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[发明专利]基于分布熵增益损失函数的图像检索算法-CN201910340096.9有效
发明人：刘萍萍;苗壮;勾贵霞;郭慧俐;石立达;金百鑫;王振;王慧;龚柯 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分布熵增益损失函数的图像检索算法，所述算法使用预训练网络进行初始化，根据图像检索任务的需求训练网络，在训练网络时使用自行设计的分布熵增益损失函数，提升了图像检索的准确率；分布熵增益损失函数结合了对比损失函数和相对熵，增强了训练网络时图像相似性度量的准确性；对比损失函数通过欧氏距离计算特征之间的相似度，相对熵可以用于衡量特征向量之间的分布差异，将相对熵补充到对比损失函数中改善了特征向量相似性度量；使用分布熵增益损失函数训练网络模型
基于分布增益损失函数图像检索算法

[发明专利]基于双参数Tsallis熵对的网络流量异常检测方法-CN201510695454.X在审
发明人：王之梁;田庚;尹霞;施新刚;李子木 -专利权人：清华大学
申请日： 2015-10-22 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开一种基于双参数Tsallis熵对的网络流量异常检测方法，所述方法：由于Tsallis熵:中，不同的参数q取值可以突出不同的流量特征分布。当q>1时，Tsallis熵对具有高概率分布的流特征异常具有很好的突出效果；当q<1时，Tsallis熵对具有低概率分布的流特征异常具有很好的突出效果。这一特点，因此，根据Tsallis熵的这个特点，分别取q>1时的最佳q值和q<1时的最佳q值，并根据计算组成Tsallis熵对，就可以同时很好的检测具有高概率和低概率流量特征的网络流量异常。
基于参数 tsallis 网络流量异常检测方法

[发明专利]一种基于机器学习和两步法数据扩充的高熵合金硬度预测方法及装置-CN202211015507.5有效
发明人：李述;杨佳;杨志远;李帅;刘东戎 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习和两步法数据扩充的高熵合金硬度预测方法及装置，属于合金硬度预测领域。为解决现有技术对高熵合金硬度进行预测时往往因数据不足而进行数据扩充，其数据扩充方法无法保证生成数据的质量，不利于提高高熵合金的硬度预测准确度的问题。包括：步骤一、构建高熵合金物理特征与硬度的原始训练集；步骤二、构建GAN神经网络模型，对原始训练集特征进行扩充；步骤三、构建机器学习模型，将扩充特征数据集的特征生成标签，得到扩充训练集；步骤四、将扩充训练集与原始训练集构建合并训练集；步骤五、采用合并训练集对机器学习模型进行调参并训练，得到高熵合金硬度模型。通过本发明方法得到高熵合金硬度模型具有更高的准确性。
一种基于机器学习步法数据扩充合金硬度预测方法装置

[发明专利]一种云手机监控管理方法和系统-CN202310581712.6在审
发明人：陈侃;郑霄;胡君方;周东升;章哲斌;李鹏飞;凌昊;金涛;李永清;王承志 -专利权人：杭州龙境科技有限公司
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种云手机监控管理方法和系统，属于云手机安全技术领域，方法包括：获取数据交换请求；在数据交换请求对应的数据包在数据流表中匹配失败的情况下，提取数据交换请求的目的IP地址；计算当前网络环境下目的IP地址的实际信息熵；构建信息熵预测模型；通过信息熵预测模型输出当前网络环境下目的IP地址的预测信息熵；对比预测信息熵与实际信息熵，判断是否存在异常；当存在异常时，获取数据流表；提取数据流表中的多个数据特征；确定各个数据特征的权重参数；根据各个数据特征的权重参数构建随机森林模型；将各个数据特征的特征值输入至随机森林模型，通过随机森林模型判断是否遭受到网络攻击；当遭受到网络攻击时，启动防御模式。
一种手机监控管理方法系统

[发明专利]一种基于多维熵距的自动转换开关故障识别方法-CN202310698716.2在审
发明人：刘帼巾;刘达明 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01R31/327 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多维样本熵的自动转换开关故障识别方法，属于故障诊断技术领域。该方法首先采集自动转化开关电磁机构的原始故障电流信号，然后将电流信号进行集合经验模态分解，提取各经验模态分量的小波能量熵，频率谱熵及样本熵，对三种信息熵进行标准化处理并计算其多维熵距作为特征向量，其次选择主成分析法对所有特征向量进行降维处理以得到最终的特征矩阵将故障特征分为多个训练样本和测试样本，然后采用训练样本对基于网格搜索‑交叉验证算法优化的支持向量机的故障识别模型进行训练并进行分类，最后根据分类结果识别样本的故障类型。本发明所提模型在处理多特征融合的故障中具有较高的的创新性，在故障识别过程中具有较高的准确度。
一种基于多维自动转换开关故障识别方法

