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[发明专利]一种群组稀疏约束的判别线性回归人脸识别方法-CN202210225331.X在审
发明人：金军委;李艳婷;耿彪;秦振皓;梁静;杨铁军;樊超;赵亮;陈俊龙 -专利权人：河南工业大学
申请日： 2022-03-07 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种群组稀疏约束的判别线性回归人脸识别方法，涉及人脸识别领域。本发明包括以下步骤：对人脸数据库中的人脸图像进行预处理，得到训练样本和测试样本；通过ε拖拽处理构建原始判别线性回归模型；引入l2,1正则项对初步判别线性回归模型施加群组稀疏约束，得到初步判别线性回归模型；利用所述训练样本对初步判别线性回归模型训练，得到判别线性回归模型；将所述测试样本输入到判别线性回归模型中，得到人脸识别结果。本发明提供了一种群组稀疏约束的判别线性回归人脸识别方法，来解决现在基于线性回归的人脸识别分类精度低、判别能力弱、鲁棒性差等问题。
种群稀疏约束判别线性回归识别方法

[发明专利]一种目标库属性判别非线性逐维优化子空间特征提取方法-CN201910519249.6在审
发明人：周代英;沈晓峰;张瑛;梁菁;廖阔;冯健 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本文公开了一种目标库属性判别非线性逐维优化子空间特征提取方法。该方法首先利用非线性函数将训练一维距离像样本映射到高维空间，然后在高维特征空间建立逐维优化的非线性判别矢量子空间，抽取目标的最优非线性判别特征，构建库属目标的特征模板库，对待识别目标的库属性进行判别。该方法通过逐维优化建立最优非线性判别矢量子空间，一方面能够增大了目标的分类信息，同时由于引入非线性表示，能够更好地描述一维距离像分布中出现的的非线性信息，从而提高了对库属目标和非库属目标的判别性能。
非线性判别矢量子空间属性判别特征提取目标库子空间优化高维特征空间非线性函数非线性信息特征模板库一维距离像仿真实验分类信息高维空间库属目标一维距离类目标映射构建抽取验证引入

[发明专利]线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法-CN201710141432.8有效
发明人：郭敏;丁晓;王健;马苗;肖冰 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法，由多姿态人脸图像预处理、训练深度信念网络、线性判别分析法初始化权值矩阵、线性判别深度信念网络参数调优、多姿态人脸图像识别步骤组成。本发明采用改进的线性判别分析法初始化深度信念网络最后一个隐层与输出层之间的权值矩阵，所构建的线性判别深度信念网络具有鲁棒性强、识别率高等优点，适用于多姿态人脸图像识别。
线性判别深度信念网络多姿态人脸识别方法

[发明专利]基于稳健线性回归的染色体拷贝数变异判别方法及装置-CN202010327775.5在审
发明人：彭千;周梅华;龚强;余艳;代冰;李慧源;袁悉奥 -专利权人：长沙金域医学检验实验室有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G16B20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于稳健线性回归的染色体拷贝数变异判别方法及装置。基于稳健线性回归的染色体拷贝数变异判别方法包括步骤1，对二代测序的原始数据进行筛选；步骤2，采用基于稳健线性回归的方法对数据进行回归预处理；步骤3，回归结果的残差分析。基于稳健线性回归的染色体拷贝数变异判别装置是采用了所述基于稳健线性回归的染色体拷贝数变异判别方法的装置。本发明提供的基于稳健线性回归的染色体拷贝数变异判别方法解决了现有技术的线性回归模型所使用的最小二乘法对离群点的免疫力较差的技术问题。
基于稳健线性回归染色体拷贝变异判别方法装置

[发明专利]基于核线性判别分析的味觉感应信号差异性特征提取方法-CN201610404407.X有效
发明人：支瑞聪;张德政 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于核线性判别分析的味觉感应信号差异性特征提取方法，方法包括：利用电子舌对茶叶样品进行检测，得到传感器响应时序信号；根据所述响应时序信号采用主成分残差和马氏距离法对异常样本进行分析和剔除；对核线性判别分析方法的参数进行优化,以龙井茶品质等级正确识别率为依据选择核线性判别分析方法的参数；采用核线性判别分析方法对传感器响应信号进行非线性特征提取,得到茶叶样品的滋味特征；将茶叶样品的滋味特征输入分类器对茶叶样品进行异常值剔除，利用优化参数后的核线性判别分析方法可以更好的表征不同等级茶叶样品的非线性特征，提升经过非线性映射后的样本在高维特征空间中的信号差异性。
基于线性判别分析味觉感应信号差异性特征提取方法

