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[发明专利]一种基于分段PI模型的纳米定位平台补偿控制方法-CN202010342786.0在审
发明人：安冬;杨奕潇;须颖;李昊东;刘振鹏 -专利权人：沈阳建筑大学
申请日： 2020-04-27 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明的一种基于分段PI模型的纳米定位平台补偿控制方法，其步骤为：首先获取压电材料在往复线性电压下非线性特征的实验数据；再根据所得非线性特征的迟滞率判断数据是否满足分段点的条件；其次，将分段后的数据分别进行建模并求逆；最后按序将逆模型用于非线性特征补偿。本发明的补偿控制方法，应用于精密机械电子工程领域中使用微纳定位平台的各产品，能够对较为复杂的往复线性电压下的压电材料非线性特征进行建模，并达到高精度补偿效果。
一种基于分段 pi 模型纳米定位平台补偿控制方法

[发明专利]光纤传输系统、基于LDA简化非线性均衡器的方法及模块-CN202111312229.5在审
发明人：孙雨潼;毕美华;胡志蕊;胡淼;周雪芳 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04B10/2507 文献下载
摘要：本发明公开了光纤传输系统、基于LDA简化非线性均衡器的方法及模块，本发明方法步骤如下：发送端信号经过光纤传输后获得接收端信号，采样获得信号；根据非线性均衡器获得最佳性能时的抽头数量构建特征矩阵，其中每列数据为该时间点的原始特征向量，并从中抽取训练序列；LDA根据训练序列的标签寻找最合适的投影方向，将高维空间的样本映射到低维空间中；提取LDA运算结果，获得降维后重新构建的特征矩阵，根据降维后特征矩阵中对于每个样本的特征数，重新构建非线性均衡器；利用自适应算法，在训练集上调整基于重新构建的非线性均衡器的抽头系数，得到训练好的非线性均衡器；将需均衡的信号输入非线性均衡器，对均衡器输出进行判决，实现信道均衡。
光纤传输系统基于 lda 简化非线性均衡器方法模块

[发明专利]页岩油微尺度孔隙非线性流动特征的表征方法-CN202110688871.7在审
发明人：徐耀东;晁静;杜玉山;翟亮;张鲁钢;田同辉;许彦群;张鹏;张洪波;张文慧 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G01N13/00 文献下载
摘要：本发明提供一种页岩油微尺度孔隙非线性流动特征的表征方法，包括：步骤1，测量泥页岩岩心的微观孔隙结构分布；步骤2，测量泥页岩岩心对页岩油流体的吸附能力；步骤3，利用考虑达西流动+非达西流动+边界层厚度的微管流动模型，计算页岩油在不同大小泥页岩孔隙中随驱动压差变化的流量值；步骤4，利用计算结果绘制驱替压力梯度与流量的非线性关系曲线；步骤5，根据驱替压力梯度与流量的非线性关系曲线确定页岩油在泥页岩不同孔隙中流动的非线性特征参数该页岩油微尺度孔隙非线性流动特征的表征方法准确描述了页岩油在通过泥页岩微尺度孔隙空间时呈现的非线性流动特征，为准确分析页岩油非线性渗流机理提供可靠的理论依据。
页岩尺度孔隙非线性流动特征表征方法

[发明专利]一种基于短连接的挖掘特征之间隐含关系的神经网络-CN201910639616.6在审
发明人：高强;郭菲;张小旺;冯志勇 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于短连接的挖掘特征之间隐含关系的神经网络，包括有输入层，设定有输入空间；第一嵌入层，用于后续提取非线性的低阶特征交互；第二嵌入层，用于后续提取线性特征；非线性交互池化层，用于从第一嵌入层输出的密集特征矩阵中提取出非线性的低阶特征交互；层损失神经网络，用于将非线性交互池化层输出的低阶交互特征变为高阶特征交互输出；线性模型，用于从第二嵌入层输出的密集特征向量中提取出线性特征；结合层，用于将层损失神经网络输出的高阶特征交互和线性模型输出的线性特征进行融合本发明不仅可以充分地利用更多的特征，而且还构造出了对目标任务更加有效的低阶特征交互向量，更提高了模型的预测能力。
嵌入层低阶特征神经网络线性特征输出密集特征特征交互线性模型短连接池化高阶向量隐含矩阵神经网络输出交互特征输入空间预测能力挖掘结合层输入层低阶融合预测

