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[发明专利]基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备-CN202310493846.2在审
发明人：冯鹏铭;刘洪宁;贺广均;张汝波;金世超;梁颖;上官博屹;张鹏 -专利权人：北京卫星信息工程研究所
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高斯混合模型的遥感图像特征融合方法、电子设备，通过特征提取主干网络提取输入遥感图像特征，得到不同层级位置的特征图；构建特征融合网络并对不同层级位置的特征图进行融合，获得遥感图像目标的多特征图；构建多个高斯混合模型拟合多特征图，获得高斯混合模型的参数；对多个高斯混合模型进行加权平均融合，利用融合后的高斯混合模型生成数据并与原始特征图拼接；利用融合特征图输入目标检测网络的检测头，进行遥感图像检测，计算分类、位置预测损失；重复执行上述步骤，训练检测模型；利用检测模型进行检测。本发明，提升了模型分类和定位出遥感图像中的感兴趣目标的能力，提高遥感图像目标定位准确性，提高模型检测能力。
基于混合模型遥感图像特征融合方法电子设备

[发明专利]一种多目标优化下的新能源场站高斯混合聚类建模方法-CN202310913459.X在审
发明人：王世杰;王琪娟;唐文来;印禹;谭云铭 -专利权人：南京智能高端装备产业研究院有限公司
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种多目标优化下的新能源场站高斯混合聚类建模方法，包括：建立新能源场站初步等值模型；选取影响因子表征进行高斯混合聚类，求解高斯混合概率分布；评价高斯混合聚类的有效性与合理性，构建新能源场站高斯混合聚类模型本发明简化了新能源场站模型复杂度并提高了计算效率和模型精确度，准确、全面地捕捉了新能源场站模型内在结构和特征，有效改善了模型聚类特性，提升模型收敛速度和鲁棒性能，减少了场站模型计算量并提高计算效率和模型精确度
一种多目标优化新能源场站混合建模方法

[发明专利]基于高斯混合模型和最大期望值算法的睫毛检测方法-CN201110293460.4无效
发明人：韩民;王婷;万洪林 -专利权人：山东大学
申请日： 2011-09-29 - 公布日： 2012-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于最大期望和高斯混合模型的睫毛检测方法，在虹膜识别系统中采集到的图像，其灰度分布用一个K阶的高斯混合模型来表示，将每幅采集到的图像看做是一系列高斯函数的混合，睫毛部分的图像或者是包含睫毛的某个部分的图像的灰度分布就满足一个高斯函数分布，通过求出这个高斯函数的参数找到睫毛并消除睫毛对识别精度的影响。本发明通过建立图像的高斯混合模型、求解图像的高斯混合模型参数检测睫毛，不依赖于眼睑的检测，不用设定固定的阈值，解决了以往检测睫毛较复杂、检测不准确的问题，具有更高的鲁棒性。
基于混合模型最大期望值算法睫毛检测方法

[发明专利]一种高效视觉质量客观评价方法-CN201610633976.1在审
发明人：周武杰;顾鹏笠;周扬;邱薇薇;张爽爽;潘婷;吴茗蔚;陈芳妮;郑卫红;陈寿法;孙丽慧;葛丁飞 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2016-08-02 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效视觉质量客观评价方法，在训练阶段，获取原始的无失真图像的去均值归一化图像；对去均值归一化图像采用零均值广义分布模型、非对称广义高斯分布模型、局部二值化操作、自相似度图像计算，得到纹理特征信息、方向特征信息、局部特征信息和自相似度信息；再将所有原始的无失真图像的纹理特征信息、方向特征信息、局部特征信息和自相似度信息的均值输入到高斯分布模型中得到无失真高斯分布模型；在测试阶段，对于待评价的失真图像，采用相同方法获得失真高斯分布模型；再用马氏距离公式衡量无失真高斯分布模型与失真高斯分布模型之间的误差，并作为质量客观评价预测值；优点是能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
一种高效视觉质量客观评价方法

[发明专利]一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统-CN202110521196.9在审
发明人：俞建东 -专利权人：宁波柠清信息科技有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明涉及建模预测技术领域，公开了一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统，本方法包括步骤：S1：获取历史门诊量数据，并对历史门诊量数据进行预设处理得到模型训练集数据和模型验证集数据；S2：将模型训练集数据采用梯度下降算法优化高斯过程参数，并建立高斯过程的概率图模型；S3：在模型验证集数据上对步骤S2中得到的高斯过程的概率图模型进行验证，用均方误差指标来评价高斯过程的结果，并得到预设高斯过程模型。
一种基于过程医院门诊预测方法系统

