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[发明专利]一种基于随机子空间算法的弹体结构异常检测方法-CN202011389617.9在审
发明人：龚学兵;陈旭;王涛;程建彬;张熙;李晖;杨灿;张佩俊;孟红磊;高东迎;王樱 -专利权人：西安航天动力技术研究所
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于随机子空间算法的弹体结构状态异常检测方法，通过随机子空间算法识别的频率信息来进行弹体结构异常检测，能够确定导弹在飞行过程中弹体结构的变异程度，实现有效的弹体结构状态异常检测。本发明通过EMD算法与随机子空间算法(SSI)法的结合，提取导弹在飞行过程的频率信息进行弹体结构异常检测，通过识别频率与地面频率之间的距离指标来确定导弹在飞行过程中弹体结构的变异程度，适应工程实际的应用通过IMF实现传感器趋势项消除，从而使得随机子空间方法能够识别更加准确的频率信息。
一种基于随机空间算法弹体结构异常检测方法

[发明专利]一种基于随机子空间的电力系统振荡模式快速辨识方法-CN201810686260.7在审
发明人：姜涛;李雪;陈厚合;宋晓喆;李国庆;张儒峰;王长江;张嵩;李晓辉 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2018-06-28 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机子空间的主导振荡模式快速辨识方法，所述方法包括以下步骤：从广域量测系统中获取电力系统的量测信息，根据量测信息构建电力系统随机子空间的扩展可观测矩阵；根据随机子空间的扩展可观测矩阵计算系统降阶状态方程的状态矩阵；计算状态矩阵的广义逆矩阵的逆矩阵；计算状态矩阵和逆矩阵在连续空间中的特征值，仅保留处于电力系统低频振荡频率区间的特征值；基于模态相似准侧，辨识出系统的主导振荡模式。本发明在保证主导振荡模式辨识精度的前提下，提高基于随机子空间辨识的电力系统主导振荡模式辨识效率。
辨识随机子空间主导振荡模式电力系统状态矩阵量测信息可观测逆矩阵电力系统低频振荡电力系统振荡广域量测系统矩阵广义逆矩阵矩阵计算连续空间频率区间状态方程构建降阶模态保留保证

[发明专利]一种振荡信号模态参数的识别方法-CN202110263751.2有效
发明人：费成巍;李桓;刘皓天 -专利权人：复旦大学
申请日： 2021-03-11 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种振荡信号模态参数的识别方法，包括以下步骤：获取系统原始信号，通过经验模态分解方法对原始信号进行处理，提取本征模态分量，构造新信号；用随机子空间识别法对新信号进行处理，获取系统的频率和阻尼比；采用Prony方法对新信号进行处理，获取系统的频率、振幅和相角；基于频率相同法则，对随机子空间识别法与Prony方法获得的模态参数进行配对，获取完整且精确的模态参数。与现有技术相比，本发明使用经验模态分解方法对振荡信号平稳化处理，克服Prony算法对噪声的敏感，避免随机子空间算法在处理非线性、非平稳信号中产生的虚假模态，融合随机子空间识别法、Prony方法进行模态识别
一种振荡信号参数识别方法

[发明专利]一种用于人脸识别的高效提升训练方法-CN200610011930.2无效
发明人：高勇;王阳生 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2006-05-18 - 公布日： 2007-11-21 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种用于人脸识别的高效提升算法的训练方法，利用人脸数据库，得到人脸训练数据；选择或构造适用于人脸识别的多种特征，构建原始特征空间；利用构建的人脸原始特征空间产生多个随机子空间；在随机子空间中，训练生成若干个分类器；用融合技术将所述若干个在随机子空间中训练得到分类器组合成最终的分类器，用于人脸识别。本发明的Boosting训练方法大为减少了训练时间和空间复杂度，最终得到分类器的精度也优于目前公知的Boosting训练方法得到的分类器。
一种用于识别高效提升训练方法

[发明专利]针对大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择方法-CN202210139889.6在审
发明人：李艳颖;张宝双;柴政;龚欢欢;张姣妮;王夏琳 -专利权人：宝鸡文理学院
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F18/2113 文献下载
摘要：本发明提出了一种针对大数据进行随机多子空间的ReliefF特征选择方法，包括：S1，对原始特征空间进行划分，生成包含若干相同大小且不相交的随机子空间的多个特征分区；S2，在每个随机子空间中使用ReliefF或Relief算法来获得特征的局部权重，然后将每个特征分区中随机子空间的局部权向量进行组合，得到全权重向量；S3，将多个特征分区的全权重向量集成到每个特征的最终权重向量中，即通过对多个特征划分的权重得分进行平均本发明充分考虑了子空间的多样性和特征选择过程中样本对特征的贡献信息，且具有在高维空间中探索每个子空间的能力。
针对数据进行随机空间 relieff 特征选择方法

