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[发明专利]一种基于不确定线性回归分析模型的应用方法及系统-CN201910732249.4在审
发明人：王志刚;何文峰 -专利权人：海南大学
申请日： 2019-08-09 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明属于回归分析模型信息处理技术领域，公开了一种基于不确定线性回归分析模型的应用方法及系统，采用专家的实验数据和用于估计经验不确定性分布的德尔菲法；通过收集和解释专家的实验数据，建立不确定线性回归模型，得到模型参数估计的最优解，通过两个例子验证线性回归模型优于简单线性回归模型。本发明的主要贡献是在不确定性理论下建立不确定性线性回归模型，得到模型参数估计的最优解；通过两个例子表明，不确定线性回归模型优于简单线性回归模型。
线性回归模型不确定性模型参数估计回归模型简单线性实验数据最优解回归分析模型线性回归分析信息处理技术验证应用

[发明专利]一种总磷总氮连续在线监测方法及系统-CN202210456738.3有效
发明人：唐勇;刘学辉;姜子鱼 -专利权人：成都博瑞科传科技有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种总磷总氮连续在线监测方法及系统，该方法包括搭建线性回归模型步骤、获取线性回归系数样本步骤、扩大线性回归系数样本数量步骤、求取预测值步骤、寻找最优线性回归系数样本步骤、获取最优预测值步骤、校准线性回归模型步骤、连续监测步骤。本发明利用线性回归模型实现了总磷和总氮的在线监测，为了监测的准确性，在搭建好线性回归模型后，通过实测值的线性校准获取线性回归系数样本，并通过变异获取到更多的样本后通过大量样本对模型进行校准，从而提高了监测的精准度同时通过不获取新的总磷总氮监测值来对线性回归模型进行持续修正，缩小监测结果和实际结果之间的差距。
一种总磷总氮连续在线监测方法系统

[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]一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统-CN202211464179.7有效
发明人：罗运;苏世亮 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统，对数据计算空间权重矩阵和二阶邻接矩阵；使用弱回归模型进行局部加权回归，拟合得到局部弱回归模型；对数据进行预测转换，得到二阶回归数据；将二阶邻接矩阵作为局部筛选，局部弱回归模型作为基础回归模型，空间权重矩阵作为局部权重，使用集成方法中的混合模型对二阶回归数据进行拟合，得到局部集成模型；使用局部留一法交叉验证，对模型进行评估选择，得到最优的空间非线性回归模型。本发明将集成学习中的混和模型引入空间回归，并使用弱回归模型作为基础局部回归模型以引入非线性关系，从而得到高效的空间非线性回归模型，以此捕捉空间非平稳性中的非线性关系。
一种基于集成学习空间非线性回归方法系统

[发明专利]基于多元线性回归的颗粒物浓度预测方法-CN202310906454.4在审
发明人：李昊勃;白雪莲 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于多元线性回归的颗粒物浓度预测方法，包括：将相关参数的浓度测量值输入浓度预测模型中，输出目标颗粒物的浓度预测值；构建浓度预测模型时：构建以目标颗粒物的浓度为因变量、以相关参数的浓度为自变量的多元线性回归模型；判断多元线性回归模型是否满足预设的回归适用条件；通过逐步回归法对多元线性回归模型中的自变量进行变量筛选；计算多元线性回归模型中各个自变量的回归系数得到最终的浓度预测模型。本发明通过多元线性回归模型实现颗粒物的浓度预测，并且能够在多元线性回归模型中剔除与目标颗粒物的线性相关性不好的自变量，从而提高颗粒物浓度预测的实用性和准确性，为数据中心的污染物监测提供了一种全新的思路。
基于多元线性回归颗粒浓度预测方法

[发明专利]基于多元线性回归联想记忆人脸识别的方法-CN201710177024.8有效
发明人：韩琦;刘晋;谯自强;吴政阳;刘洋;翁腾飞;黄军建 -专利权人：重庆科技学院;重庆第二师范学院
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归联想记忆人脸识别的方法，包括以下步骤：S1：采集人脸图片，人脸图片转化为二值图片，并得到联想记忆输入矩阵和输出矩阵；S2：搭建多元线性回归人脸识别模型，并对所述多元线性回归人脸识别模型进行简化，得到带未知回归参数的多元线性回归简化人脸识别模型；S3：计算多元线性回归简化人脸识别模型的未知回归参数，最终确定多元线性回归人脸识别模型；S4：对人脸图片进行识别。有益效果：将联想记忆和多元线性回归模型相结合，将人脸图片转化成参数，安全系数高，可靠性好，识别效果好，对人脸图片保护效果好，隐秘性高。
基于多元线性回归联想记忆识别方法