[发明专利]基于WideDeep-LSTM的光纤非线性均衡方法-CN202211543818.9在审
发明人：刘欣雨;忻向军;周思彤;高然;常欢;毕家豪;王拥军;张琦;郭栋;李志沛;王富;张文全;武瑞德;黄鑫 -专利权人：北京理工大学;北京邮电大学;江苏雅泰歌思通讯技术有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： H04B10/25 文献下载
摘要：本发明公开的基于WideDeep‑LSTM网络的光纤非线性均衡方法，属于光纤通信技术领域。本发明实现方法为：构建每个M‑QAM信号的第一特征序列和第二特征序列，构建训练数据集；构建基于WideDeep‑LSTM网络的非线性均衡模型，第一特征序列作为网络模型中Wide网络子模型的输入特征序列，第二特征序列作为网络模型中Deep‑LSTM网络子模型的输入特征序列；对网络模型进行训练；将每个待非线性均衡的M‑QAM信号的特征序列输入到训练好的网络模型，输出得到每个M‑QAM信号的预测标签；将输出的预测标签结果作为M‑QAM信号所对应的类别，得到M‑QAM信号的非线性均衡结果，通过M‑QAM星座符号解映射，实现高准确度的数据恢复，缓解信号在光纤传输过程中受到的光纤非线性效应的影响，提高系统对光纤非线性效应的容忍度
基于 widedeep lstm 光纤非线性均衡方法

[发明专利]一种螺栓连接状态定量评估方法及系统-CN202010921533.9有效
发明人：姜明顺;秦小舒;张雷;张法业;隋青美 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-09-04 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G01N29/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种螺栓连接状态定量评估方法及装置，所述定量评估方法利用非线性声调制技术采集非线性声调制特征参数(非线性参数DIFFT、调制参数MID、信息熵H(x))进行螺栓松动的早中期识别；利用线性超声技术采集线性超声特征参数(能量耗散参数E)实现螺栓松动的中后期识别；通过研究线性超声特征参数和非线性声调制特征参数随螺栓预紧力的变化趋势，利用K‑means聚类算法建立了螺栓连接状态分类模型，将螺栓连接状态划分为较明显的四种类别；本公开所述方案联合线性超声检测、非线性声调制技术和K‑means聚类算法，最终实现了对螺栓连接状态的各生命周期阶段的有效识别和定量评估
一种螺栓连接状态定量评估方法系统

[发明专利]一种基于历史特征融合的实时超分辨率重建方法及系统-CN202111513198.X在审
发明人：敖海;朱文康;冯雨;徐亮 -专利权人：芯动微电子科技（珠海）有限公司;芯动科技（珠海）有限公司
申请日： 2021-12-12 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于历史特征融合的实时超分辨率重建方法及系统。该方法包括构建网络模型；构建网络模型包括：对当前帧进行线性特征提取，获得当前帧的线性特征图；对当前帧和历史帧进行非线性特征提取和特征融合，获得特征融合后的非线性特征图；其中，历史帧为当前帧的前N帧，N为自然数；对历史帧的非线性特征提取是基于对历史帧进行运动补偿之后的图像进行的；基于特征融合后的非线性特征图和当前帧的线性特征图，得到当前帧的超分辨率重构图像。
一种基于历史特征融合实时分辨率重建方法系统

[发明专利]非线性投影分析方法及人脸图像非线性投影分析方法-CN202110410964.3在审
发明人：夏佳志;周浩文;奎晓燕;王建新 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性投影分析方法，包括获取待分析的非线性投影结果；计算每个数据实例的低维表示和高维特征之间的仿射映射；对待分析的非线性投影进行片段划分；构造层次化探索树并计算层次化探索树中各节点保持边界的仿射映射；对非线性投影进行层次化探索并完成对非线性投影的分析。本发明还公开了一种包括所述非线性投影分析方法的人脸图像非线性投影分析方法。本发明对非线性投影进行了分段线性拟合，并建立对应的视图模型从而对非线性投影中的模式进行分析；因此本发明能够对非线性投影中的模式进行分析，而且可靠性高、实用性好。
非线性投影分析方法图像

[发明专利]一种故障检测方法和系统-CN201610696202.3有效
发明人：张莉;周伟达;李凡长;王邦军;张召 -专利权人：苏州大学
申请日： 2016-08-19 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种故障检测方法和系统，将工业过程中的已有训练数据集映射到非线性特征空间，生成映射后的训练样本数据集；将在所述工业过程中收集的数据映射到所述非线性特征空间，生成映射后的测试数据；根据所述训练样本数据集判断所述测试数据是否为故障数据本申请提供的技术方案把工业过程中采集的数据经非线性映射投影到非线性特征空间，在非线性特征空间中利用训练样本数据集对测试数据进行高效的故障检测，可以提高对于故障的检测精度，能够获得更高的故障检测率。
一种故障检测方法系统

[发明专利]一种基于回归树算法的信用评分方法、设备及介质-CN202110842828.1在审
发明人：盛骏源 -专利权人：天元大数据信用管理有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：方法包括：对借款人的初始信用数据进行特征提取，以获得借款人的非线性相关的信用特征数据；对非线性相关的信用特征数据进行筛选，以获得可用的信用特征数据；通过预先集成训练的非线性拟合器对可用的信用特征数据进行分析，以获得借款人的信用评分；其中，非线性拟合器由两类回归树组成。
一种基于回归算法信用评分方法设备介质

