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[发明专利]中尺度涡轨迹平稳序列提取与循环神经网络预测方法-CN202110939989.2有效
发明人：年睿;耿雪;来琦 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2021-08-17 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了中尺度涡轨迹平稳序列提取与循环神经网络预测方法，该方法包括：收集相关数据并进行数理统计；引入应用相关熵的变分模态分解，搜索最佳参数，将非平稳的中尺度涡传播轨迹数据分解为K个平稳的子序列；建立基于双阶段注意力循环神经网络改进的多步预测网络模型；构建改进的正则化策略训练模型；将分解后的平稳子序列以及多特征变量序列依次送入多步预测网络模型，并通过改进的正则化策略训练模型，分别预测子序列，最终得到目标预测结果。本发明从机器学习角度通过卫星测高观测技术辅助中尺度涡轨迹数据的预测研究，中尺度涡的准确预测对理解它的传播和演化特征，提高气候变化的模拟能力都具有重要的科学和应用价值。
尺度轨迹平稳序列提取循环神经网络预测方法

[发明专利]一种基于多尺度形态成分分析的遥感图像融合方法-CN201410835353.3有效
发明人：徐金东;倪梦莹 -专利权人：烟台大学
申请日： 2014-12-29 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：发明了一种基于多尺度形态成分分析的遥感图像融合方法，属于信号处理与遥感图像处理交叉领域。在不同尺度下，分别对高分辨率遥感图像和多光谱遥感图像进行形态成分分析，采用迭代收缩法进行稀疏分解，把待融合的目标图像分成多个尺度的纹理成分和卡通成分，去除高分辨率图像中的卡通成分和噪声成分、多光谱图像中的纹理成分和噪声成分，保留高分辨率图像的有效尺度纹理成分、多光谱图像中的卡通成分，并对二者进行稀疏重建，获得融合图像。基于多尺度形态成分分析的遥感图像融合方法能对高分辨率遥感图像和多光谱遥感图像进行有效地融合，相比现有的融合方法具有更高的空间分辨率和更低的光谱失真，并且比现有的稀疏重建法有速率有很大的提升。
一种基于尺度形态成分分析遥感图像融合方法

[发明专利]一种用于周期性结构复合材料高温下传热特性的快速预测方法-CN202110253616.X有效
发明人：童自翔;郭靖宇;李明佳;俞逸斯 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F30/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于周期性结构复合材料高温下导热‑辐射耦合传热特性的快速预测方法，通过多尺度渐进分析方法将待求解的温度场分解为宏观平均场和细观温度波动，分别计算并最终重构为完整温度场。计算流程包括：宏观预测模型与细观尺度下的表征单元网格划分，细观尺度求解表征单元内的周期向量函数，计算宏观等效物性参数，求解宏观尺度导热‑辐射耦合传热方程，最后重构多尺度温度场。该方法所建立的多尺度模型能够准确计算周期性结构复合材料的温度场，且可以显著提升复合材料高温传热特性的预测速率。
一种用于周期性结构复合材料高温传热特性快速预测方法

[发明专利]一种基于DE优化小波参数的信号去噪方法及装置-CN202111682957.5在审
发明人：缪钟灵;张广洲;姚隽雯;吴念;刘平原;柯贤彬;李梦齐;龚浩;别士光;刘锋;陈程;朱劲松;白波;潘晓敏;李强;施源;汪小武 -专利权人：广东电网有限责任公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：该方法包括：选取初始小波基函数，根据初始分解层数和各分解尺度下的初始分层阈值，对含噪信号进行小波分解，得到各分解尺度下的细节系数和最大分解尺度下的近似系数；将初始小波基函数、初始分解层数和各分解尺度下的初始分层阈值作为DE算法中初始种群的位置参数，基于DE算法获取最优小波基函数、最优分解层数和各分解尺度下的最优分层阈值；根据最优小波基函数、最优分解层数和各分解尺度下的最优分层阈值，对各细节系数进行去噪处理，得到目标细节系数本发明能够利用DE算法优化分解层数和分层阈值，提升去噪效果。
一种基于 de 优化参数信号方法装置

[发明专利]一种基于振动信号分析的高压隔膜泵单向阀故障诊断方法-CN201910196999.4在审
发明人：黄国勇;潘震;吴建德;王晓东;叶波;范玉刚;邹金慧;冯早 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G01M13/003 文献下载
摘要：本发明首先对高压隔膜泵单向阀振动信号进行VMD分解，通过中心频率来确定分解模态个数K，得到K个具有物理意义的IMF分量；然后计算IMF分量的MPE，组成多尺度的复杂性度量特征向量；最后将高维的特征矩阵输入基于遗传算法优化的支持向量机建立起来的分类器来识别高压隔膜泵单向阀的工作状态本发明通过VMD算法对单向阀的振动信号进行去噪并分解成无模态混叠的IMF分量，计算各IMF分量的多尺度排列熵来收集分布在多重尺度上的故障特征信息，提高了单向阀故障识别的正确率，有较强实用性和工程意义。
单向阀高压隔膜泵振动信号分析故障诊断振动信号多尺度故障特征信息机械故障诊断信号处理领域遗传算法优化复杂性度量支持向量机分解工程意义故障识别特征矩阵特征向量物理意义中心频率分解模分类器正确率高维混叠去噪算法无模尺度