[发明专利]一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型的方法-CN202211293732.5在审
发明人：苏凤明;刘斐;索晨;张迎峰;吴仲维;黎永晟;方辉敏 -专利权人：联通（广东）产业互联网有限公司
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型的方法，步骤包括：采集经济指标增长数据；进行相关性分析，判断变量整体是否符合线性相关关系，如果符合线性相关关系，则选取全部变量构建初始多元线性回归模型；对初始多元线性回归模型进行参数检验，并判断是否符合经济学意义；如果初始多元线性回归模型未通过参数检验或不符合经济学意义，则使用逐步回归法对选取的变量进行筛选，选取筛选后的变量构建过程多元线性回归模型；对过程多元线性回归模型进行评估，构建结果多元线性回归模型，从而得到经济增长级联分析模型。
一种基于多元线性回归构建经济增长级联分析模型方法

[发明专利]一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法-CN202211099890.7在审
发明人：李敬泉;胡春美 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归对网络货运平台运价的监控方法，属于物流运力交易技术领域。本发明包括如下步骤：步骤一：构建多元线性回归模型；步骤二：对步骤一构建的多元线性回归模型中的回归参数进行估计；步骤三：通过决定系数对多元线性回归模型的拟合优度进行判断；步骤四：检验多元线性回归模型中各回归系数的统计意义，根据检验结果拟合最优多元线性回归方程；步骤五：根据步骤四中拟合的最优多元线性回归方程预测多元线性回归方程中因变量的置信区间；步骤六：基于步骤五中的多元线性回归方程和因变量置信区间对网络货运平台运价进行监控，本发明应用多元线性回归对运价区间做合理预测，进而实现对用户定价进行监控。
一种基于多元线性回归网络货运平台运价监控方法

[发明专利]一种基于KNN和多元线性回归的锂电池寿命预测方法-CN202210570563.9在审
发明人：范波;吴晓丹;孙力帆;张倩茜;许惠 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：一种基于KNN和多元线性回归的锂电池寿命预测方法，步骤1、对历史电池容量和历史SOH值进行预处理，确定KNN的初始聚类数和中心值，通过kNN输出聚类后的数据；步骤2、构建多元线性回归预测模型：利用回归系数构建出相应的多元线性回归模型，将聚类后的数据传入构建的多元线性回归模型，得到训练后的多元线性回归模型；步骤3、对训练后的多元线性回归模型传入待预测的电池容量，得到该锂电池寿命预测结果。通过KNN算法和多元线性回归算法巧妙的结合，充分发挥KNN算法和多元线性回归算法的优势，对锂电池寿命进行预测，从而进一步提高预测精度和准确度。
一种基于 knn 多元线性回归锂电池寿命预测方法

[发明专利]一种线缆参数预测方法及系统-CN202310165937.3在审
发明人：吴可;毛志鹏;王鹏;鞠文静;肖保明;钱佳斌;相海明;陈扬阳;姜宁浩;沈雪梅;颜伟;赵阳 -专利权人：国网电力科学研究院有限公司;国网电科院检测认证技术有限公司;南京师范大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种线缆参数预测方法及系统，获取待预测线缆的坐标；输入到预先构建的多元线性回归模型，得到待预测线缆的电性参数；所述多元线性回归网络的构建，包括：构建初始多元线性回归模型；提取待预测线缆不同位置的电性参数以及对应位置的坐标；根据提取的电性参数与对应位置的坐标构建样本集，利用样本集，对初始多元线性回归模型进行系数计算确定多元线性回归模型系数，根据多元线性回归模型系数得到最终的多元线性回归模型。
一种线缆参数预测方法系统

