潘彬彬;刘会;贺生斌;李瑾;周玉霞;王国彬;杜瑾;王蕾;刘颖;窦圣霞;郑琰;樊博;张浩淼 -专利权人：国网宁夏电力有限公司营销服务中心（国网宁夏电力有限公司计量中心）
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本申请提供一种业务系统构建方法、装置、电子设备及存储介质，涉及业务管理技术领域。所述方法包括：将业务功能之间的逻辑结构抽象为业务架构模型，业务架构模型包括用于实现各业务功能的功能域；基于功能域的结构关系构建应用架构模型，应用架构模型包括用于处理功能域对应业务功能的应用域，业务功能、功能域和应用域一一对应；基于数据字典建立数据架构模型，数据架构模型包括用于存储实体对象与功能域之间的业务关系和数据的数据域，数据域与应用域通过功能域基于数据映射技术连接。本方法基于数据映射技术，通过功能域将应用域和数据域连接架构生成业务系统，通过业务功能关系将相关对象连接起来，从而提高了业务处理效率。
业务系统构建方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于深度对抗卷积神经网络的旋转机械新故障诊断方法-CN202111470695.6在审
发明人：陈祝云;李巍华;王汝艮;夏景演;何琛 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度对抗卷积神经网络的旋转机械新故障诊断方法，包括步骤：构建源域样本数据集和目标域样本数据集；构建用于识别已知故障以及新故障的深度对抗卷积神经网络，包括特征提取器G，标签分类器CF，领域判别器D，非对抗领域判别器；在训练阶段，通过特征提取模块将源域与目标域数据映射到高维特征空间中，获取数据特征分布；设计一种加权判别机制，评估目标域样本数据与源域数据的相似程度，判别数据的可迁移性；将目标域测试数据输入到训练好的网络中测试，通过计算所得权重值判别数据是否属于新故障类别，输出最终的分类诊断结果。通过加权对抗训练和目标域测试样本权重阈值选取，使得构建的网络适用于变工况下的已知故障和新故障检测。
基于深度对抗卷积神经网络旋转机械故障诊断方法

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