[发明专利]输电线路山火多尺度分析方法及系统-CN201911261743.3在审
发明人：郭俊;简洲;杨莉;徐勋建 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心;国家电网有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种输电线路山火多尺度分析方法及系统，该方法包括：通过小波分解，将原始的山火发生数量序列分解为一个低频分量和若干个不同层次的高频分量；根据所述低频分量分析得到山火发生序列的趋势规律；根据所述若干个不同层次的高频分量分析得到山火在不同时间尺度上的变化规律本发明可分析山火发生的趋势规律以及在不同时间尺度上的变化规律；原理清晰，操作方便；可用于指导制定合理的山火灾害防治规划。
输电线路山火尺度分析方法系统

[发明专利]核测井数据多尺度处理方法-CN200710018165.1有效
发明人：黄隆基;张锋;房文静;汪永安;杨联会;张德民;杨连会;董谦;石丽云 -专利权人：西安奥华电子仪器有限责任公司
申请日： 2007-06-29 - 公布日： 2007-11-28 - 主分类号： G01V5/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种核测井数据多尺度处理方法，包括以下步骤：1.读入测井数据；2.对测井数据进行滤波；3.对滤波后的数据进行归一化处理；4.对经过滤波和归一化处理后测井数据进行多尺度分解、融合和重构；5.显示曲线和图像本发明解决了现有技术只能在一维深度域中对采集到的数据进行处理和解释的局限性，本发明方法可在多维空间反映地层油、气、水分布的多尺度特性，提高了描述剩余油气饱和度分布的精确度。
核测井数据尺度处理方法

[发明专利]一种多尺度金属陶瓷涂层及其制备方法-CN201410591646.1无效
发明人：纪岗昌;王洪涛;陈枭;白小波;董增祥 -专利权人：九江学院
申请日： 2014-10-30 - 公布日： 2015-01-14 - 主分类号： C23C24/02 文献下载
摘要：一种多尺度金属陶瓷涂层及其制备方法，首先从基体强化与强化相增强的目的，设计多尺度双相强化金属陶瓷的结构特征；其次考虑到超音速火焰喷涂纳米WC分解和冷喷涂沉积难于变形金属陶瓷颗粒存在的问题，基于冷喷沉积涂层的机理，采用不同密度金属陶瓷粉末，通过冷喷涂预热气体温度和压力、送粉气体温度和压力的调整，克服金属陶瓷涂层连续沉积的困难，为沉积厚、多尺度陶瓷粉末双相强化金属陶瓷提供一种新方法。
一种尺度金属陶瓷涂层及其制备方法

[发明专利]一种基于混合网格及时间步长的电磁学多尺度计算方法-CN201811606399.2有效
发明人：刘炳岐;徐立;杨中海;李斌 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明属于时域计算电磁学领域，涉及一种基于混合网格及时间步长的电磁学多尺度计算方法。本发明通过将多尺度时域电磁问题分解为宏观尺度与微观尺度两部分，实现了尺度分离，有效降低了原问题的求解规模，并且在微观单元采用适合其特点的混合网格进行离散，进一步降低了其求解自由度。在通过微观问题求解出微观信息后，实现宏观问题与微观问题之间的耦合，将其代入宏观问题并采用宏观时间步长进行迭代求解，最终达到高效求解多尺度时域电磁问题的技术效果。
一种基于混合网格时间步长电磁学尺度计算方法

[发明专利]多特征多级别的可见光与红外图像高精度配准方法-CN201210251401.5有效
发明人：霍春雷;郭建恩;潘春洪;樊彬;杜鹃;常民 -专利权人：中国科学院自动化研究所;北京市遥感信息研究所
申请日： 2012-07-19 - 公布日： 2012-11-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种可见光图像与红外图像的配准方法包括对可见光图像和红外图像进行多尺度分解，得到低分辨率的可见光图像和红外图像；在低分辨率图像对上提取SIFT特征、多尺度角点特征和面点特征，匹配SIFT特征并去除外点，利用匹配的SIFT特征对得到初始变换模型，所谓变换模型是指红外图像和高光谱图像之间的一种几何变换关系；在原始图像对上利用初始变换模型提供的几何约束，进行基于图像块对的多尺度角点特征、面点特征提取，根据初始变换模型和多尺度角点特征
特征多级别的可见光红外图像高精度方法