[发明专利]一种利用非线性特征更新技术的光伏电站设备异常检测方法-CN202210651304.9在审
发明人：陈杨;王瑾;童楚东 -专利权人：宁波大学科学技术学院
申请日： 2022-04-30 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： H02S50/00 文献下载
摘要：本发明公开一种利用非线性特征更新技术的光伏电站设备异常检测方法，旨在有效挖掘出光伏逆变器自身监视数据与环境监视数据间的非线性关系特征，通过实时的提取最具有判别性的非线性特征来实现光伏逆变器是否异常的检测具体来讲，本发明方法涉及通过一种非线性映射方式对光伏逆变器监视数据和环境监视数据实施非线性扩展，显式的表征出数据间的非线性关系特征；其次，本发明方法通过两步调用在线判别分析，得到最大化区分在线采样数据和正常工况数据间的判别特征与传统方法相比，本发明方法最大优势在于分两步依次分析提取判别型特征，计算相应的异常检测指标。
一种利用非线性特征更新技术电站设备异常检测方法

[发明专利]一种患者意识障碍程度监测预警系统及方法-CN202211397629.5在审
发明人：李龙;王祥;施永辉;程帆;陕国威;康文;茆顺明;傅敏骅;江亚娟 -专利权人：上海诺诚电气股份有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：所述监测预警系统包括采集模块、监测模块以及预警模块，监测模块将监测数据按频率分段，得到不同通道不同频率分段的多组诱发电位信号；计算非诱发期不同频率分段不同通道的第一非线性特征值；计算诱发期不同频率分段不同通道的第二非线性特征值；计算第一非线性特征值与第二非线性特征值的变化值，将诱发电位信号中变化值超过预设阈值的诱发电位信号重新组合，计算组合后的诱发电位信号的第三非线性特征值。本发明通过二次计算非线性特征值，将原始的脑电信号序列进行了筛选，减少了各种噪声以及伪迹的影响。使得整个脑电信号更加适合采用Lempel‑Ziv复杂度进行表征。
一种患者意识障碍程度监测预警系统方法

[发明专利]一种边缘辅助的图像非线性主成分特征提取方法-CN202111346506.4在审
发明人：丁春涛;李浥东;陈乃月;金一 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种边缘辅助的图像非线性主成分特征提取方法。该方法包括：基于图像样本集利用KPCA核主成分分析算法生成非线性主成分特征的提取器，将所述提取器设置在终端设备上；终端设备对图像数据进行预处理，使用核函数将预处理后的图像数据映射到高维空间，利用所述提取器提取高维空间中图像数据的非线性特征，将获取的非线性特征数据上传至边缘服务器。本发明通过提取终端设备上图像数据的非线性主成分特征，使终端设备只需要将提取的特征数据上传至边缘服务器，减少了终端设备上传至边缘服务器的数据量，从而降低了传输时延。
一种边缘辅助图像非线性成分特征提取方法

[发明专利]一种基于非线性加速度响应灵敏度指标的敏感参数选取方法-CN202010498570.3在审
发明人：费庆国;曹芝腑;姜东;靳慧;朱锐;杭晓晨 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非线性加速度响应灵敏度指标的敏感参数选取方法：构造非线性结构的动响应样本，获取含有非线性特征的结构上分析点的动响应；利用分析点上的非线性动响应，计算非线性加速度响应关于结构参数的非线性加速度响应灵敏度时间序列；计算结构上各点非线性加速度响应的灵敏度指标，并对灵敏度指标进行排序和筛选，从而实现基于非线性加速度响应灵敏度指标的敏感参数选取。本发明可以衡量非线性结构中结构参数的微小改动对非线性加速度响应的影响，实现非线性结构参数的加速度响应灵敏度分析，并通过灵敏度指标的计算选择非线性结构中最敏感的结构参数，为实际工程中非线性结构参数的优化设计提供一种有效的敏感参数选择方法
一种基于非线性加速度响应灵敏度指标敏感参数选取方法

[发明专利]一种基于ARIMA-LSTM的转动设备剩余使用寿命预测方法-CN202211660384.0在审
发明人：刘冉冉;黄伟坤;臧传涛;姜宇;郑恩兴;徐鸿翔;郭威;蒋益锋;李杭宇 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明一种基于ARIMA‑LSTM的转动设备剩余使用寿命预测方法，本发明针对转动设备中数据量庞大，同时存在线性信号和非线性信号的问题，本发明将线性模型ARIMA和非线性模型LSTM进行集成。利用ARIMA预测故障特征的线性成分，求得残差；并利用LSTM对非线性残差进行预测，最终预测的故障特征为预测的线性部分和非线性部分，实现对转动设备未来时刻故障特征的预测。最后，将ARIMA‑LSTM预测得到的故障特征作为转动设备寿命预测模型CSA‑LSTM的输入部分，构建代表转动设备剩余使用时间的健康系数C，并利用CSA‑LSTM对健康系数C进行预测，进而得到转动设备的
一种基于 arima lstm 转动设备剩余使用寿命预测方法