[发明专利]一种时、频、空域多参数脑电特征提取与融合方法-CN201510025247.3有效
发明人：侯永捷;李昕 -专利权人：秦皇岛市惠斯安普医学系统股份有限公司;李昕
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种时、频、空域多参数脑电特征提取与融合方法，方法步骤中包括1）、采集脑电信号；2）、对脑电信号进行数据预处理；3）、从预处理后数据中提取Kc复杂度、近似熵、小波熵；4）、基于AMUSE算法求得脑电奇异值分解矩阵参数；5）、对提取的Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类时、频、空域特征参数做特征选择；6）、用SVM分类器对以上特征选择后的时、频、空域四类参数进行融合与分类。本方法选取Kc复杂度、近似熵、小波熵及脑电奇异值分解矩阵四类参数能够全方位地表现脑电特征信息，再进行后续有效融合，可为脑功能障碍性疾病，如阿尔兹海默症、轻度认知障碍等的早期诊断评估提供有效的支持与帮助。
一种空域参数特征提取融合方法

[发明专利]一种基于点坡度熵的地形简化方法-CN201910136220.X有效
发明人：李明峰;李连阳;檀丁;聂亚飞;刘金光;许廷全;王浩 -专利权人：南京工业大学;江苏龙腾空间信息技术有限公司
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于点坡度熵的地形简化方法，该方法包括以下步骤：先将DEM栅格数据转为点数据，即将栅格数据转化为栅格点，利用每个栅格中心点表示该栅格；定义点坡度熵概念，设DEM栅格点O为中心点，中心点O与周围点坡度差异的不确定度称为点坡度熵；计算DEM栅格点中各点的点坡度熵值及其标准值；增加重要区域栅格点的点坡度熵标准值；设定点坡度熵标准值的阈值，保留符合条件的地形特征候选点，生成地形简化后的新DEM；本发明解决了现有基于特征的地形简化方法能有效保留地形特征，但易造成重局部轻全局的问题，实现兼顾局部地形特征和全局地形特征，可有效保留地形骨架信息，并在取主舍次方面具有优势，主要应用于山区地形和DEM栅格数据。
一种基于坡度地形简化方法

[发明专利]一种溢油判断方法及装置-CN201811032592.X有效
发明人：邹亚荣;梁超;邹斌;曾韬 -专利权人：国家卫星海洋应用中心
申请日： 2018-09-05 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本申请提供了一种溢油判断方法，其中，包括：获取合成孔径雷达SAR图像；其中，SAR图像包含目标区域；从SAR图像中提取有关目标区域的散射特征信息；其中，散射特征信息至少包括熵H、反熵A和散射角α；根据熵H、反熵A以及散射角α，确定目标区域对应的溢油指数F；其中，熵H、散射角α均与溢油指数F呈正相关，反熵A与溢油指数F呈负相关；根据溢油指数F，判断目标区域是否为溢油区域。
一种溢油判断方法装置

[发明专利]一种基于TQWT和熵特征的癫痫脑电信号特征提取方法-CN202010746319.4在审
发明人：吕辰刚;常心怡;王增光;陈旨娟;陈雨心;杨希婷;李景;于子洋;牛书林 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于TQWT和熵特征的癫痫脑电信号特征提取方法，包括下列步骤：对患者的脑电信号进行采集；预处理；利用TQWT算法将预处理后的脑电信号进行分解，表征成为几个子带；子带数目是迭代次数加一，即为(J+1)个子带，采用迭代的双通道滤波器对信号进行分解，每个滤波器组的低通输出作为输入到后续的过滤器组；在分解完成的子带上对熵特征进行提取，本发明将脑电信号中的香农熵和排列熵进行后续识别分类；第五步，采用PSO粒子群算法优化过的LSTM神经网络计算提取出的熵特征进行分类。
一种基于 tqwt 特征癫痫电信号提取方法

[发明专利]一维构件应力波信号特征的筛选方法-CN201610015482.7在审
发明人：康维新;李敬德;高爽 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2016-01-12 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一维构件应力波信号特征的筛选方法。包括以下步骤，步骤一：对原始应力波信号进行预处理，得到m个子波；步骤二：将量化信息熵作为一维构件应力波信号的特征量；步骤三：构造固定宽度W的时间窗，在每个子波信号上按步进长度B移动提取信号特征值，得到多维的应力波量化信息熵矩阵；步骤四：对多维的应力波量化信息熵矩阵进行降维处理，得到一维的量化信息熵均值向量；步骤五：应用灰色系统理论中的多参数关联分析方法，通过计算多种失效特征量的待检状态模式与标准正常状态模式的关联度，完成应力波特征量筛选本发明有较好的实际应用价值，并且本发明提出的量化信息熵作为特征量抗噪性能优良，不占有过多的时间资源。
构件应力信号特征筛选方法