[发明专利]电池形成和循环程序的自动筛选和优化-CN201811209222.9在审
发明人： S·埃尔蒙;W·C·阙;A·格罗弗;T·M·马科夫;N·珀金斯;P·M·埃笛亚 -专利权人：小利兰·斯坦福大学托管委员会
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：提供了一种探测电池单元测试协议的多维参数空间的方法，其包括为被测试的多个电池单元定义参数空间，使参数空间离散化，收集被循环直至失败的初步单元组以从整个参数空间中采样策略，并包括策略的多次重复，指定资源超参数、参数空间超参数和算法超参数，选择充电策略的随机子集，测试充电策略的随机子集，直到达到早期预测电池寿命所需的多个循环，将早期预测的循环数据输入到早期预测算法中以获得早期预测，将早期预测输入到最佳实验设计(OED)算法中以获得运行至少一个下一个测试的建议，通过重复上文的随机子集测试步骤来运行所建议的测试，并验证最终建议的策略。
早期预测参数空间随机子集算法测试充电策略多维参数空间采样策略测试步骤测试协议单元定义电池单元电池寿命多次重复多个电池实验设计循环程序循环数据自动筛选单元组离散化探测电池验证重复失败优化

[发明专利]一种基于随机子空间的变压器绕组故障诊断方法-CN202211481039.0在审
发明人：周利军;樊策文;员秀程 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于随机子空间的变压器绕组故障诊断方法，包括以下步骤：高频高压信号注入、基于随机子空间变换的特征参数获取及处理、计算变压器绕组相关系数矩阵、计算故障极化因子、绕组故障诊断，本发明通过在变压器低压侧注入幅值及频率均为梯度变化的高频高压正弦波信号，采集输出电压波形的有效值，基于随机子空间变换，提取绕组相关系数矩阵和极化因子对变压器绕组的故障种类实现诊断，提高了变压器绕组故障诊断的准确性与可靠性，减少了运维成本，有利于电网运行的可靠性与经济性。
一种基于随机空间变压器绕组故障诊断方法

[发明专利]基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法-CN201910821670.2有效
发明人：季天瑶;林伟斌;李梦诗;吴青华 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法，包括步骤：1)采用双协方差的随机子空间处理电力系统类噪声信号，得到两组特征的极点，定义为验证组H1随机子空间和系统聚类方法，实现高效准确的事前低频振荡参数识别。
基于协方差随机空间噪声数据低频振荡辨识方法

[发明专利]一种生物质炭身份判别方法、系统及电子设备-CN202310692030.2在审
发明人：成忠;张烨峰;盖希坤;单胜道 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：得到目标生物质炭的身份信息；其中，生物质炭身份判别模型的确定过程为：对样本输入变量数据矩阵进行离群样本检验和标准化处理，并基于处理后的样本输入变量数据矩阵构建特征数据矩阵；根据特征数据矩阵、样本身份多类别标签列向量和随机子空间近邻聚类集成学习算法，得到随机子空间近邻聚类集成学习分类器；所述随机子空间近邻聚类集成学习分类器为生物质炭身份判别模型。
一种生物身份判别方法系统电子设备

[发明专利]基于随机子空间的高维数据软硬聚类集成方法-CN201610843524.6在审
发明人：余志文;陈洁彦;马帅;韩国强 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-09-22 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于随机子空间的高维数据软硬聚类集成方法，包括以下步骤为：(1)输入高维数据集；(2)数据归一化；(3)产生随机子空间；(4)kmeans和fuzzy cmeans聚类；(5)生成融合矩阵本发明利用随机子空间解决了高维数据难处理的问题；利用软聚类和硬聚类的结合，充分利用原始数据和中间结果信息；并对中间结果冗余属性约简，在提高聚类准确率的同时也提高聚类速度；解决了现有技术中对聚类信息的充分利用以及冗余信息去除的问题
基于随机空间数据软硬集成方法

