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[发明专利]一种双轴非定常气动力建模方法及装置-CN201610077146.5有效
发明人：吕永玺;章卫国;史静平;屈晓波;李广文;刘小雄;张一玮 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-01-30 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：包括：对获取风洞试验数据进行数据处理，得到支持向量机回归非定常气动力模型输入变量参数；建立支持向量机回归非定常气动力模型；采用序列最小优化算法确定支持向量机回归非定常气动力模型的第一输出参数；采用启发式算法从第一输出参数中选择第二输出参数，获取支持向量机回归非定常气动力模型的输出变量参数及确定决定系数式；当决定系数大于第一阈值时，确定支持向量机回归非定常气动力模型成功。上述方法，可以实现在双轴耦合振荡下的非定常气动力建模，为后续的大迎角下的大机动控制奠定了坚实的数据模型基础。
一种双轴非定常气动力建模方法装置

[发明专利]一种高光谱图像分类方法及系统-CN202010549981.0在审
发明人：曹衍龙;刘佳炜;杨将新;曹彦鹏;董献瑞;贾淑凯 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种高光谱图像分类方法，包括如下步骤：（1）输入待分类的高光谱图像；（2）用主成分分析法提取待分类的高光谱图像的光谱特征向量；（3）用灰度梯度共生矩阵提取待分类的高光谱图像的纹理特征向量（4）将提取到的光谱特征向量和纹理特征向量合并后作为分类特征向量输入预先训练好的支持向量机模型中，得到分类结果，其中支持向量机模型是使用训练集通过调整纹理特征提取窗口的方式进行反复训练使得训练集在支持向量机模型上的分类精度达到最佳而得的
一种光谱图像分类方法系统

[发明专利]一种风电功率预测的方法-CN201210397181.7在审
发明人：田丽;裴瑞平;王勇 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2012-10-18 - 公布日： 2013-02-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种风电功率预测方法，选择遗传算法、神经网络、支持向量机三种智能算法建立组合预测模型。首先采用遗传算法分别对神经网络和支持向量机进行优化，得到遗传神经网络和遗传支持向量机两种优化后的预测模型，然后利用误差中的信息熵对两种子模型进行加权，构成优化组合预测模型。对预测误差进行统计分析，并将误差信息反馈到组合预测模型，利用误差信息优化遗传神经网络和遗传支持向量机两种子模型的加权系数进一步完善组合模型。
一种电功率预测方法

[发明专利]基于改进果蝇-蝙蝠算法的机械故障诊断方法-CN201811007052.6有效
发明人：苏祖强;王富立;冯松 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明属于机械故障诊断领域，具体为一种基于改进果蝇‑蝙蝠算法的机械故障诊断方法，包括以下步骤从采集的机械运行状态信号中提取时域统计特征和频域统计特征；采用机械故障诊断训练样本集来训练支持向量机；以果蝇算法为框架，融入蝙蝠算法的回声定位思想，设计出改进果蝇‑蝙蝠参数优化方法，并采用该方法来寻找支持向量机的全局最优参数；将得到的全局最优参数代入支持向量机，完成基于支持向量机的故障诊断模型的构建。本发明能够在较短的时间内获得最优的支持向量机参数，有效提高了基于支持向量机的故障诊断模型的构建效率和故障分类准确率，具有很好的实际应用效果。
基于改进果蝇蝙蝠算法机械故障诊断方法

[发明专利]基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法-CN202211599388.2在审
发明人：全浩;郑华龙;耿艳旭;张志劲;黄飞;林永健;石习双;罗朝宇;李成;韦保荣;陈树平;刘振华;莫厚鑫;韦海;李洪文;朱张华;丁琦 -专利权人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司梧州局
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于气象参数与支持向量机的绝缘子污闪预警方法，包括以下步骤：S1.采集绝缘子污闪事故数据，绝缘子污闪事故数据包括历史污闪事故信息以及发生污闪事故时的气象数据；S2.对采集的历史污闪事故信息和气象数据进行预处理；S3.构建支持向量机模型，并将步骤S2中预处理后的数据输入至支持向量机模型中对支持向量机模型进行训练；S4.对训练完成的支持向量机模型进行参数优化，建立全局最优预测模型；S5.实时采集绝缘子所处环境的气象数据，并将气象数据输入至全局最优预测模型中进行处理判断绝缘子是否存在污闪风险，如是，则进行预警，从而能够有效保证预测的准确性，而且降低环境干扰，为绝缘子污闪事故的预测、处理措施的制定提供准确的数据支持。
基于气象参数支持向量绝缘子预警方法

