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- [发明专利]一种智能电表的台区识别方法-CN201910849189.4有效
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谢映海;吴斌;胡泽鑫
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珠海中慧微电子有限公司
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2019-09-09
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2022-04-19
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G06K9/62
- 一种智能电表的台区识别方法,包括:管理终端向集中器下发智能电表台区识别命令;集中器对识别范围内的智能电表进行时钟校正;集中器对识别范围内的智能电表下发台区识别命令,要求相关的智能电表在指定时间窗口内采集工频周期过零数据并上报;识别范围内的智能电表收到集中器下发的命令后,在指定时间窗口内采集自身的工频周期过零数据并上报,集中器在指定时间窗口内采集自身的工频周期过零数据并保存;集中器接收到待识别的智能电表上报的数据后,对各待识别智能电表上报的数据和集中器同相采集数据逐个进行数据相似度分析本发明方法基于用电工频周期(过零)数据进行台区识别,充分利用了原始数据的信息,识别精确度高。
- 一种智能电表识别方法
- [发明专利]一种特征选择方法及装置-CN201410342523.4有效
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张世明;袁明轩;曾嘉
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华为技术有限公司
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2014-07-17
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2018-12-07
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G06F17/30
- 本发明实施例提供一种特征选择方法及装置,涉及数据挖掘技术领域,基于特征变量之间的相关性确定最优特征子集,提高了高维数据特征选择的有效性及运算效率;本发明实施例提供的特征选择方法包括:计算原始数据集中各特征变量之间,以及,所述原始数据集中各特征变量与预测目标特征变量之间的相关性;根据所述原始数据集中各特征变量之间,以及,所述原始数据集中各特征变量与预测目标特征变量之间的相关性,获取强相关特征子集和弱相关特征子集;将所述强相关特征子集中包含的所有特征变量,以及,所述弱相关特征子集中,与所述强相关特征子集中的特征变量直接相关的特征变量的集合确定为所述预测目标特征变量的最优特征子集。
- 一种特征选择方法装置
- [发明专利]基于双分辨率的残差互指导网络的高光谱图像融合方法-CN202310337479.7在审
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王珺;马凯;刘璐;彭进业;彭盛霖;俞凯;汪霖;赵万青
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西北大学
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2023-03-31
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2023-06-27
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G06V10/80
- 本发明提供了一种基于双分辨率的残差互指导网络的高光谱图像融合方法,包括:步骤一、建立高光谱图像与可见光图像的训练数据集;对训练数据集中所有的可见光图像进行下采样并与训练数据集中的高光谱图像组成低分辨率数据对;对训练数据集中所有的高光谱图像进行上采样并与训练数据集中的可见光图像组成高分辨率数据对;步骤二、通过双分辨率残差互指导网络模型获取高分辨率数据对和低分辨率数据对的数据集中高光谱图像与可见光图像的融合结果JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />步骤三、采用随机梯度下降算法,利用训练数据集对双分辨率残差互指导网络模型进行训练得到融合模型最后,通过对测试数据集中的数据进行测试,表明本发明有效提高了最终图像的融合结果。
- 基于分辨率残差互指导网络光谱图像融合方法
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