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[发明专利]一种田间结构遥感影像多分类识别方法-CN202310305619.2在审
发明人：王淇葆;路浩;申威;降亚楠 -专利权人：西北农林科技大学
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开一种田间结构遥感影像多分类识别方法，包括：S100：获取待识别区域的卫星图像数据；S200：对第一图像数据进行去噪处理；S300：采用主成分分析法对第一图像数据和第二图像数据进行数据融合得到第三图像数据；S400：获取深度学习平台，并在深度学习平台上搭建运行模型，用训练和验证集数据对AttentionU‑Net网络进行训练、验证，得到训练模型；其中，训练和验证集数据取自第三图像数据中；S500：输入测试样本，并利用训练模型进行预测，通过函数将得分数转换为地物的归属概率；将去噪后的第一图像数据和第二图像数据进行多源数据融合操作后，再基于全卷积神经网络进行语义分割，有利于提高图像识别的精确度。
一种田间结构遥感影像分类识别方法

[发明专利]一种唾液腺显像自动分析方法及系统-CN202110348183.6在审
发明人：蔡华伟;章毅;皮勇;蔣丽莎;赵祯;魏建安;郭际香;李林;向镛兆;陈媛媛;张海仙 -专利权人：四川大学华西医院
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种唾液腺显像自动分析方法及系统，包括：获取人工检测后的唾液腺显像图像，对人工检测后的唾液腺显像图像进行预处理得到待处理数据，将待处理数据输入至深度神经网络模型中提取唾液腺显像特征数据，建立数据集，并将数据集划分为训练集数据和测试集数据，将训练集数据输入至深度神经网络模型中进行计算，得到唾液腺显像数据结果，并将测试集数据和唾液腺显像数据结果输入深度神经网络模型中，判断唾液腺显像结果是否正确，采集唾液腺显像原始图像，对唾液腺显像原始图像进行分析，得到唾液腺显像原始图像的显像数据结果，仅需输入专业设备采集的唾液腺显像图像，不需人为参数设置，即可自动对唾液腺区域自动勾画和定量分析。
一种唾液腺显像自动分析方法系统

[发明专利]一种智慧城市物联网消防远程监控方法及系统-CN202010758752.X在审
发明人：何建峰;邹枫超 -专利权人：苏州科知律信息科技有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种智慧城市物联网消防远程监控方法及系统，通过远程监控分析模型，分别提取各第一消防远程监控采集数据的物联网消防特征向量以及各第二消防远程监控采集数据的物联网消防特征向量，分别将每个第二消防远程监控采集数据作为目标消防远程监控采集数据，计算其物联网消防特征向量与各第一消防远程监控采集数据的物联网消防特征向量的向量匹配度，进一步确定各第二消防远程监控采集数据的关联多维时空域特征向量，由此对第二消防远程监控采集数据进行筛选，筛选出的第二消防远程监控采集数据和第一消防远程监控采集数据共同用于模型训练
一种智慧城市联网消防远程监控方法系统

[发明专利]一种基于最小覆盖算法的多标签小样本场景数据构建方法-CN202210835061.4在审
发明人：金宇霏;陆慧娟 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于最小覆盖算法的多标签小样本场景数据构建方法，属于小样本学习领域，其包括以下步骤：分割数据集为训练集和测试集；构建训练集数据；构建测试集数据。本发明利用最小覆盖算法来构建多标签小样本情景训练数据，首先设定一个足够大的圆；然后移除冗余样本缩小这个圆；最后得到最小覆盖圆。本发明针对多标签小样本数据构建复杂、耗时的难点，基于最小覆盖算法，提出准确高效的多标签小样本场景数据构建方法，有助于研究多标签小样本场景下的现实问题。
一种基于最小覆盖算法标签样本场景数据构建方法

[发明专利]基于最小二乘支持向量机的调制识别方法-CN201910507274.2有效
发明人：孙德春;陈炀;刘祖军 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：其实现方案是：1)接收端接收到调制信号后计算出所需要的特征参数；2)将信号的特征参数制作为数据集并划分训练集数据和测试集数据；3)利用训练集数据求解拉格朗日Lagrange函数，得到lagrange乘子
基于最小支持向量调制识别方法