[发明专利]基于离散贝叶斯优化算法的复杂作业车间调度方法及系统-CN202311218762.4在审
发明人：张剑铭;张浩宇;陈豪;陈松航;王耀宗;连明昌 -专利权人：泉州装备制造研究所;闽都创新实验室
申请日： 2023-09-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该调度方法包括设置样本参数以获取初始样本，并生成初始样本点；评估样本点的实际目标函数值以形成样本集，并构建高斯过程代理模型；根据高斯过程代理模型建立采集函数以形成新样本；将新样本加入至样本集中，并判断是否达到最大迭代次数，若是，则输出最优解，若不是，则返回更新构建高斯过程代理模型。本发明随机生成多个初始样本，建立高斯过程代理模型，然后以高斯过程代理模型为基础构建采集函数，用于平衡算法的全局搜索和局部优化能力，并将先验模型和后验数据样本结合，不断更新高斯过程代理模型，从而实现在少量迭代获得较优的解
基于离散贝叶斯优化算法复杂作业车间调度方法系统

[发明专利]变分推理的高斯非高斯成分协同的混杂过程故障检测方法-CN202011576221.5在审
发明人：任世锦;任珈仪;陈琳;潘剑寒;开红梅 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2020-12-28 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种变分推理的高斯非高斯成分协同的混杂过程故障检测方法，该方法基于学生t‑分布高斯/非高斯成分提取框架，并用于混杂过程故障检测；使用变分推理自动确定模型参数和模型选择，保证模型性能的提高；克服现有两阶段高斯/非高斯信息抽取算法存在的计算量大、忽略了两类信息的关联性等缺点，能够同时提取并灵活表示混杂分布中的高斯/非高斯信息,克服现有方法假设噪声水平单一的问题，提高了混杂过程信息提取能力本发明给出独立成分的混合矩阵以及高斯成分的负荷矩阵初始化方法，加快算法的收敛速度。本发明的方法能够准确建立高斯分成、非高斯成分以及残差的监测统计量，更好地观测过程运行特点，有利于提高工业过程的认识水平。
推理高斯非高斯成分协同混杂过程故障检测方法

[发明专利]有机质含量地震预测方法及装置-CN201810986762.1有效
发明人：杨志芳;赵峦啸;曹宏;耿建华;晏信飞;牛丽萍;卢明辉;殷习容 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2020-03-10 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种有机质含量地震预测方法及装置，其中，该方法包括：从待预测的测井数据中获取地震弹性参数；将地震弹性参数输入到预先训练生成的混合高斯概率密度网络模型中，预测地震弹性参数对应的有机质含量；所述混合高斯概率密度网络模型包括预先训练生成的地震弹性参数与有机质含量的非线性关系；所述混合高斯概率密度网络模型包括人工神经网络模型和高斯混合模型；所述人工神经网络模型的输出向量为所述高斯混合模型的输入向量。
有机质含量地震预测方法装置

[发明专利]一种基于高斯混合模型的目标跟踪加速方法和系统-CN201710719269.9有效
发明人：方众;毛天露;王兆其 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2017-08-21 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于高斯混合模型的目标跟踪加速方法和系统，包括：获取具有待跟踪目标的图像信息，在图像信息中的目标候选区域提取特征向量，生成训练数据，训练高斯混合模型，使用高斯混合模型对特征向量的置信水平进行评估，得到特征向量的第一置信水平，同时根据当前所使用的观察模型对特征向量的置信水平进行评估，得到特征向量的第二置信水平；通过比较第一置信水平与第二置信水平，对观察模型或高斯混合模型进行更新。本发明通过高斯混合模型对特征向量进行置信水平评估，以减少对观察模型进行不必要的更新，达到提高视频跟踪算法实时跟踪的速度的目的。
一种基于混合模型目标跟踪加速方法系统

[发明专利]一种基于混合高斯背景模型的降水云团检测方法-CN201910750694.3有效
发明人：陈晓楠;索继东;赵欢欢 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/254 文献下载
摘要：本发明提供一种基于混合高斯背景模型的降水云团检测方法，包括以下步骤：通过形态学处理方法去除干扰、近程静态强回波并将地理信息叠加至底图；基于混合高斯背景模型进行背景建模；所述混合高斯背景建模通过K个高斯模型表示图像中的每一个像素点；输入视频，获取新的视频帧图形，在获取新的一帧图像后更新调整高斯分布的权重建立背景模型，使用当前图像的每一个像素点与混合高斯模型进行匹配，若匹配成功则判定该像素点为背景像素点，否则认为是目标像素点。本发明混合高斯背景模型检测算法满足降水云团检测的实时性和准确性要求，良好的检测效果为下一章降水云团的特征提取与跟踪奠定了可靠的基础。
一种基于混合背景模型降水云团检测方法