[发明专利]多尺度时间序列遥感影像趋势和断点检测方法-CN201911328948.9在审
发明人：孙丹峰;孙强强;张平;孙敏轩;焦心 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种多尺度时间序列遥感影像趋势和断点检测方法，所述方法包括：接收时间序列遥感影像，分析所述遥感影像中的时间序列信号，通过预设的离散小波对所述时间序列信号进行离散小波变化，得到分解信号；获取预设的目标尺度，根据所述目标尺度提取所述分解信号，得到对应的尺度信号，并根据所述离散小波变化得到所述尺度信号的细节成分和近似成分；根据近似成分和时间序列信号的长度计算时间序列信号的时间序列趋势；根据所述细节成分计算并筛选得到所述时间序列信号的断点采用本方法能够在不同尺度上进行时间序列趋势、断点类型以及断点出现时间的检测和分析，以适应复杂环境演化过程的分析。
尺度时间序列遥感影像趋势断点检测方法

[发明专利]多通道多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法-CN201911069082.4在审
发明人：柳长源;王琪;张一帆;何先平 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-11-05 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：该发明涉及一种多通道多尺度卷积神经网络的单幅图像去雨方法。建立了多通道多尺度卷积神经网络用于提取有雨图像的特征信息并向无雨图像方向映射。首先利用引导滤波将有雨图像进行分解，得到低频背景图像和更高频雨线图像。卷积神经网络中对低频背景图像和更高频雨线图像提取的是多尺度特征图。同时，在构造网络模型时利用空洞卷积代替普通来提取图像的多尺度特征信息，得到更丰富的图像特征，提高算法的去雨性能。
图像卷积神经网络背景图像多尺度特征多尺度多通道去除单幅图像低频图像高频图像构造网络实验验证特征信息特征学习提取图像图像清晰图像特征图像提取映射卷积滤波算法送入空洞分解融合

[发明专利]一种基于深度学习和多特征提取的舰船辐射噪声识别方法-CN202211355358.7在审
发明人：徐千驰;白云 -专利权人：海鹰企业集团有限责任公司
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01S7/539 文献下载
摘要：本发明涉及模式识别技术领域，特别涉及一种一种基于深度学习和多特征提取的舰船辐射噪声识别方法，步骤1：对分帧得到的若干个噪声片段进行多尺度分解，利用sym4小波函数对舰船辐射噪声信号进行小波包分析，将信号分解为不同频带的子信号步骤2：对三类实测舰船辐射噪声信号分别提取13维MFCC特征，4维LPCC特征，进行小波包能量的提取，通过对舰船辐射噪声信号利用小波包分析进行多尺度分解，并进行了MFCC、LPCC、小波包能量特征的提取
一种基于深度学习特征提取舰船辐射噪声识别方法

[发明专利]一种基于多尺度分析的水产养殖水质短期组合预测方法-CN201310545260.2有效
发明人：刘双印;徐龙琴;谢仕义;吴卫祖;王骥 -专利权人：广东海洋大学
申请日： 2013-11-07 - 公布日： 2017-02-08 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度分析的水产养殖水质短期组合预测方法，在线采集水质时间序列数据并进行修复；采用经验模态分解对所选的水质时间序列样本集数据分解成不同频率尺度的IMF分量和残差rn分量；将IMF和rn本发明通过经验模态分解将原水质时间序列数据分解为不同时频尺度分量，更能准确的把握原水质序列内部的变化情况；并将人工蜂群优化最小二乘支持向量回归机、BP神经网络和自回归滑动平均模型模型优势互补相结合，有效的提高组合预测模型性能
一种基于尺度分析水产养殖水质短期组合预测方法

[发明专利]基于次声波的管道泄漏在线监测方法-CN202210398973.X在审
发明人：何鑫;张可涵;罗文涛 -专利权人：成都铭鉴知源油田工程科技有限公司
申请日： 2022-04-15 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G01M3/24 文献下载
摘要：本发明公开了基于次声波的管道泄漏在线监测方法，包括以下具体步骤：根据次声波传感器接检测到的泄漏次声波的声波特征，判断管道是否发生泄漏具体为：将次声波传感器接收到的原始泄漏信号进行多尺度分解；将分解后的次声波信号进行消除噪音处理本发明基于次声波法，通过小波分解中的多尺度分解，利用信号互相关分析等信号处理方法，判断是否发生泄漏，获取精确的泄漏次声波信息，确定泄漏点的具体位置，精确高效。
基于次声波管道泄漏在线监测方法