[发明专利]一种电源故障诊断系统及方法-CN202110771247.3在审
发明人：高纬;高显扬;程兴科 -专利权人：江苏毅星新能源科技有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G01R31/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种电源故障诊断系统及方法，包括：历史数据存储模块，包括包括历史采集数据库、专家知识诊断数据库和模型数据库，专家知识诊断数据库内包括历史故障诊断数据；样本训练模块，包括样本数据集和模型生成单元，历史采集数据库、专家知识诊断数据库和模型生成单元均与样本数据集连接，模型生成单元通过样本训练生成决策树诊断模型；诊断模型迁移模组，包括均与模型数据库连接的教师诊断模块、迁移训练单元和学生诊断模块，决策树诊断模型生成后存入教师诊断模块，教师诊断模块连接迁移训练单元，迁移训练单元通过计算类别目标函数的全局最优解自动确定类别数。
一种电源故障诊断系统方法

[发明专利]一种基于Ghost Net-BiLSTM的超级电容剩余使用寿命预测方法-CN202211479420.3在审
发明人：殷林飞;剧文居;卢泉;胡立坤 -专利权人：广西大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种基于Ghost Net‑BiLSTM的超级电容剩余使用寿命预测方法，该方法的步骤有：首先将超级电容的充放电循环实验中采集到的充放电容量数据进行数据预处理，包括数据筛选、数据清洗和数据归一化；其次在进行数据预处理后，建立预处理后的数据集图像标签，并将数据集图像标签分为训练集和测试集；接着将训练集数据输入到幻影网络‑双向长短时记忆网络模型中，通过模型的训练和参数的调整，获得训练好的模型和参数；最后将测试集数据输入到训练好的模型中，预测超级电容的剩余使用寿命。所述方法只需要连续几个周期内的充放电容量数据就能对超级电容的整个寿命进行剩余使用寿命的精准预测。
一种基于 ghost net bilstm 超级电容剩余使用寿命预测方法

[发明专利]一种基于图卷积网络的跨域融合推荐方法-CN202310081551.4在审
发明人：杨灿;曹文志;李嘉豪;朱莹莹 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04N21/2187 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图卷积网络的跨域融合推荐方法，该方法步骤包括：预设时间窗口长度及工作时间，选取设定时间窗口内的日志数据作为原始数据；将原始数据去除噪声数据并划分为训练集和验证集；将每个直播频道作为一个域，将基于图卷积网络的推荐模型及基于注意力机制的推荐模型构建成融合推荐模型，将组内用户的训练集数据输入到融合推荐模型中，利用组内用户的验证集数据调整融合推荐模型的参数，保存训练好的模型参数，得到训练好的融合推荐模型为用户推荐直播频道，基于新的时间窗口选取新的原始数据训练融合推荐模型，基于重新训练后的融合推荐模型为用户推荐直播频道。
一种基于图卷网络融合推荐方法

[发明专利]一种晶圆质量预测方法及系统-CN202111189877.6在审
发明人：孙姗姗;徐东东;蔡栋煌 -专利权人：晶芯成（北京）科技有限公司
申请日： 2021-10-13 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明包括：获取传感采集数据以及对应晶圆质量等级，其中，传感采集数据由传感器采集，传感器设置于加工站点；将传感采集数据，作为预测模型的输入层，将对应晶圆质量等级，作为预测模型的输出层，用以对预测模型进行训练，并训练预测模型至识别准确；筛选出对晶圆质量等级敏感的加工站点和传感器，分别为关键加工站点和关键传感器；当待测晶圆进行加工时，将关键加工站点中的关键传感器，采集到的传感采集数据，输入至预测模型，用以得到晶圆预测质量等级本发明通过传感器采集晶圆加工过程中产生的传感采集数据，对晶圆质量等级进行预测，改善了晶圆加工检测效率较低的问题。
一种质量预测方法系统

[发明专利]一种PM2.5排放浓度的预警方法和装置-CN202211517121.4在审
发明人：董晓峣;张磊;朱宴恒 -专利权人：北京京诚嘉宇环境科技有限公司;北京京诚瑞达电气工程技术有限公司;中冶京诚工程技术有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种PM2.5排放浓度的预警方法和装置，方法包括：获取空气质量自动监测标准站逐时统计的历史基础数据并划分成训练集数据和测试集数据；利用LightGBM算法及训练集数据构建出PM2.5排放浓度预测模型；利用测试集数据对模型进行验证；将验证后的预测模型上传至智慧环保管控平台，根据空气质量实时数据实时显示PM2.5排放浓度预测结果；根据预测结果对PM2.5排放浓度超标的区域进行预警。
一种 pm2 排放浓度预警方法装置

