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[发明专利]基于分部分段多项式近似的数字预失真和后失真-CN201510463372.2有效
发明人： T·梅吉萨彻;P·辛格尔;M·马特恩;C·舒伯斯 -专利权人：英飞凌科技股份有限公司
申请日： 2015-07-31 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G06F7/544 文献下载
摘要：其中非线性失真器被配置为减弱非线性系统的非线性部件的非线性特征。非线性失真器进行操作以根据应用于非线性特征的非线性函数的部分的分段多项式近似对非线性特征进行建模。非线性失真器生成减少非线性部件的非线性特征的模型输出。
基于分部分段多项式似的数字失真

[发明专利]一种面向复杂工业过程难测参数的软测量方法-CN201910397985.9在审
发明人：汤健;余刚;赵建军;王猛 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：采用相关系数法对高维原始特征进行线性选择，基于预设定的线性特征选择系数集合得多组线性特征子集；采用互信息法对高维原始特征进行非线性选择，基于预设定的非线性特征选择系数集合获得多组非线性特征子集；分别基于线性与非线性特征子集构建线性子模型和非线性子模型，得到线性特征线性模型、线性特征非线性模型、非线性特征线性模型、非线性特征非线性模型共4类子模型子集；基于优化选择算法和加权算法对上述候选子模型进行选择与合并，获得具有较高泛化性能的难测参数选择性集成软测量模型
非线性特征线性特征子模型子集高维复杂工业过程非线性模型软测量模型系数集合线性模型原始特征软测量预设定构建球磨机优化选择算法非线性选择选择性集成泛化性能仿真验证互信息法机械振动加权算法磨机负荷磨矿过程频谱数据系数法合并

[发明专利]一种基于回归模型的工业园区负荷短期预测方法-CN202211662403.3在审
发明人：冯媛媛;梁小姣;刘剑宁;孙涛;李燕;李成;沈海波;刘永军;付永;刘淼;张新玲;于文嫣;王书强;周丽娟 -专利权人：国网山东省电力公司东营供电公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于回归模型的工业园区负荷短期预测方法，步骤如下：获取数据并预处理，通过负载CNN提取负载非线性特征，通过负载温度CNN提取负载非线性温度特征；将负载非线性特征、负载非线性温度特征和要预测其负荷的前一小时的预测温度输入SVR进行预测；根据风险函数中SVR的强制约束，最终通过以下公式得到回归输出，该方法称为非线性关系提取（NRE）分别提取负载的非线性特征和负载温度的非线性特征，然后将提取的非线性特征提供给SVR进行一步超前预测
一种基于回归模型工业园区负荷短期预测方法

[发明专利]一种电流预测模型的训练及其电流预测方法与相关装置-CN202011314509.5在审
发明人：刘文凯;李鸿飞;秦伟;贾建平 -专利权人：广州新科佳都科技有限公司;广州华佳软件有限公司;广东华之源信息工程有限公司;广州佳都城轨智慧运维服务有限公司
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种电流预测模型的训练及其电流预测方法与相关装置，该电流预测模型的训练方法包括：检测电磁铁连续多次通电解除锁定站台门时的电流值，获得样本电流曲线，将样本电流曲线输入非线性网络中提取时间维度下非线性的特征，作为样本非线性特征，将样本电流曲线输入线性网络中提取时间维度下线性的特征，作为样本线性特征，根据样本非线性特征与样本线性特征生成电磁铁下一次通电解除锁定站台门时的电流值，获得预测电流曲线，根据预测电流曲线将非线性网络与线性网络训练为电流预测模型，通过非线性网络提取时间维度下非线性的样本非线性特征，通过线性网络提取时间维度下线性的样本线性特征，可以保证电流预测模型的性能。
一种电流预测模型训练及其方法相关装置

[发明专利]多特征融合方法、装置、电子设备及存储介质-CN201910233345.4有效
发明人：赛义德·穆罕默德·阿德南 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种多特征融合方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标对象的图像数据对中多个非线性特征；将各所述非线性特征分别输入预设多核函数，分别得到对应各所述非线性特征的特征权重值；根据各所述特征权重值与对应各所述非线性特征的核函数的加权和，得到各所述非线性特征的融合特征。本申请获取的融合特征可以实现将多特征映射到非线性特征投影空间，实现了多特征的最优组合，简化大数据的计算复杂度。
特征融合方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一维距离像的非线性子空间识别方法-CN200810044955.1无效
发明人：周代英;杨万麟;窦衡;陈显宁;况凌 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2008-03-12 - 公布日： 2008-08-13 - 主分类号： G01S13/02 文献下载
摘要：一维距离像的非线性子空间识别方法属雷达目标识别。采用核函数方法将目标的雷达一维距离像进行非线性变换映射到高维线性特征空间，利用高维特征空间的特征变换矩阵提取每类目标的所有训练一维距离像的非线性正则子像特征构成每类目标的非线性子像空间，当目标的雷达一维距离像输入时，根据非线性正则子像与非线性子像空间之间的欧氏距离确定输入目标一维距离像的类别。步骤：确定目标的雷达一维距离像训练矢量；确定核函数和非线性变换后的类间散布矩阵s_B；确定s_B的非零特征值及其对应的特征向量；确定类内散布矩阵Q；确定Q的非零特征值及其对应的特征向量；确定每类目标的所有训练一维距离像非线性正则子像；确定每类目标非线性子像空间；确定输入目标一维距离像的非线性正则子像；确定非线性正则子像与非线性子像空间的欧氏距离；确定输入的目标一维距离像的类别号。
距离非线性空间识别方法

