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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种用于失踪人群时空定位服务的数据分析方法-CN201910463886.6有效
发明人：姚尧;刘一飞 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于失踪人群时空定位服务的数据分析方法，包括：通过已有失踪人口数据构建初始数据集；对初始数据集中的数据进行数据筛选和预处理，提取出用于进行分类的指标，得到样本数据集；对样本数据集中的数据进行进一步细化分类，并进行分类标号，得到用于模型构建的假设空间组；传入假设空间组中的各假设空间，构建各独立预测模型；根据各独立预测模型的结果精度，基于统计方法创建综合预测模型，可给出失踪者可能到达的城市列表和对应城市的概率。利用这一模型，仅需提供失踪者性别、身高、出生日期、失踪日期和失踪位置描述，可获知失踪者可能到达的城市，能够为寻找失踪者提供帮助。
一种用于失踪人群时空定位服务数据分析方法

[发明专利]一种使用Markov模型的同位置协同克里格的信息预测方法-CN200910198182.7无效
发明人：杜奕;张挺 -专利权人：上海第二工业大学
申请日： 2009-11-03 - 公布日： 2010-05-12 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用Markov模型的同位置协同克里格的信息预测方法来实现对于全局协同克里格方法的逼近。这种逼近基于Markov的屏蔽假设。根据Markov模型的屏蔽效应假设，对协同克里格方法可以进行逼近。而同位置协同克里格也可以根据Markov模型实现上述逼近。这样一来在Markov模型的屏蔽效应中，假设硬数据可以屏蔽在其位置以外的其他硬数据对其所在位置软数据的影响。而本发明充分利用这些较为丰富的软数据，可以提高预测模型的精度。可广泛应用于如地质、气象和采矿等一些工程和工业领域。
一种使用 markov 模型位置协同里格信息预测方法

[发明专利]一种基于概率图模型的目标预测跟踪方法-CN200910193123.0无效
发明人：刘美;陈政石;王涛;廖晓文 -专利权人：茂名学院
申请日： 2009-10-12 - 公布日： 2010-04-14 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：一种基于概率图模型的目标预测跟踪方法，它是通过概率图模型建模方法建立目标跟踪模型，再通过粒子滤波预测算法进行目标位置估计，经分布式粒子滤波跟踪方法，推断目标各个时刻可能出现的位置，从而实现目标跟踪。本发明不受线性化误差和高斯噪声假设的限制，无需对点样本分布的形式做出假设，能够处理任意的密度分布，能灵活适应目标跟踪的非线性动态模型和多模态观测模型。
一种基于概率模型目标预测跟踪方法

[发明专利]一种基于深度学习的文本蕴含关系识别方法-CN201710438756.8有效
发明人：刘思阳;张森林;樊臻;刘妹琴 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-06-12 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法包括：步骤1：获取两个文本，将其中一个文本作为“前提”，另一个文本作为“假设”，并进行预处理，生成“前提”字符串和“假设”字符串；步骤2：生成“前提”基本矩阵的和“假设”基本矩阵；步骤3：计算“前提”和“假设”的距离关系矩阵和距离关系矩阵；步骤4：生成“前提”和“假设”的联合矩阵Up和联合矩阵矩阵Uh；步骤5：将联合矩阵分别送入深度学习模型中，生成m维双精度的“前提”句向量和“假设”句向量；步骤6:将“前提”和“假设”的句向量按照句向量混合方法生成分类向量；步骤7：将分类向量送入分类器，分类器输出“前提”和“假设”的关系。
一种基于深度学习文本蕴含关系识别方法

[发明专利]基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法及智能终端-CN201710455885.8有效
发明人：郑帅;阔永红;杨龙;陈健 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-06-16 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明属于图像编解码技术领域，公开了一种基于多假设加权的差分图像压缩感知重构方法及智能终端，利用基于交叉块的块压缩感知过程对原图像进行采样处理以获取测量值；利用非局部均值全差分迭代重构算法对所获得的测量值进行迭代重构处理，获取初步的图像重构值；对当前重构值进行多假设集合获取处理，对所获得的多假设集合进行优化筛选处理，以去除劣质假设；对优化后的多假设集合采用基于弹性网的权重估计模型进行处理，获取多假设的权重矩阵，通过对多假设进行加权和处理获得边信息本发明有效利用图像的空间相关性，利用多假设加权处理有效缓解以往重构算法的过平滑问题；并且大幅提高了图像重构质量。
基于假设加权图像压缩感知方法智能终端