[发明专利]基于随机子空间与多储备池集成分类的模拟电路故障诊断方法-CN201110099274.7有效
发明人：彭喜元;彭宇;郭嘉;雷苗;王建民 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2011-04-20 - 公布日： 2011-11-30 - 主分类号： G01R31/3163 文献下载
摘要：基于随机子空间与多储备池集成分类的模拟电路故障诊断方法，涉及一种模拟电路故障诊断方法，它解决了采用传统神经网络进行模拟电路故障诊断的诊断精度较低的问题。其方法：采用单位脉冲信号激励电路工作，获得电路待诊断响应信号，采集模拟电路的单位脉冲响应输出信号；采用小波变换法对模拟电路的单位脉冲响应输出信号进行处理，获得故障特征作为数据样本，进行随机子空间映射，输入至回声状态网络中，采用多储备池集成分类方法，训练建立诊断模拟电路故障诊断模型；对电路待诊断响应信号进行小波变换，获得故障特征数据，并进行随机子空间映射，并输入至模拟电路故障诊断模型中，获得并输出故障诊断结果。
基于随机空间储备集成分类模拟电路故障诊断方法

[发明专利]基于代价敏感和半监督分类的客户分类方法及装置-CN201810258062.0在审
发明人：肖进;刘潇潇 -专利权人：四川大学
申请日： 2018-03-27 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于代价敏感和半监督分类的客户分类方法及装置，其中方法包括：获取有类别标签数据集L、无类别标签数据集U和测试集Test；对有类别标签数据集L和无类别标签数据集U采用随机子空间法训练N个基本分类模型本发明将代价敏感学习、半监督学习和随机子空间相结合，既能够使用代价敏感学习较好地处理类别不平衡的数据，又能够使用半监督学习将无类别标签样本中包含的大量信息加以利用，同时还能利用随机子空间提高模型的目标客户选择性能
类别标签数据集随机子空间分类结果敏感基本分类模型半监督学习客户分类目标客户选择性能半监督测试集分类样本学习投票

[发明专利]检测方法及装置、服务器及存储介质-CN202210369783.5在审
发明人：潘蓝兰;陈振明;闻迪桉 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请中检测方法、检测装置、服务器及非易失性计算机可读存储介质中，方法包括：获取查询请求，查询请求包括随机子域名，随机子域名包括多级域名；在预设时长内的包含相同的连续N级域名的多个查询请求对应的查询结果均为空时，确定包含连续N级域名的随机子域名为异常域名；处理包含正常域名的随机子域名的查询请求以生成查询结果。通过准确确定查询结果均为空的包含连续N级域名的随机子域名为异常域名，使得服务器仅对正常域名进行处理以生成查询结果，而不会浪费计算力处理包含异常域名的查询请求，保证了服务器计算力不受影响，可正常提供服务。
检测方法装置服务器存储介质

[发明专利]一种基于S型函数随机子空间识别的模型定阶方法-CN201911272745.2有效
发明人：廖聿宸;宗周红;吴睿;钱海敏;杜孟林 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于S型函数随机子空间识别的模型定阶方法，包括如下步骤：根据测得的结构动力响应建立Hankel矩阵；对Hankel矩阵进行矩阵投影计算，得到投影矩阵P；对投影矩阵进行奇异值分解，并将分解得到的奇异值按降序进行排列型函数对归一化奇异值与阶次的关系进行非线性最小二乘拟合；根据拟合得到的S型函数，求得过(n0,0.5)的切线，之后进一步求得选取切线与横轴的交点(n*,0)，则随机子空间的模型阶次本发明能够有效避免模态遗漏现象和模型阶次过估计对模态参数识别的恶劣影响，可应用于各类振动结构的自适应模型定阶，有助于提高随机子空间识别的精度。
一种基于函数随机空间识别模型方法

[发明专利]汽车调频连续波雷达的强干扰抑制方法及系统-CN201710389313.4有效
发明人：许致火;施佺;黄新明;孙玲;施佳佳 -专利权人：南通大学;南通先进通信技术研究院有限公司
申请日： 2017-05-26 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种汽车调频连续波雷达的强干扰抑制方法及系统，该方法包括：确定雷达发射信号的带宽及总子带数，利用雷达信号控制单位产生随机子带频谱的中心频率，确定所述随机子带频谱的时频关系；根据所述随机子带频谱的时频关系产生压控振荡器的控制电压，进而控制压控振荡器发射随机子带信号；根据所述的随机子带信号对强干扰信号在接收通道中进行混频去斜处理，使得强干扰基带信号落在低通滤波器的阻带中。
汽车调频连续雷达干扰抑制方法系统

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