[发明专利]一种指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310137435.X在审
发明人：杨志华;董帅;邹昆;文琦;李长燕;李文生 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本申请提供一种指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获得待识别图像；通过预设的指静脉特征提取模型对待识别图像进行特征提取，获得指静脉特征；其中，指静脉特征提取模型包括非线性特征提取网络；非线性特征提取网络为基于非线性卷积核获得的；根据指静脉特征进行指静脉识别，获得识别结果。通过待优化参数较少的非线性特征网络代替常规线性特征网络，减少了计算成本和训练时间，使模型更加容易训练。并且将非线性卷网络应用于指静脉的识别中，非线性参数依赖卷积核为指静脉识别提供了额外的非线性特征，让网络的特征提取能力更强，识别准确率更高。
一种静脉识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于车辆平顺性非线性仿真模型的仿真试验方法-CN201410606176.1在审
发明人：海辰光;汤望;郭耀华;郭峻非;樊金磊;叶帅 -专利权人：郑州宇通客车股份有限公司
申请日： 2014-10-31 - 公布日： 2015-02-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及基于车辆平顺性非线性仿真模型的仿真试验方法，其特征在于，步骤如下：建立描述悬架刚度特性曲线的悬架迟滞非线性特征模型；将悬架迟滞非线性特征模型带入线性平顺性仿真模型，以替代线性平顺性仿真模型中描述悬架刚度使用的线性系数；进而得到非线性平顺性仿真模型；利用上述非线性平顺性仿真模型进行仿真，输出仿真结果。本发明对悬架特性进行了深入研究，建立悬架的刚度特性曲线，并且进行建模，得到对非线性迟滞特性进行描述的悬架非线性迟滞特性模型，然后将该模型嵌入到对应的线性平顺性仿真模型，形成非线性平顺性仿真模型。
基于车辆平顺非线性仿真模型试验方法

[发明专利]一种基于非线性特征的宽带信号射频指纹提取方法-CN202310737785.X在审
发明人：付华;孙岩峰;彭林宁 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性特征的宽带信号射频指纹提取方法，包括以下步骤：从收到的信号帧中提取全部的前导符号组，并进行预处理；利用已知的前导信号构造矩阵求出非线性系数与多径混合的向量值；基于向量值消除多径影响求得只包含非线性特征的指纹值；基于线性卷积规则求出非线性系数与本地前导符混合的非线性特征值；将上述只包含非线性系数的值与非线性系数与本地前导混合的值联合，可以作为非线性指纹提供可靠的发射机识别手段。本发明提出的射频指纹提取方法受信道影响更小、特征维度扩展性高，进而可以为射频指纹技术高精度识别发射机提供技术手段。
一种基于非线性特征宽带信号射频指纹提取方法

[发明专利]凝水泵转子非线性模态不确定性的数字化量化方法及装置-CN202211018764.4在审
发明人：郑召利;柯志武;吴君;肖颀;林原胜;赵振兴;王苇;李勇;陈列;吴牧云;徐广展 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一九研究所
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明提供一种凝水泵转子非线性模态不确定性的数字化量化方法及装置，所述方法包括：基于凝水泵转子的动力学模型以及凝水泵转子与流体作用的耦合作用模型，获取凝水泵转子的第一非线性动力学模型；基于样本空间中的样本对第一非线性动力学模型进行非线性特征值分析，获取样本对应的非线性特征值；基于复数多项式和样本对应的非线性特征值，获取凝水泵转子非线性模态的复数代理模型；基于复数代理模型，获取凝水泵转子的稳定性边界。本发明通过基于凝水泵转子与流体作用，建立了非线性动力学模型，基于非线性特征值，建立复数代理模型，基于复数代理模型，获取凝水泵转子的稳定性边界，实现了对凝水泵转子非线性模态不确定性的量化。
水泵转子非线性不确定性数字化量化方法装置

