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[发明专利]一种基于高斯混合模型的图像检索方法-CN200910305324.5无效
发明人：王天江;刘芳;余艳;龚立宇;陈刚 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2009-08-06 - 公布日： 2010-01-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于高斯混合模型的图像检索方法，属于图像检索领域，克服现有高斯混合模型距离度量方法准确性不够的问题，进一步提高高斯混合模型距离度量在人类感知上的准确度，从而提高图像检索性能。本发明包括：步骤一、提取图像库中所有图像对应的高斯混合模型；步骤二、提取待检索图像的高斯混合模型；步骤三、计算待检索图像的高斯混合模型与图像库中所有图像的高斯混合模型间的距离；步骤四、距离排序并返回检索结果本发明提高了高斯混合模型距离度量的准确性，从而提高图像检索的性能。
一种基于混合模型图像检索方法

[发明专利]账户类型识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110711185.7在审
发明人：宋凯华;索寒生;陈海龙;姜霄;卞疆;储凯;孙佳琦 -专利权人：石化盈科信息技术有限责任公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种账户类型识别方法方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取每一账户的注册信息；基于K均值聚类算法，根据注册信息对账户进行分类，并计算初始值；构建高斯混合模型；根据所述初始值，对高斯混合模型的参数进行初始化；根据最大期望算法对高斯混合模型进行迭代，对高斯混合模型的参数进行更新，得到更新后的高斯混合模型；使得高斯混合模型的均值和方差更加接近原始数据的真实情况，进而提升通过高斯混合模型对账户类型识别准确度，基于更新后的高斯混合模型
账户类型识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于高斯混合模型的非高斯噪声模型建立方法-CN202211032734.9在审
发明人：王小刚;白瑜亮;荣思远;王瑞鹏;单永志;彭科科;周宏宇;张龙;徐天富 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于高斯混合模型的非高斯噪声模型建立方法，首先建立基于概率密度函数的高斯混合模型GMM，得到参数向量的迭代公式；再以最短描述长度MDL为目标函数，通过合并分裂方法SMEM确定混合分量数，估计出高斯混合模型GMM参数；最终根据高斯混合模型GMM和估计出高斯混合模型GMM参数，通过EM算法和KL三都，得到GMM模型参数，完成高斯混合模型；本发明以KL散度为子模型分裂的判别准则，以模型相似度为子模型合并的判别准则，对KL散度最大且分裂后MDL减小的子模型进行分裂，对模型相似度最大并且合并后MDL值减小的子模型对进行合并；以此来控制混合分量数的数量；合并操作以模型相似度为判别准则不需要遍历所有子模型，减少了计算量
一种基于混合模型非高斯噪声建立方法

[发明专利]一种基于高斯混合模型隐变量监督学习的多点云配准方法-CN202111272107.8在审
发明人：王耀南;赵佳文;朱青;毛建旭;张辉;彭伟星;吴昊天;武子杰;唐永鹏 -专利权人：湖南大学
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型隐变量监督学习的多点云配准方法，构建标准点云和待配准点云集合；将标准点云和待配准点云集合建模为同样的高斯混合模型，设置高斯混合模型的超参数为K；设标准点云为高斯混合模型生成的一个样本，使用神经网络求得隐变量，求解最优高斯混合模型参数；设待配准点云集合经刚性变换后配准完成的点云集合为高斯混合模型生成的一个样本，使用神经网络求得隐变量，使用上一步所求最优高斯混合模型参数，求解最优变换参数，使得变换后点云的高斯混合模型与标准点云的高斯混合模型一致；根据上一步所求最优变换参数完成多点云的配准，同时也完成了与标准点云的对齐。
一种基于混合模型变量监督学习多点云配准方法

[发明专利]一种基于高斯混合模型的信息技术文本分类方法-CN201910587787.9在审
发明人：刘家祥 -专利权人：厦门美域中央信息科技有限公司
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：一种基于高斯混合模型的信息技术文本分类方法，包括以下具体步骤：预先设置多个不同的类别；根据不同的类别细分多个具体的类目；根据设置的不同的类别和类目构建高斯混合模型的训练集；通过训练集得到高斯混合模型；提取信息技术文本中的分词，并根据分词确定关键词；根据关键词对信息技术文本进行初步分类；将关键词输入高斯混合模型中；分类结果与初步分类结果进行比对；对分类结果进行修正，并输出最终结果；本发明构建高斯混合模型的训练集，同时对于分类错误的文本通过人工修正后作为特例输入高斯混合模型的训练集中，从而进一步提高高斯混合模型的准确度；随着输入高斯混合模型的信息技术文本越来越多，其准确度逐渐提高。
高斯混合模型分类结果训练集准确度文本信息技术分词构建类目修正技术文本提取信息文本分类预先设置最终结果分类比对输出