[发明专利]一种基于支持向量机的火箭发动机健康诊断方法及系统-CN202010705689.3在审
发明人：谢立;绍硕;金益辉;荣为君;张元明;林倩倩;王伟哲;况羿 -专利权人：上海宇航系统工程研究所
申请日： 2020-07-21 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于支持向量机的火箭发动机健康诊断系统，包括数据输入预处理模块、样本训练模块、数据验证模块；数据输入预处理模块用于对火箭启动过程的原始测量数据进行数据标准化操作，样本训练模块利用处理过后的数据、高斯核函数、超参数进行支持向量机模型的训练，训练结束后，获得训练后的支持向量机模型；数据验证模块采集火箭发动机的实际测试数据，利用训练后支持向量机模型和滑窗方法，判断发动机的工作状态是否正常。
一种基于支持向量火箭发动机健康诊断方法系统

[发明专利]一种文本实体关系抽取方法、系统、设备及介质-CN202210987505.6在审
发明人：赵留军;苗中泉;孔维政;代红才;张栋梁;田鑫;杨斌;张丽娜 -专利权人：国网能源研究院有限公司;国网山东省电力公司经济技术研究院
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：一种文本实体关系抽取方法、系统、设备及介质，包括：将待分类的能源电力文档语料采用词向量处理工具进行处理，得到所述待分类的能源电力文档语料的特征向量；将所述特征向量输入预先训练好的支持向量机分类模型中，计算得到所述特征向量的决策函数，若决策函数的绝对值在所述设定范围，则得到待分类的能源电力文档语料的类别；否则，将不在设定范围的决策函数对应的特征向量采用预先训练好的KNN分类器进行二次分类，得到待分类的能源电力文档语料的类别；其中，支持向量机分类模型是基于标注了类别的能源电力文档语料对应的特征向量集合对支持向量机进行训练得到的。本发明融合了支持向量机分类模型和KNN分类器，兼顾了实体关系抽取的效率和精度。
一种文本实体关系抽取方法系统设备介质

[发明专利]一种电-热综合能源系统拓扑分类方法、装置及存储介质-CN202210679557.7在审
发明人：陈艳波;陈冬晖;孙志祥;马彦虎;高瑜珑;郑国栋 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种电‑热综合能源系统拓扑分类方法、装置及存储介质，该方法包括以下步骤：根据不同的电‑热综合能源系统历史拓扑结构，对历史/仿真量测向量进行分类，并根据不同的分类类别，分别赋予对应的分类标签，形成支持向量机的训练样本；在此基础上将训练样本输入到支持向量机模型中进行模型训练，训练得到基于支持向量机的分类模型；得到分类模型后，将当前断面的量测向量输入到训练所得的支持向量机分类模型中，输出得到当前断面对应的系统拓扑结构分类标签
一种综合能源系统拓扑分类方法装置存储介质

[发明专利]一种基于拉格朗日支持向量机算法的地温梯度预测方法-CN202211409823.0在审
发明人：苏俊霖;罗程;董欣然;张宇辰;谭毅;金海鑫;罗平亚 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： E21B47/07 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于拉格朗日支持向量机算法的地温梯度预测方法，属于石油钻井领域以及数据挖掘领域。所述方法包括：获取目标区块的历史数据和实时数据，并进行数据预处理；将预处理后的历史钻井数据划分为训练集和测试集，并将训练集和测试集分别进行样本分割；生成地温梯度参数向量，将这些参数向量的模及投影长度计算出来，并进行拉格朗日对偶变换；生成精度满足要求的地温梯度预测支持向量机感知器模型；将生成的地温梯度预测支持向量机感知器模型与正钻井数据即时采集平台相连接，得到的模型即为基于拉格朗日支持向量机的地温梯度预测模型，利用该模型对实时钻井数据进行数据挖掘，从而达到地层地温梯度实时预测的效果。
一种基于拉格朗日支持向量算法地温梯度预测方法

