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[发明专利]基于物质平衡与压降迭代计算气井井控半径的方法及装置-CN202310507299.9在审
发明人：高玉飞;陈小龙;王亚青;张天佑;李晨;高策;范虎;胡晓庆;全一平;邓秉文;宋子怡;张艺璇;朱文浩 -专利权人：中海石油（中国）有限公司;中海石油（中国）有限公司北京研究中心
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于物质平衡与压降迭代计算气井井控半径的方法及装置，方法包括如下步骤：建立气井流动时的气相压力状态方程与物质平衡方程；建立气藏气井井控半径计算模型；利用气藏气井井控半径计算模型计算累积产气量与实际累积产气量之间的误差，采用迭代法不断优化假设值，最终确定最优的井控半径；利用压力状态方程计算气藏某一时刻的压力值与实际露点压力之间的误差，采用迭代法不断优化假设值，最终确定合理的凝析半径；对比计算的总累积产气量与实际的累积产气量之间的误差，采用迭代法不断优化假设值，最终确定最优的井控半径；计算不同生产时刻的井控半径，绘制动态井控半径曲线，预测该气井生产过程中井控半径的变化。
基于物质平衡压降迭代计算气井半径方法装置

[发明专利]对人脸图片进行标注的方法和装置-CN201510867455.8有效
发明人：李明;胡金辉 -专利权人：北京奇虎科技有限公司;奇智软件（北京）有限公司
申请日： 2015-12-01 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种对人脸图片进行标注的方法和装置，包括：获取与一个特定人名对应的包括多张人脸图片的人脸图片集合，其中，每张人脸图片仅包括一张人脸；建立人脸图片集合中的任意两张人脸图片均属于同一人的整体假设，并通过预定的人脸验证模型验证整体假设是否成立；若验证整体假设成立，将人脸图片集合中的多张人脸图片标注为属于该特定人名。本方案可快速地对互联网中爬取到的大量图片进行甄别筛选，高效剔除错误的图片，极大地节省了标注人脸图片的人力和时间成本，并为后续基于自动标注的人脸图片训练准确率较高的人脸识别模型提供了有力保证；同时，本方案可打破行业内现存的数据垄断
图片进行标注方法装置

[发明专利]基于时序贝叶斯知识库TBKB的电网故障诊断方法-CN201210213343.7有效
发明人：童晓阳;孙明蔚 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2012-06-26 - 公布日： 2012-10-10 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时序贝叶斯知识库TBKB的电网故障诊断方法，构建了相应的时序贝叶斯知识库TBKB诊断模型，清晰地描述元件故障发生后各相关保护与断路器的工作原理与过程，构造了各动作事件之间的时序因果关系对报警信息中未通过TCR检查的节点、信息缺失节点的不确定状态进行假设与组合，形成假设状态组合集合，得出各假设状态组合下的故障概率，再得到疑似故障元件的故障概率，进而诊断出故障元件。然后通过对故障元件进行TBKB模型的正向推理，检测出误动、拒动的保护与断路器及其时标出错情况。整个电网故障诊断算法快速、准确、容错性高。
基于时序贝叶斯知识库 tbkb 电网故障诊断方法

[发明专利]船用独立C型液舱蒸发率预报计算方法-CN201610663829.9有效
发明人：林焰;叶超;刘戈;裴斐;王春雷;蒋晓宁 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2016-08-13 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：该计算方法包括以下步骤：(a)基于独立C型液舱实验罐体平台，监测重量和温度数据；(b)利用独立C型液舱漏热数值模型，按照假设热对流系数进行稳态分析；(c)对比步骤1)中相同液位下的重量和温度数据，修正假设热对流系数，直至步骤(a)和步骤(b)得到的重量和温度数据吻合；(d)重复步骤(c)并记录下所有液位下的假设热对流系数；(e)创建和需预报蒸发率的罐体一致的漏热数值模型，按照步骤(d)记录的热对流系数，计算对应液位的蒸发率
独立型液舱蒸发预报计算方法

[发明专利]一种异步D2D网络中基于PPP分布和OFDM系统的建模方法-CN201710280875.5有效
发明人：谢静;宋荣方;刘曼 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2017-04-26 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： H04W4/021 文献下载
摘要：本发明公开了一种异步D2D网络中基于PPP分布和OFDM系统的建模方法，假设一个接收设备同时收到来自N个发送设备发来的发现信号，网络中各用户是异步的，每条通信链路均存在各自的时间偏差D，它们相互独立，假设该区域内用户位置服从泊松点过程分布本发明通过对OFDM发送时间未对准分四种情况进行详细的链路级分析，得到信号功率的表达式，并通过进一步的假设验证，对接收端受到的总干扰功率进行简化，最终提出一个易处理的一阶SINR模型。该模型与实际通信环境非常吻合，它可以很方便地用于异步D2D网络的系统级研究，解决了系统级研究建模上的难题。除此之外，本发明还可用于自组网和蜂窝网络的系统级性能分析。
一种异步 d2d 网络基于 ppp 分布 ofdm 系统建模方法