[发明专利]一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310960878.9在审
发明人：孟巍;张东宁;郭腾炫;朱伟义;宗振国 -专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本发明公开一种电网用户信用评价方法、系统、电子设备及存储介质，涉及基于特定计算模型的电力系统技术领域，包括：对电力内网数据集和金融内网数据集进行同一用户的数据对齐，提取同一用户在两个数据集中的交集，分别作为电力内网训练集和金融内网训练集，将电力内网数据集中除交集外的数据作为电力内网非交集数据集；根据电力内网训练集和金融内网训练集构建信用评价神经网络模型；根据电力内网非交集数据集构建辅助模型，两个模型融合后得到信用评价融合模型；根据信用评价神经网络模型和信用评价融合模型，得到电网用户信用评价结果，保证数据安全，提升信用评估的准确性和实时性。
一种电网用户信用评价方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种语义引导增广数据生成的少样本图像识别方法-CN202310113193.0在审
发明人：吴贺丰;叶广智;周子扬;王青;林倞 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种语义引导增广数据生成的少样本图像识别方法，如下：构建语义引导增广数据生成模型；实例级数据生成模块，针对支持集数据中每一个训练数据，利用类别激活映射方法进行局部语义注意力特征，同时利用语义嵌入融合生成全局语义注意力特征，生成增强后的支持集数据；原型级数据生成模块，针对支持集中每一个类别，根据语义空间上的距离度量，引导少样本类结合相关的基础类进行信息迁移，估计出少样本类的类型原型及相关分布，并在相关分布上采样得到增广样本数据；将增强后的支持集数据、增广样本数据与原始支持集结合，作为新的支持集对图像识别模型进行训练。
一种语义引导增广数据生成样本图像识别方法

[发明专利]一种基于阈值降噪网络的非侵入式负荷分解方法-CN202211572490.3在审
发明人：蒋磊;朱林;何欣;金声 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于阈值降噪网络的非侵入式负荷分解方法，包括：获取各电器的功率数据，对所述功率数据进行归一化处理，并将归一化后功率数据划分为训练集和测试集；构建基于Soft Thresholding和Transfromer的阈值降噪网络，并将其作为负荷分解模型，将预处理后的训练集数据输送至构建好的负荷分解模型中进行训练；通过测试集数据对训练好的负荷分解模型进行测试，计算出各个电器的分解功率。本发明构建的阈值降噪网络主要包括Soft Thresholding和Transfromer层，既能实现并行化处理，又能够去除数据中的噪声污染，得到更精确的特征，提升了负荷分解的准确度。
一种基于阈值网络侵入负荷分解方法

[发明专利]基于混合深度神经网络的谐波减速器功率实时预测方法及系统-CN202110672801.2在审
发明人：陶建峰;李彬;覃程锦;刘成良;丁浩伦;余宏淦 -专利权人：上海交通大学;上海智能制造功能平台有限公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于混合深度神经网络的谐波减速器功率实时预测方法及系统，包括：搭建谐波减速器加速寿命试验平台，采集谐波减速器的运行及监测参数；基于采集到的运行及监测参数构造数据集，并对数据集进行预处理；将预处理后的数据集按照预设比例划分为训练集、验证集和测试集；利用训练集训练混合深度神经网络，得到训练后的混合深度神经网络；利用训练后的混合深度神经网络预测验证集的功率信号，计算验证集数据的预测误差，当预测误差未满足预设要求时，调整训练后的混合深度神经网络的超参数，直至预测误差满足预设要求；将对应测试集数据输入调整后训练好的混合深度神经网络，对下一时刻功率信号进行预测。
基于混合深度神经网络谐波减速器功率实时预测方法系统

[发明专利]一种车辆悬挂减振控制方法、系统及产品-CN202310075254.9在审
发明人：付云骁;唐海川;赵雪军;纪红蕾 -专利权人：中车工业研究院有限公司
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明涉及一种车辆悬挂减振控制方法、系统及产品，涉及车辆控制领域，方法包括：获取车辆振动加速度信息；对加速度信息进行预处理，得到训练集数据；利用训练集数据对Sarsa‑天棚耦合控制算法进行训练，得到训练后的Sarsa‑天棚耦合控制算法；获取待控制车辆的振动加速度信息；根据待控制车辆的振动加速度信息和训练后的Sarsa‑天棚耦合控制算法对车辆进行减振控制。
一种车辆悬挂控制方法系统产品