[发明专利]基于机器学习的比例获取方法、装置、设备及介质-CN202211718127.8在审
发明人：孙宇成;范小寒 -专利权人：湖南华曙高科技股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请实施例提供基于机器学习的比例获取方法、装置、设备及介质，属于激光烧结技术领域，该方法包括：获取增材制造数据；将增材制造数据划分为训练集、测试集及验证集；采用训练集及测试集对初始非线性回归模型进行训练及测试，直至测试集对应的损失在预设损失范围内，得到修正非线性回归模型；采用验证集对修正非线性回归模型进行验证，在验证误差处于预设误差范围的情况下，将修正非线性回归模型作为最终非线性回归模型；采用最终非线性回归模型对3D模型的多个顶点坐标进行计算，得到预测缩放比例。这样，通过最终非线性回归模型可以比较准确地计算预测缩放比例，提高增材制造的鲁棒性和泛化性。
基于机器学习比例获取方法装置设备介质

[发明专利]基于多元线性回归联想记忆模型的身份耦合识别方法-CN201710175033.3有效
发明人：韩琦;翁腾飞;刘晋;刘洋;吴政阳;谯自强;黄军建 -专利权人：重庆科技学院;重庆第二师范学院
申请日： 2017-03-22 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元线性回归联想记忆模型的指纹和人脸耦合识别方法，包括以下步骤：S1：采集指纹图片和人脸图片；S2：分别得到指纹图片和人脸图片的联想记忆输入矩阵和输出矩阵；S3：构建带回归参数的多元线性回归指纹图片识别模型和多元线性回归人脸图片识别模型；S4：计算回归参数，得到多元线性回归指纹图片识别模型、多元线性回归人脸图片识别模型；S5：对指纹图片和人脸图片进行识别。有益效果：身份信息实现多重识别，可靠性高，将联想记忆和多元线性回归模型相结合，将图片转化成参数，安全系数高，识别效果好，对身份信息保护效果好，隐秘性高。
基于多元线性回归联想记忆模型身份耦合识别方法

[发明专利]基于多元线性回归处理非线性数据的方法和装置-CN201910104454.6在审
发明人：贾瑞凯;郭森;肖芳;叶桦;贾延凯;廖国娟 -专利权人：苏州金唯智生物科技有限公司
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于多元线性回归处理非线性数据的方法和装置，其中方法包括：获取包含多个解释变量的数据模型；采用预设函数分别对多个解释变量进行转换以得到多个转换后的解释变量；根据数据模型对多个转换后的解释变量进行组合以得到多个候选线性回归公式，根据线性回归分析以确定目标回归公式。本申请通过获取包含多个相互独立的解释变量的数据模型，采用预设函数分别对多个解释变量进行转换以得到多个转换后的解释变量，然后根据数据模型对多个转换后的解释变量进行组合以得到多个候选线性回归公式，并通过线性回归分析以确定目标回归公式，从而将多元非线性回归分析转换成多个多元线性回归分析，以对非线性数据进行处理。
转换数据模型非线性数据多元线性回归线性回归分析线性回归公式方法和装置回归公式预设函数多元线性回归分析多元非线性回归申请分析

[发明专利]一种商品异常价格管控方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202010208028.X在审
发明人：俞小伟;任福平 -专利权人：深圳市赤狐软件技术有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种商品异常价格管控方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及机器学习领域，方法包括：创建线性回归模型；基于训练集，通过梯度下降算法不断调整所述线性回归模型的参数，使所述线性回归模型的代价函数趋于零，计算出所述线性回归模型的参数；使用测试集代入所述线性回归模型，以对所述线性回归模型进行评估，并根据评估结果再调整所述线性回归模型的参数；接收商品价格的输入值，并计算出商品价格的预测值；若所述预测值与所述输入值在允许的偏移范围内
一种商品异常价格方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种悬架弹簧疲劳寿命预测方法、装置、设备及介质-CN202210521182.1在审
发明人：汪舟;申建国;罗素晖;王晓丽;邓小云;任旭东;汪帆星 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种悬架弹簧疲劳寿命预测方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：获取基于仿真模型的悬架弹簧的残余压应力面积和粗糙度；根据所述残余压应力面积和粗糙度对疲劳寿命的影响程度，建立所述残余压应力面积、所述粗糙度与疲劳寿命预测的初始多元线性回归模型；将所述初始多元线性回归模型进行线性回归模拟，确定所述初始多元线性回归模型的回归参数后得到目的多元线性回归模型；将所述残余压应力面积和粗糙度作为输入参数输入至所述目的多元线性回归模型
一种悬架弹簧疲劳寿命预测方法装置设备介质

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