[发明专利]一种快收敛、高精度的相位恢复方法-CN201910407018.6有效
发明人：陈晓义;段亚轩;达争尚;李红光 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明提出一种快收敛、高精度的相位恢复方法，满足快速收敛和高精度求解光场复振幅的要求，既避免了算法易受初始假设值影响，不易收敛的问题，又避免了将光场复振幅参数化所导致的求解精度不高的问题。该方法包括以下步骤：首先假设一组随机分布系数，根据光强计算模型和相位计算模型，求得物平面初始假设被测光场复振幅分布，基于模拟退火‑遗传算法的全局收敛寻优算法，快收敛求得优化后的系数值，再根据该组优化后的系数值求得初始精度不高的被测光场复振幅分布的全局最优解
一种收敛高精度相位恢复方法

[发明专利]基于贝叶斯网络推理模型的犯罪重建方法及装置-CN201911167192.4有效
发明人：王李韬;贾梅生;陈飞宇;倪顺江;申世飞 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯网络推理模型的犯罪重建方法及装置，该方法包括：将案事件中的犯罪实施过程分为多个阶段，梳理每个阶段的典型犯罪行为；梳理每个犯罪行为中可能产生的物证痕迹集合；将每一物证痕迹要素作为贝叶斯网络节点构建贝叶斯网络的证据层；提取典型犯罪行为中的犯罪事实生成假设集合和行为集合，将假设集合和行为集合的要素作为贝叶斯网络节点构建贝叶斯网络的假设层和行为层；根据贝叶斯网络节点的连接关系和网络结构参数构建母贝叶斯网络，通过生长算法对母贝叶斯网络进行处理生成实例化的贝叶斯网络该方法建立的模型具有通用性，可以对一类案件中的任一进行犯罪重建。
基于贝叶斯网络推理模型犯罪重建方法装置

[发明专利]一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法-CN201710475024.6有效
发明人：毕盛;冯里千;董敏 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-06-21 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于激光雷达与地图匹配的移动机器人实时定位方法，其步骤包括：建立环境的2D地图；对2D地图，按照固定间隔距离进行横纵棋盘平均分块；对地图中的每一块进行假设推演，假设块的左上位置为机器人的初始位置，在每一块的基础上枚举方向；对于每一个假设，映射激光雷达的点云数据到地图像素上；建立匹配度模型来评判每一个假设的得分，对于每一个假设，累计激光雷达所有点云数据所对应的像素距离“障碍物像素”曼哈顿距离的和
一种基于激光雷达地图匹配移动机器人实时定位方法

[发明专利]用于助理系统的上下文自动完成-CN201880094832.0在审
发明人：朱洁丹;彭福春;伯努瓦·F·迪穆兰;刘小虎;拉延·苏巴;穆赫辛·阿格森;迈克尔·罗伯特·汉森 -专利权人：脸谱公司
申请日： 2018-10-04 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：在一个实施例中，一种方法包括从第一用户的客户端系统接收包括部分请求的用户输入，基于个性化语言模型分析用户输入以生成一个或更多个候选假设，其中每个候选假设包括意图建议或槽建议中的一个或更多个，向客户端系统发送用于呈现分别对应于一个或更多个候选假设的一个或更多个建议的自动完成的指令，其中每个建议的自动完成包括该部分请求和相应的候选假设，从客户端系统接收第一用户对建议的自动完成中第一建议的自动完成的选择的指示，并基于第一用户选择的第一建议的自动完成，经由一个或更多个代理来执行一个或更多个任务
用于助理系统上下文自动完成

[发明专利]一种波束交错投影与多假设抛物线Hough变换的滑跃式目标检测方法-CN201410260636.X有效
发明人：王国宏;吴巍;于洪波;孙殿星;谭顺成;张翔宇;姜辉 -专利权人：中国人民解放军海军航空工程学院
申请日： 2014-06-12 - 公布日： 2014-11-26 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种波束交错投影与多假设抛物线Hough变换的滑跃式目标检测方法，首先将雷达俯仰波束分成交错叠加的波束簇，每个波束簇对应一个处理通道，在每个处理通道内分别利用多速度假设的抛物线Hough变换实现滑跃式机动目标信号能量按轨迹非相参积累，然后提取所有波束簇处理通道中信号能量积累最大的通道作为目标所在通道，并对该通道多假设抛物线模型检测出来的量测进行加权融合作为最终的检测结果。本发明通过多波束交错投影，降低了杂波密度，提高了检测概率，同时多假设抛物线Hough变换TBD技术与普通抛物线Hough变换相比，参数空间由5维变为2维，极大降低了计算量和复杂度，适合工程应用。
一种波束交错投影假设抛物线 hough 变换滑跃式目标检测方法