[发明专利]一种基于测试样本加权与类别假设的分类方法-CN201610917781.X在审
发明人：曹万鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-10-20 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于测试样本加权与类别假设的分类方法，通过将测试样本假定为某一分类类别，并运用混沌算法在全空间参数搜索上的优势给出其对应的最佳权值，让加权的测试样本参与到分类器模型的训练中，与训练样本一同训练得出新的分类器模型；借助该分类器重新计算每个训练样本的分类情况，进而得出分类器整体分类精度；重新对测试样本的分类情况进行假设，使其遍历所有可能的分类并分别训练对应分类器模型，计算分类精度；对全部训练所得分类器按分类精度进行排序，基于分类器的分类精度越高测试样本分类假设越合理的原则，找到对测试样本的最佳分类假设作为该样本的类别判断。
一种基于测试样本加权类别假设分类方法

[发明专利]一种非均匀背景的贝叶斯分类器的算法和装置-CN202210468207.6在审
发明人：郝程鹏;殷超然;闫林杰;徐达 -专利权人：中国科学院声学研究所
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例涉及一种非均匀背景的贝叶斯分类器的算法和装置，应用于水下主动声呐系统，所述算法包括：通过主动声呐系统获得水下待测数据和辅助数据；所述辅助数据数量K大于0；将所述未知协方差矩阵结构的分类建模为二元假设检验问题；所述二元假设检验问题的假设包括Hi，其中i＝0,1，H0为所述未知协方差矩阵为复共轭对称矩阵的情况；H1为所述未知协方差矩阵为实对称矩阵的情况；设定贝叶斯模型，所述贝叶斯模型包括复逆Wishart随机矩阵和实逆Wishart随机矩阵；利用最小错误概率准则求解，获得用于区分所述两种假设的分类器
一种均匀背景贝叶斯分类算法装置

[发明专利]一种基于层次先验挖掘的非局部多视图稠密三维重建方法-CN202310415963.7在审
发明人：杨佳琪;任春林;张艳宁;吴桥;曹馨月 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层次先验挖掘的非局部多视图稠密三维重建方法，从输入图像集开始，首先使用基于非局部扩展棋盘格采样的基础多视图重建方法来获得初始假设。然后，将获得的假设下采样到最粗的尺度并生成先验模型。其次，又将先验模型上采样到当前规模，并利用它来协助假设预测。在不同尺度上操作后，本方法进一步使用几何一致性来优化结果。最后，这些假设将被融合为点云。
一种基于层次先验挖掘局部视图稠密三维重建方法

[发明专利]语言模型得分前瞻值赋值设备、语言模型得分前瞻值赋值方法和程序存储介质-CN200980117762.7有效
发明人：冈部浩司;矶谷亮辅;山端洁;花沢健 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2009-03-27 - 公布日： 2011-04-20 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：一种通过使用语言模型得分前瞻值来执行帧同步集束搜索的话音识别装置防止了正确答案假设的删减，同时抑制假设数目的增长。一种语言模型得分前瞻值赋值设备108被设置有定义词语音素串的词语词典203、赋值词语的出现容易度得分的语言模型202、以及平滑化语言模型得分前瞻值计算装置201。平滑化语言模型得分前瞻值计算装置201从由词语词典203定义的词语的音素串以及由语言模型202定义的语言模型得分获得词语中每个音素处的语言模型得分前瞻值，使得防止语言模型得分前瞻值集中在词语的开头。
语言模型得分前瞻赋值设备方法程序存储介质

[实用新型]检验杆件变形平面假设的实验模型-CN201520548885.9有效
发明人：王相波;姚宏;孙艳;张广军;赵静波 -专利权人：中国人民解放军空军工程大学
申请日： 2015-07-21 - 公布日： 2016-01-06 - 主分类号： G09B23/10 文献下载
摘要：提供一种用于检验杆件变形平面假设的实验模型，采用全透明的弹性材料制成杆状主体，其特征在于在杆状主体当中，具有几个相邻且平行的演示横截面，演示横截面在杆状主体内部且与杆状主体紧密连接，演示横截面的形状和实验模型横截面的形状一致本实用新型采用弹性的全透明硅胶等配方材料，经过模具浇注及固化过程，制造出圆形、矩形、工字型等横截面形状的杆状试样实验模型，用于向人们直观而形象地说明“平面假设”的正确性，同时用于研究“平面假设”不成立时横截面的变形情况
检验变形平面假设实验模型