[发明专利]一种光纤非线性补偿方法及装置-CN202210899794.4在审
发明人：白成林;罗雪源;唐雪;迟新宇;葛佩云;许恒迎;杨立山;孙伟斌;吕修华;曹领国;张若慧;范亚萱;齐琪 -专利权人：聊城大学
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H04B10/61 文献下载
摘要：本发明公开了一种光纤非线性补偿方法及装置，根据相干光通信系统的接收端中载波相位恢复模块的输出信号，构建信道内交叉相位调制和信道内四波混频的非线性扰动项；对非线性扰动项进行筛选和重构，得到多维输入特征；将多维输入特征输入BiLSTM神经网络，得到光纤非线性损伤值；根据光纤非线性损伤值，对载波相位恢复模块的输出信号进行补偿，得到非线性补偿信号；本发明将由非线性扰动项重构的多维输入特征与BiLSTM的时间记忆特性相结合，从而对光纤非线性进行补偿
一种光纤非线性补偿方法装置

[发明专利]裂隙非线性渗流参数的特征长度判别方法与装置-CN202211013418.7在审
发明人：钱家忠;张昊明;闫永帅;马雷;马海春;骆乾坤;邓亚平 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G01N15/08 文献下载
摘要：本申请提供一种裂隙非线性渗流参数的特征长度判别方法、装置、电子设备及存储介质。在本申请提供的裂隙非线性渗流参数的特征长度判别方法中，通过构建裂隙装置，在不同的改变所述基准进水压力Pinlet下计算裂隙取样点的非线性渗流比例系数变化率δ非线性渗流比例系数变化率δn小于预设值，那么就认定此裂隙取样点对应的裂隙长度为该裂隙的非线性渗流参数的特征长度。通过本申请实施例提供的裂隙非线性渗流参数的特征长度判别方法有利于现场尺度非线性渗流预测和非线性渗流尺度效应机理的研究；且试验过程简单易懂，容易操作；能够获得精准地判别单裂隙非线性渗流参数的特征长度，从而有效预测地下水资源情况预防地质灾害
裂隙非线性渗流参数特征长度判别方法装置

[发明专利]一种基于非线性洪水蓄泄模型的结构重现期推求方法-CN202010380033.9有效
发明人：闻昕;茆云泽;谭乔凤;丁紫玉;王珍妮;晋恬;吕俞锡;陈然 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性洪水蓄泄模型的结构重现期推求方法，包括如下步骤：建立非线性洪水蓄泄模型，建立水库库容～水库水位非线性关系，建立下泄流量～水库水位非线性关系；建立非线性洪水蓄泄模型设定下的结构函数，根据非线性洪水蓄泄模型，以最大坝前水位为结构设计变量，洪峰和洪量为洪水特征变量，建立非线性洪水蓄泄模型中洪水特征和结构特征之间的相关关系，以此关系作为结构函数；建立洪水峰、量联合概率分布，推求结构重现期本发明采用非线性水库模型，可更加准确的反映出水库在遭遇洪水时下泄流量的非线性变化过程，能更准确地计算结构重现期，科学评价洪水风险。
一种基于非线性洪水模型结构现期推求方法

[发明专利]非线性相关结构损伤诊断指标的局部切空间重构方法-CN202111327346.9有效
发明人：刘洋;杨昌熙 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性相关结构损伤诊断指标的局部切空间重构方法，所述方法采用无损伤状态下的桥梁结构响应数据构建结构损伤诊断指标，对非线性相关的结构损伤诊断指标，采用非线性窄域特征判别因子判定是否具备非线性窄域特征对不具备非线性窄域特征的结构损伤诊断指标，采用局部切空间排列法，建立结构损伤诊断指标的主要特征坐标矩阵，利用局部切空间排列法的逆运算，建立结构损伤诊断指标的重构指标。本发明解决复杂环境影响下非线性相关的结构损伤诊断指标不具备非线性窄域特征，导致损伤诊断指标分段线性化准确性低的缺点。
非线性相关结构损伤诊断指标局部空间方法

[发明专利]一种基于随机森林的光纤非线性均衡方法-CN202310089104.3在审
发明人：王拥军;陈德文;李超;张琦;丁熙盈;黄兴源;韩露;田清华;田凤;杨雷静;忻向军;陈从科 -专利权人：常州京信新一代信息技术研究院有限公司;北京理工大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明涉及数字信号处理领域，具体涉及一种基于随机森林的光纤非线性均衡方法，本基于随机森林的光纤非线性均衡方法包括：构建并训练随机森林分类器；对待测信号构造输入特征；将待测信号的输入特征输入随机森林分类器中，得到非线性均衡结果，本基于随机森林的光纤非线性均衡方法构建并训练随机森林分类器对待测信号的输入特征进行分类得到非线性均衡结果，可以降低非线性均衡算法的复杂度，提升非线性均衡算法的运算效率和灵活性。
一种基于随机森林光纤非线性均衡方法

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