[发明专利]基于长短期参考帧挑选假设匹配块视频压缩感知重构方法-CN201910623614.8有效
发明人：周健;刘浩;田伟;魏冬;翟广涛;黄荣;孙韶媛;李德敏;周武能;魏国林;廖荣生;黄震 -专利权人：东华大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： H04N19/177 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于长短期参考帧挑选假设匹配块视频压缩感知重构方法。通过充分挖掘图像帧之间的相似性，本发明提出了一种新的视频压缩感知重构策略：长短期参考帧动态挑选多假设匹配块，所提方法主要包括四个阶段：第一阶段，对压缩视频序列中每帧的测量值进行单独的图像重构；第二阶段，为较低采样率的图像帧指定长短期的多个重构参考帧；第三阶段，从多个参考帧中挑选多个假设匹配块；第四阶段，利用多假设匹配块形成残差稀疏模型，进而完成各个图像帧的重构。
基于短期参考挑选假设匹配视频压缩感知方法

[发明专利]面向大尺度复杂目标模型的电磁波阴影处理方法-CN201310058844.7在审
发明人：石嵩;李华芳 -专利权人：北京市劳动保护科学研究所
申请日： 2013-02-25 - 公布日： 2014-08-27 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及电磁波阴影处理技术领域，具体涉及一种面向大尺度复杂目标模型的电磁波阴影处理方法。该方法无需事先进行网格细分，得到的电磁波阴影具有精确分明的边界，从而克服了网格刨分法由于网格细分精度而产生的电磁波阴影边界舍入误差，同时也克服了射线追踪方法需要预先引入假设的射线而带来的人为误差；同时，本发明的方法不做任何假设，适用于任何复杂目标模型的电磁波阴影处理；并且，由于本发明算法不事先细分网格，在处理电磁波阴影的过程中只保存电磁波阴影的坐标信息，占用的系统内存以及所需运算量可以做到最小，因此，本发明算法适用于大型复杂目标模型的电磁波阴影的处理。
面向尺度复杂目标模型电磁波阴影处理方法

[发明专利]船载多视场激光雷达探测多个水体光学特征参数的方法-CN201710977199.7在审
发明人：李晓龙;于非;陈永华;姜静波;徐永平;倪佐涛;刘庆奎;涂登志 -专利权人：中国科学院海洋研究所
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明涉及船载多视场激光雷达探测多个水体光学特征参数的方法，包括利用窄视场探测回波反演激光雷达衰减系数估计水体多次散射特征参数；基于多次前向‑单次后向散射雷达模型，建立不同视场接收时回波比值方程组，结合参数m值估计水体前向散射系数；基于Walker‑Mclean模型采用最小二乘法计算水体的吸收和散射系数；通过极限深度假设反演不同水层的向下漫射衰减系数。本发明利用视场变化影响激光雷达回波的多次散射增量，结合多次前向‑单次后向和Walker‑Mclean模型，引入多次散射因子，基于船载探测时不受参数m值影响，通过单水层极限深度假设，实现水体多个光学特征参数反演
船载多视场激光雷达探测水体光学特征参数方法

[发明专利]一种基于不变性距离空间体素化的三维目标识别方法-CN202111588393.9在审
发明人：杨佳琪;范世超;张世坤 -专利权人：西北工业大学宁波研究院
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06V20/64 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于不变性距离空间体素化的三维目标识别方法，该方法包括从数据库中读取点云数据；随机选择关键点；去除冗余关键点；生成对应；使用RANSAC获取变换假设；计算重叠率和残差误差，验证模型是否正确识别；若未识别到，则进行ICP精细化，ICP精细化之后再次验证模型是否正确识别，直到模型被识别到为止。该方法无需检测关键点所处的区域，无需对假设进行集群等操作，简单有效；该方法不受法向量二义性的影响，在各种应用场景中均能取得优异的表现，泛化性好；并且该方法具备较高的识别准确率，鲁棒性强，抗干扰能力也更强
一种基于不变性距离空间体素化三维目标识别方法

[发明专利]数据漂移的检测方法、装置、终端及存储介质-CN202310425578.0在审
发明人：郝亮;倪振兴;王磊;王凯军;鲍亮;魏晓飞;张周斌;张丛灿;刘丽冉 -专利权人：河钢数字技术股份有限公司;河钢集团有限公司;西安电子科技大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：该方法包括：通过参考窗口在历史数据中选取训练数据，通过检测窗口在实时数据中选取待检测数据；通过训练数据和无监督学习算法对神经网络模型进行训练，得到经过训练的神经网络模型；采用经过训练的神经网络模型的输入层和隐含层对待检测数据进行特征提取，得到待检测数据的多项融合特征的值；选取对于标签的重要性程度排名前m位的k项融合特征作为差异判断特征；对各项差异判断特征进行假设检验，并基于假设检验结果得到数据漂移的检测结果。
数据漂移检测方法装置终端存储介质