[发明专利]一种基于双向长短期记忆网络的说话人确认欺骗检测方法-CN202110087153.4在审
发明人：雷震春;马明磊;杨印根 -专利权人：江西师范大学
申请日： 2021-01-22 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于双向长短期记忆网络的说话人确认欺骗检测方法，包括：获取真实语音数据及欺骗语音数据，计算线性频率倒谱系数特征；采用高斯混合模型对线性频率倒谱系数特征进行建模并进行训练，得到真实语音高斯混合模型和欺骗语音高斯混合模型；将语音线性频率倒谱系数特征在真实语音及欺骗语音高斯混合模型的基础上，计算相应的高斯概率特征；构建孪双向长短期记忆网络，将真实语音高斯混合模型及欺骗语音混合模型上得到的高斯概率特征分别作为输入进行训练；本发明采用高斯概率特征，使用孪生双向长短期记忆网络模型来捕捉语音帧前后依赖，从而提高语音欺骗检测系统性能。
一种基于双向短期记忆网络说话确认欺骗检测方法

[发明专利]一种基于多变量对数高斯混合模型的图像纹理特征提取及识别方法-CN201811575477.7有效
发明人：陈熙 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2018-12-22 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多变量对数高斯混合模型的图像纹理特征提取及识别方法，属于模式识别技术领域。本发明首先对一幅纹理图像采用高斯二维Gabor滤波器进行滤波处理，并构建对数高斯随机向量；采用一个多变量对数高斯概率模型对对数高斯随机向量进行参数建模；再采用多个多变量对数高斯概率模型对对数高斯随机向量进行参数建模；对参数建模得到的多变量对数高斯概率混合模型中所涉及的参数Θ采用期望最大进行估计，得到多变量对数高斯概率混合模型；最后计算待分类纹理图像属于各类图像的多变量对数高斯混合模型的概率，此概率即为分类的依据。本发明能对具有非高斯，厚拖尾统计特点的纹理图像进行有效识别。
一种基于多变对数混合模型图像纹理特征提取识别方法

[发明专利]一种基于高斯混合模型的卫星健康评估方法-CN202010452257.6在审
发明人：吕琛;陶来发;张兴柳;李商羽 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型的卫星健康评估方法，包括：通过对获取的正常运行多维遥参数据和当前运行多维遥参数据分别进行预处理特征提取，得到正常高维特征向量和当前高维特征向量；利用所述正常高维特征向量对初始高斯混合模型进行训练处理，得到训练后的正常高斯混合模型，并利用所述当前高维特征向量对所述训练后的正常高斯混合模型进行训练处理，得到训练后的当前高斯混合模型；计算所述训练后的正常高斯混合模型和所述训练后的当前高斯混合模型的重叠度
一种基于混合模型卫星健康评估方法

[发明专利]基于高斯混合模型的机器人源搜索方案的生成方法及系统-CN202111457525.4在审
发明人：陈彬;季雅泰;王翔汉;徐珂;杨妹;程光权;黄金才;胡星辰;吕欣;唐文杰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型的机器人源搜索方案的生成方法及系统，本发明基于高斯混合模型的机器人源搜索方案的生成方法包括：建立源搜索过程模型，并确定源项参数的估计表示；针对源搜索过程模型，利用粒子滤波方法表示源项参数的概率估计；利用高斯混合模型重构粒子的概率估计；根据高斯混合模型中高斯分布的参数，确定控制机器人自主源搜索行动方案；进行数值实验，调整高斯混合模型的最佳参数。本发明利用高斯混合模型来拟合粒子滤波中粒子的分布拟合得到的参数控制机器人的行动并生成源搜索行动方案，极大地提高了源搜索的效率，降低了源搜索的计算成本。
基于混合模型机器人搜索方案生成方法系统