[发明专利]一种邮件分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201910893789.0在审
发明人：张莉;郑晓晗;周伟达;王邦军 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-09-20 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种邮件分类方法，包括：接收邮件数据；利用预先确定的线性判别函数对邮件数据进行处理，得到判别函数值；线性判别函数中的判别参数为：预先通过基于L1范数的孪生支持向量机分类算法对训练集进行分析获得；利用分类规则及判别函数值对邮件数据进行分类。可见，在本方案中，通过线性判别函数对邮件数据进行分类时，线性判别函数中的判别参数需要预先通过基于L1范数的孪生支持向量机分类算法对训练集进行分析获得，通过该判别参数，可以减小贡献度小的特征对分类结果的影响
线性判别函数邮件数据支持向量机分类算法判别函数训练集范数计算机可读存储介质垃圾邮件过滤邮件分类装置泛化性能分类规则分类结果分类效率技术效果接收邮件邮件分类预先确定准确度贡献度分类减小分析

[发明专利]语音识别方法、装置以及电子设备-CN202110055546.7在审
发明人：许伟亮;邓建龙 -专利权人：广东优碧胜科技有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种语音识别方法、装置以及电子设备，所述方法包括：获取待识别语音信号；对所述语音信号进行特征提取，获得第一数量的第一特征和第二数量的第二特征；基于所述第一数量的第一特征，获得第一数量的第一线性判别比；基于所述第二数量的第二特征，获得第二数量的第二线性判别比；对所述第一数量的第一线性判别比进行筛选，得到第三数量的第一线性判别比，确定第三数量的第一特征；对所述第二数量的第二线性判别比进行筛选，得到第四数量的第二线性判别比
语音识别方法装置以及电子设备

[发明专利]语音信号的处理方法、装置以及电子设备-CN202110055549.0在审
发明人：许伟亮;邓建龙 -专利权人：广东优碧胜科技有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种语音信号的处理方法、装置以及电子设备，所述方法包括：获取输入的语音信号；对所述输入的语音信号进行特征提取，获得第一数量的第一特征和第二数量的第二特征；基于所述第一数量的第一特征，获得第一数量的第一线性判别比；基于所述第二数量的第二特征，获得第二数量的第二线性判别比；对所述第一数量的第一线性判别比进行筛选，得到第三数量的第一线性判别比，确定第三数量的第一特征；对所述第二数量的第二线性判别比进行筛选，得到第四数量的第二线性判别比
语音信号处理方法装置以及电子设备

[发明专利]基于高斯核函数模糊非相关判别转换的乳腺癌判别方法-CN201210465559.2无效
发明人：武小红;孙俊;傅海军;陆继远 -专利权人：江苏大学
申请日： 2012-11-16 - 公布日： 2013-03-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种基于高斯核函数模糊非相关判别转换的乳腺癌判别方法，将核函数理论用于模糊非相关判别转换，实现乳腺癌的快速、准确判别。首先，实现数据的模糊化处理；接着计算最优鉴别向量集的第1个特征向量；然后计算本发明方法的一组最优鉴别向量集，利用核函数实现模糊非相关判别转换的非线性转换；最后将乳腺癌诊断数据集进行非线性转换而实现乳腺癌的正确判别本发明解决了模糊非相关判别转换难以处理线性不可分问题，利用非线性映射将乳腺癌诊断数据集数据映射到高维特征空间，用高斯核函数隐式实现在高维特征空间的计算，从而可以避免“维数灾难”的问题，能提取乳腺癌诊断数据集的非线性鉴别信息
基于高斯核函数模糊相关判别转换乳腺癌方法

[发明专利]一种基于在线非线性判别特征分析的精馏过程异常监测方法-CN202110300826.X在审
发明人：赵炜涛;陈勇旗;陈杨 -专利权人：宁波大学科学技术学院
申请日： 2021-03-13 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于在线非线性判别特征分析的精馏过程异常监测方法，通过一种在线非线性判别特征分析技术，来实时的针对各个在线采样数据进行非线性判别特征提取，其目的在于保证实时提取的特征能最大化程度的判别出各个采样数据中潜藏的异常变化特征本发明方法的最大优势在于：旨在最大化监测指标，能够实时对在线新测量的采样数据实施在线非线性判别特征分析，从而使在线分析后得到的特征能尽可能的偏离零点；从这个角度来讲，本发明方法实施的特征分析技术是在线进行的，总能找到最能反应出在线采样数据中潜藏的非线性异常变化特征，从而能对精馏过程各式各样的异常工况数据进行有效的判别。
一种基于在线非线性判别特征分析精馏过程异常监测方法