[发明专利]检测异常操作行为的方法以及装置-CN201911055515.0在审
发明人：陆逊 -专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本说明书实施例提供检测异常操作行为的方法以及装置，其中所述检测异常操作行为的方法包括：通过自编码器对输入的操作行为数据样本进行降维，以降维数据作为估计网络的输入来确定高斯混合模型的分布，根据分布确定基于操作行为的高斯混合模型，在达到自编码器数据重构后误差最小、且操作行为数据样本由所述基于操作行为的高斯混合模型生成的概率最大的目标的情况下，可以利用该基于操作行为的高斯混合模型，输出所述操作行为数据样本由所述基于操作行为的高斯混合模型生成的异常信息
高斯混合模型操作行为操作行为数据样本异常操作编码器数据异常信息编码器检测降维重构输出概率网络

[发明专利]一种基于高斯模型的机械设备状态诊断方法-CN201510312396.8有效
发明人：江志农;张明;冯坤;马波 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2015-06-08 - 公布日： 2017-04-05 - 主分类号： F04D15/00 文献下载
摘要：一种基于高斯模型的机械设备状态诊断方法，属于设备故障诊断技术领域的。具体步骤为(1)根据设备类型确定需要获取的特征参数的种类；(2)获取设备正常状态的特征参数数据并构建对应的高斯模型库；(3)获取设备当前的特征参数数据并构建高斯模型；(4)根据公式计算当前设备状态的高斯模型与正常状态高斯模型的偏离度
一种基于模型机械设备状态诊断方法

[发明专利]基于DTW和GMM的短词句语音识别方法及系统-CN202110591145.3有效
发明人：陆成刚;王庆月;谢涛 -专利权人：宁夏理工学院
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G10L15/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DTW和GMM的短词句语音识别方法及系统，涉及语音识别技术领域，包括根据获取的当前阶段采集的语音音频数据、内置DTW距离的高斯混合模型以及语音音频数据库，确定所述当前阶段采集的语音音频数据对应的识别结果；其中，语音音频数据库包括n个短词句，内置DTW距离的高斯混合模型包括K支高斯模型，且K＝n；内置DTW距离的高斯混合模型是根据语音音频数据库、DTW算法和高斯混合模型构建的。
基于 dtw gmm 词句语音识别方法系统

[发明专利]一种参数自适应调节的高斯混合模型目标检测方法-CN201510318948.6在审
发明人：艾明晶;焦立博 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-06-11 - 公布日： 2015-11-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明是一种参数自适应调节的高斯混合模型目标检测方法。本方法先获得图像序列的边缘数据，再为边缘检测序列建立参数自适应调节的高斯混合模型：对边缘数据的每个像素点建立k个高斯分布组合建模，对匹配成功的高斯分布，其权重的更新率随帧数的增加而减小，均值和方差的更新率随高斯分布历史匹配数目的增加而减小，对匹配不成功的高斯分布，保持参数不变；最后利用所建立的高斯混合模型对图像序列的边缘进行检测，得到前景目标轮廓，将前景目标轮廓进行填充得到完整的前景运动目标。本发明与传统的高斯混合模型目标检测方法相比，当光线发生变化时，能更加准确地检测到前景运动目标，并且运算速度提高了28.574％。
一种参数自适应调节混合模型目标检测方法

[发明专利]数据处理方法、装置及存储介质-CN202111015527.8在审
发明人：陈渊 -专利权人：际络科技（上海）有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/277 文献下载
摘要：本发明提供一种数据处理方法、装置、存储介质及计算机程序产品，其中方法包括：将第一时刻的传感器监控数据输入目标检测模型，输出待处理的第一目标检测结果，在获得卡尔曼滤波器基于目标检测模型输出的第二时刻的第二目标检测结果得到的第一时刻的目标检测的预测值校正值的情况下，计算目标检测的预测值校正值与第一目标检测结果之间的误差，将该误差与高斯混合模型中的各模型噪声的高斯分布进行匹配。在匹配到高斯混合模型中的目标高斯分布的情况下，对目标高斯分布的权重系数进行增值，在高斯混合模型中基于目标高斯分布的权重系数进行加权计算，输出更新的目标模型噪声。
数据处理方法装置存储介质