[发明专利]一种基于偏见模型对癌症患者抑郁指数进行评估的方法-CN202010417814.0在审
发明人：李欣蕊 -专利权人：李欣蕊
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G16H10/60 文献下载
摘要：一种基于偏见模型对癌症患者抑郁指数进行评估的方法，适用于对癌症患者术后康复的心理抑郁情况做评估。本发明提供了一种介于多项式模型和比例优势模型之间的模型，更加适用于有序分类为目标变量的研究对象，避开了多项式模型拟合参数繁多准确度低和比例优势模型假设条件较为严格，而有序分类变量可能不是均匀递增或递减的情况此外，偏见模型加上一个随机效果，可以将同一患者随时间变化的数据看作一个群，解决逻辑回归中观测值独立性的假设。
一种基于偏见模型癌症患者抑郁指数进行评估方法

[发明专利]用于变体识别的相关错误事件缓解的系统和方法-CN201980002932.0在审
发明人：埃里克·乔恩·奥贾尔德 -专利权人：伊鲁米那股份有限公司
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G16B20/20 文献下载
摘要：一种方法可以包含以下动作：存取与参考基因组的第一区域比对的序列读段的堆积；获得描述所述堆积的多个读段中的每个读段的一个或多个特性的信息；将描述所述堆积的所述多个读段的所述一个或多个特性的一个或多个输入提供到概率模型，其中所述概率模型被配置成针对基于所述一个或多个输入选择的一个或多个假设中的每个假设确定指示每个假设是否为真的分数；获得所述一个或多个假设中的每个假设的输出信息；以及基于所获得的输出信息确定在第一位置处存在真变体的可能性
用于变体识别相关错误事件缓解系统方法

[发明专利]基于改进竞争性假设分析的战役战术企图分析方法-CN201810870847.3在审
发明人：吕学志;刘长江;陈晓;谷玉;韩菲;郝继军;姜峰;刘菲;陈宏;张建卿;成诚 -专利权人：中国人民解放军32153部队
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进竞争性假设分析的战役战术企图分析方法，属于作战领域，包括以下步骤：a，提出假设，确定需要考虑的可能假设；b，证据列表，列出支持或反对各项假设的重要证据和论据；c，制作矩阵表，建立以假设为横行、证据为竖列的矩阵；d，精简矩阵，剔除那些不具有任何勘误价值的证据和论据；e，得出初步结论；f，证据敏感性分析：证据敏感性分析时建立描述假设与证据关系的贝叶斯网络；建立基于TOPSIS的证据欺骗性评估模型
证据矩阵敏感性分析假设分析贝叶斯网络标志性信号评估模型重要证据矩阵表欺骗性观察竖列剔除改进横行分析撰写作战制作

[发明专利]一种基于物理实验确定电流互感器J-A仿真模型的方法-CN201811413448.0有效
发明人：荀佳钰 -专利权人：荀佳钰
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及物理实验方法技术领域，尤其涉及一种基于物理实验确定电流互感器J‑A仿真模型的方法，解决现有技术中存在的过程复杂的缺点，包括以下步骤：S1、假设J‑A假设模型为；S2、简化J‑A假设模型为取磁芯材料不同的电流互感器；S4、将电流互感器接入电路；S5、一次绕组端的电压不变，调整恒温箱的温度，计二次绕组端的电压数值；S6、调整一次绕组端的电压，计二次绕组端的电压数值；S7、做电流互感器的磁滞曲线，与J‑A假设模型拟合本发明可表现不同材质的磁芯、不同温度下磁滞回线的特征，修正后的J‑A仿真模型更加接近实际，而且操作简单，易于理解，适用于通识课程物理实验。
一种基于物理实验确定电流互感器仿真模型方法

[发明专利]基于改进神经网络算法的建设用地面积预测方法-CN202011397119.9在审
发明人：高磊;周亚州;赵静瑶;祝晓凡;郭凯睿;黄勇 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：收集各年度待预测地区建设用地面积及其影响因素样本数据；步骤二、构建含一层隐含层的三层结构反向传播神经网络，以影响因素项数作为输入层节点数、以1作为输出层节点数，结合试凑法和以下公式求解得到一组隐含层节点数；步骤三、训练模型，步骤四、模型定型，比较各假设模型相应的测定系数、变异系数，以其中精度最高的假设模型作为预测未来建设用地面积的定型模型。
基于改进神经网络算法建设用地面积预测方法

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