[发明专利]声纹模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质-CN201710811983.0有效
发明人：王健宗;郭卉;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：采用至少两个业务场景下的训练语音数据进行通用背景模型训练，获取通用背景模型；采用所述通用背景模型对域内语音数据和域外语音数据分别进行特征提取，获取相应的域内声纹特征和域外声纹特征；基于所述域外声纹特征进行概率线性判别分析模型训练，获取域外概率线性判别分析模型；基于所述域内声纹特征对所述域外概率线性判别分析模型进行自适应训练，获取目标概率线性判别分析模型。该声纹模型训练方法克服了某些业务场景无法获得单人多通语音数据的问题，并保证目标概率线性判别分析模型的识别效果。
线性判别分析声纹特征通用背景模型声纹模型语音数据概率业务场景语音识别自适应训练获取目标模型训练目标概率声学模型特征提取训练语音多通保证

[发明专利]一种优化的人脸识别方法和装置-CN200810041105.6有效
发明人：郭凤;周贤君;胡金演;倪丽佳;吴旭;王裕友 -专利权人：上海天冠卫视技术研究所;上海大学
申请日： 2008-07-29 - 公布日： 2008-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：其技术方案为：本发明利用将主成分分析和线性判别分析结合起来解决这个问题，即在进行线性判别分析之前先进行主成分分析，得到相对低维的空间，接着再在这个空间上进行线性判别分析，这样就不会导致类内离散度矩阵奇异而线性判别过程有效本发明首先采用主成分分析来得到最佳描述特征，然后再在此基础上采用线性判别分析来得到最佳鉴别特征，从而大大降低了人脸特征空间的维数，最后采用最小距离法进行分类识别，显著提高了人脸图像的识别率。
一种优化识别方法装置

[发明专利]基于线性判别分析的FY-3D红外高光谱云检测方法-CN202110133532.2有效
发明人：余意;罗藤灵;张卫民;史华湘;张琪;刘运韬;曹小群;赵延来 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于线性判别分析的FY‑3D红外高光谱云检测方法，涉及卫星遥感技术领域。本发明利用传统的基于成像仪的云检测方法，将MERSI的云检测段产品与HIRAS像元进行匹配，得到带有云标签的HIRAS数据，构成训练数据集，然后使用线性判别分析算法训练数据集，在训练过程中，采用网格搜索方法选择合适的线性判别分析算法超常数，得到泛化性能最佳的模型参数，最后将训练得到线性判别分析云检测模型用于YF‑3D的红外高光谱数据的云检测处理。本发明的线性判别分析云检测模型能达到0.95的分类准确度，预测速度是传统方法的58倍左右，体现出良好的泛化性能。
基于线性判别分析 fy 红外光谱检测方法

[发明专利]一种移动核心网异常数据线性判别方法-CN201010554374.X有效
发明人：庞素琳;汪寿阳 -专利权人：暨南大学
申请日： 2010-11-19 - 公布日： 2011-04-06 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明涉及通讯网络领域，所要解决的技术问题是提供一种新的移动通信网络异常判别方法，即移动核心网异常数据线性判别方法，本发明通过研究移动核心网BSC的TRAU话务量数据分布规律，建立异常数据线性判别模型和判别准则，用来对移动核心网性能数据进行判别分析。本发明简单易行，且判别准确率达到100％。
一种移动核心异常数据线性判别方法

[发明专利]一种定量判别软玉产地的方法-CN201510659192.1有效
发明人：罗泽敏;沈锡田;杨明星 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2015-10-13 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明提供一种定量判别软玉产地的方法，包括步骤1)制备已知产地的软玉样品；2)定量测试样品的微量元素含量，将测试点分为“训练组”和“测试组”；3)对微量元素含量进行显著性水平分析，以检验不同产地间是否存在统计差异；4)利用二元迭代线性判别分析法(IB‑LDA)对“训练组”数据进行两两判别，并用“测试组”检验该方法的可行性；5)用IB‑LDA预测“待测样品”的产地。本发明基于微量元素的二元迭代线性判别分析定量判别软玉产地，将传统的多组同时比较，简化为两两比较，不仅获得了每个产地相对其他产地的判别概率，而且显著提高了判别函数的判别能力，相对于肉眼定性鉴别和传统线性判别分析方法
一种定量判别软玉产地方法

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