[发明专利]一种基于熵的新疆百里风区风速日变化特征的定量刻画方法-CN202310106069.1在审
发明人：王秀琴;李庆雷;张璞;卢新玉;芮建梅;杜梦迪;王毅;盛晓琼;谢秀英 -专利权人：新疆维吾尔自治区气象信息中心（新疆维吾尔自治区气象档案馆）;国家气象信息中心（中国气象局气象数据中心）
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开一种基于熵的新疆百里风区风速日变化特征的定量刻画方法，包括如下步骤：步骤P1：风速观测数据的获取和预处理；步骤P2：百里风区不同时次不同等级风速信息熵分布；步骤P3：百里风区风速日变化分布特征分析；步骤P4：百里风区风速序列重构及排序熵计算；步骤P5：百里风区风速日变化过程中各阶段变化细节刻画；步骤P6：信息熵结果与排序熵结果综合分析，定量刻画百里风区风速日变化及其变化细节特征。本发明明确给出的日变化及其细节特征刻画方法，能较为全面展示百里风区风速日变化特征，且有效地实现日变化特征中变化细节的捕捉。
一种基于新疆百里风速变化特征定量刻画方法

[发明专利]一种彩色图像的空间分布特征提取方法-CN201410557749.6在审
发明人：胡静 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2014-10-20 - 公布日： 2015-02-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种彩色图像的空间分布特征提取方法，包括：第一步骤，用于建立彩色图像的空间分布直方图；第二步骤，用于根据建立的空间分布直方图来确定彩色图像的颜色的空间分布熵；以及第三步骤，用于利用确定的空间分布熵计算作为彩色图像的空间分布特征的加权空间分布熵本发明提出了一种采用加权空间分布熵来优化和改进基于熵的图像空间特征表示方法，并将这种方法应用于图像检索，都能有效地图像检索的准确度和检索效率。
一种彩色图像空间分布特征提取方法

[发明专利]一种基于示功图特征向量欧氏距离及梯度相似性的信息熵融合工况判断方法-CN202310678160.0在审
发明人：叶彦斐;侯翔一;程立;史永翔;徐涛;张勇气 -专利权人：南京富岛油气智控科技有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于示功图特征向量欧氏距离及梯度相似性的信息熵融合工况判断方法，其特征在于：在抽油工况判断中分别基于欧氏距离方法、图片间梯度相似性方法生成判断集、证据及信息熵，计算两种信息熵权及最终熵值，然后进行熵值融合分析判断，获得最终抽油井工况。该算法充分发挥了使用图片特征向量间欧氏距离方法的优势。该方法计算较为简单容易实现，计算量较小，对计算机硬件算力要求较低，且能够更为直观地反应图片之间的相似度。
一种基于示功图特征向量距离梯度相似性信息融合工况判断方法

[发明专利]一种基于安全熵的动力电池安全风险预警方法-CN202310446506.4在审
发明人：杨世春;周思达;周新岸;卢宇;李强伟;张正杰;林家源;曹耀光;闫啸宇;刘新华;陈飞;李兴虎 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明属于锂离子电池技术领域，具体公开了一种基于安全熵的动力电池安全风险预警方法，包括如下步骤：建立考虑电池的多种类使用数据的总安全熵模型；对电池获取在发生损毁事故前的多种使用数据，根据总安全熵模型计算实验电池能够发生损毁的安全熵并作为安全熵边界；通过总安全熵模型计算获得电池在当前使用时刻的安全熵；将安全熵边界对S3中的安全熵进行大小对比，以对电池进行多级风险由低到高的分类，并对风险最高的电池发出热失控预警；具有如下优点：解决了在不同电池类型、体系、系统结构上迁移时阈值难以测算的问题；通过实验或真实热失控起火数据进行特征提取，对特征进行加权耦合时可以更好的匹配真实情况。
一种基于安全动力电池风险预警方法

[发明专利]电弧故障检测的方法及装置-CN201910962476.6有效
发明人：赵铁军;贾清泉;王珺 -专利权人：国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-10-11 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： H02S50/10 文献下载
摘要：对多个电流信号进行处理，得到电弧故障特征频段。再对多个电流信号进行分解，得到与电弧故障特征频段对应的重构系数。利用重构系数计算得到所述电流信号的第一样本熵和第二样本熵；其中，第一样本熵为正常状态下的电流信号的样本熵，第二样本熵为故障状态下的电流信号的样本熵。根据所述电流信号的第一样本熵和第二样本熵，计算得到动作阈值。利用该动作阈值判定电弧是否发生故障。因此，可以根据动作阈值与光伏发电系统中的电流信号的样本熵作比较，来检测光伏发电系统中电弧是否发生故障。
电弧故障检测方法装置