[发明专利]一种输送带撕裂和跑偏检测方法、装置、设备及存储介质-CN202111341853.8在审
发明人：陈创庭;熊凯;镇竞新;安建平;饶睦敏;邹祥波;秦士伟;匡草;叶骥 -专利权人：广东能源集团科学技术研究院有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种输送带撕裂和跑偏检测方法、装置、设备及存储介质，其方法包括获取输送带的视频数据，构建图像数据库；使图像数据库的数据输入深度神经网络模型中进行训练，并输出异常图像数据特征；基于支持向量机模型的使分类准确率最高的超参数组合，训练获得该超参数组合下的支持向量机模型；使深度神经网络模型和支持向量机模型对输送带的视频数据进行检测；当满足预设条件时,深度神经网络模型输出特征向量z，并将当前的输送带的视频数据判断为异常；支持向量机模型基于特征向量
一种输送带撕裂检测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于单正类图像建立的图像分类方法和装置、存储介质和计算机-CN202010769102.5在审
发明人：韩旭;陈彦龙;张裕河 -专利权人：东声（苏州）智能科技有限公司
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：所述图像分类方法包括：提供单正类图像集、编码神经网络模型、解码神经网络模型和单类支持向量机模型；将所述单正类图像集中的正类图像输入所述编码神经网络模型进行训练，此时所述编码神经网络模型提取所述正类图像的特征，所述解码神经网络模型基于提取的特征解码出还原图像，经过训练得到最终的编码神经网络模型；将提取的各个正类图像的特征输入所述单类支持向量机模型进行训练以划分正类图像范围，得到最终的单类支持向量机模型；最终的编码神经网络模型和最终的单类支持向量机模型联合对待检测图像进行图像分类以判断所述待检测图像是否为正类图像
基于单正类图像建立分类方法装置存储介质计算机

[发明专利]基于信号稀疏表示的NPC三电平逆变器故障诊断方法-CN201911064795.1在审
发明人：余运俊;裴石磊 -专利权人：南昌大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：基于信号稀疏表示的NPC三电平逆变器故障诊断方法，(1)对NPC三电平逆变器的拓扑结构和开路故障类型进行分析，同时在MATLAB/SIMULINK环境搭建NPC三电平逆变器故障仿真模型，模拟开路故障类形，采样三相相电压信号Y作为分析的特征信号；(2)对三相相电压信号Y进行分析，通过信号稀疏表示的方法，得到过完备字典D和稀疏系数X，将稀疏系数X作为信号的特征信息；(3)建立多分类支持向量机模型，用训练样本对支持向量机进行训练，将已训练的支持向量机保存；用测试样本测试训练好的支持向量机模型，分析故障诊断结果。其将信号稀疏表示和支持向量机结合取得了良好的诊断效果，具有诊断正确率高等优点。
基于信号稀疏表示 npc 电平逆变器故障诊断方法

[发明专利]基于机器学习的GNSS定位方法及装置-CN201811423812.1有效
发明人：邢菊红;邱模波;王勇松;徐坤 -专利权人：千寻位置网络有限公司
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于机器学习的GNSS定位方法，包括以下步骤：进行初始定位，计算伪距先验残差和多普勒先验残差；基于机器学习中的k‑mean聚类算法进行GNSS观测量的质量控制；通过训练样本进行场景识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数后，进行场景识别；以跟踪卫星的多普勒先验残差和已知的运动模式作为训练样本，进行运动模式识别的支持向量机模型参数的训练学习，获得对应的支持向量机分类函数，以卫星多普勒先验残差作为支持向量机模型的输入
基于机器学习 gnss 定位方法装置

[发明专利]一种基于流形学习与改进支持向量机的室内定位方法-CN201611225272.7有效
发明人：徐晓苏;吴晓飞;闫琳宇;杨博 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-12-27 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： H04W4/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于流形学习与改进支持向量机的室内无线定位方法，包括：确定定位区域，将定位区域按照室内结构特征，布局特征进行划分，得到分类结果；获取离线训练数据，采集不同分类区域中的参考点所能接收到的各热点RSS信号值作为训练数据集；利用等距映射算法进行训练数据特征提取；利用训练数据进行支持向量机分类训练，使用禁忌搜索算法进行支持向量机分类超参数搜索，同时建立各类别的支持向量回归模型；进行在线定位，采集目标处各热点的RSS信号值，利用支持向量机分类模型进行分类，得到目标大致的定位区域；依据分类结果，利用支持向量回归模型进行目标的准确定位。
一种基于流形学习改进支持向量室内定位方法

[发明专利]基于支持向量机的混凝土热力学参数智能识别方法-CN201410117419.5在审
发明人：许军才;沈振中;任青文 -专利权人：河海大学
申请日： 2014-03-26 - 公布日： 2014-07-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于支持向量机的混凝土热力学参数智能识别方法，首先确定反演参数的取值范围；利用均匀设计方法设计混凝土热力学参数的样本方案；通过有限元正演得出样本方案中各个特征点的温度值，并将其和样本方案中对应的热力学参数值作为学习样本，建立支持向量机模型；利用差分进化算法进行全局搜索，搜得支持向量机的各个系数，确定监测点的反演参数与监测点的实际温度值之间的非线性关系，建立支持向量机预测模型；用支持向量机预测模型作为正演模型，利用差分进化算法全局搜索混凝土热力学参数
基于支持向量混凝土热力学参数智能识别方法