[发明专利]车辆尺寸模板库生成方法及装置-CN201811501403.9在审
发明人：王煜城;孙迅;王亮;夏添 -专利权人：百度在线网络技术（北京）有限公司
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提出一种车辆尺寸模板库生成方法及装置，其中方法包括：获取待生成模板库的车辆类型，以及对应的标注尺寸信息库；获取初始的高斯混合模型，将高斯混合模型中高斯分布的数量依次设置为1到N，得到N个高斯混合模型；针对每个高斯混合模型，将每个标注尺寸信息依次输入高斯混合模型，得到每个标注尺寸信息对应的概率集合；进而结合最大期望算法EM和贝叶斯信息准则BIC，确定高斯混合模型的分布参数、对数似然估计结果以及BIC值；根据对应的BIC值最小的目标高斯混合模型的分布参数，生成车辆类型对应的车辆尺寸模板库，从而能够自动、快速且准确的从标注尺寸信息库中挑选出合适的尺寸信息生成车辆尺寸模板库，提高车辆尺寸模板库的生成效率
高斯混合模型模板库标注尺寸信息车辆类型分布参数信息库贝叶斯信息准则最大期望算法概率集合高斯分布估计结果依次设置

[发明专利]一种基于高斯混合模型的文本自动摘要方法-CN202111028266.3在审
发明人：王康;冯海洪;毛德平 -专利权人：安徽咪鼠科技有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯混合模型的文本自动摘要方法，涉及自然语言处理技术领域，解决了抽取式摘要准确度低的技术问题；具体步骤包括：步骤一：对文本进行预处理；步骤二：生成文本特征向量集合；步骤三：构建高斯混合模型并进行聚类，具体过程包括：首先计算模型参数的最大似然函数，然后使用EM算法估算模型参数的值，然后将值代入高斯混合模型公式中得到高斯混合模型，其中每一个高斯分布为高斯混合模型的一个聚类中心，所述聚类中心有k个。步骤四：模型运行生成高斯特征向量集合；步骤五：生成文本摘要。本发明设计合理，便于文本自动摘要。
一种基于混合模型文本自动摘要方法

[发明专利]基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法及装置-CN202010201375.X在审
发明人：崔明明;房建东 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法及装置，该基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法包括：获取视频序列图像，对视频序列图像中的每帧图像进行分块处理，得到多个像素块；根据每帧图像中每个像素块的像素值构建混合高斯模型；将当前帧图像中每个像素块的像素值分别与混合高斯模型进行匹配；根据匹配结果更新混合高斯模型；将当前帧图像中每个像素块的像素值分别与更新后的混合高斯模型进行匹配，以检测运动物体。本发明通过对视频图像进行分块处理，并将像素块的像素值与混合高斯模型进行匹配，减少了模型匹配的运算量，提高了运动物体检测效率；且背景模型的更新速率能够根据当前视频流过的帧数自适应取值。
基于改进混合模型运动目标检测方法装置

[发明专利]用于优化机器人的策略的方法-CN202111253409.0在审
发明人： L·弗勒利希;E·克伦斯科;L·洛佐 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：一种用于优化机器人的预先给定的策略（英语：policy）的方法，其中所述策略是高斯混合模型（英语：Gaussian mixture model）。所述方法从对高斯过程进行初始化开始，其中所述高斯过程具有至少一个核k，所述核作为输入参量获得在分别通过高斯混合模型和高斯过程表征的概率分布之间并且按照概率乘积核确定的距离。接着是优化所述高斯过程，使得所述高斯过程根据所述高斯混合模型的参数预测成本。然后是根据所述高斯过程确定所述高斯混合模型的最优参数，其中根据所述高斯过程选择参数，使得所述高斯过程输出最优成本函数。
用于优化机器人策略方法

[发明专利]基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法和系统-CN201811625195.3有效
发明人：马雷;江碧涛;蔡琳;马璐;朱莉珏;李非墨;田野;巩晓东;张一鸣;马楠;蔡健 -专利权人：北京市遥感信息研究所
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合高斯模型的知识图谱中关系抽取方法和系统，该方法包括：从文本中抽取实体，并消除歧义；对消除歧义后的实体进行关系特征提取，得到实体关系特征向量；根据所述实体关系特征向量和混合高斯模型，进行模型训练，得到实体关系混合高斯模型；对实体关系混合高斯模型进行更新修正，得到更新后的实体关系混合高斯模型；在知识图谱构建过程中，基于所述更新后的实体关系混合高斯模型，进行实体关系抽取。
基于混合模型知识图谱关系抽取方法系统

[发明专利]基于高斯分布的设备运行控制方法-CN201611191551.6有效
发明人：杨斌;任艳真;孙莹莹;张波 -专利权人：北京金控数据技术股份有限公司
申请日： 2016-12-21 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高斯分布的设备运行控制方法，其特点是：包括数据采集和处理、建立混合高斯分布模型、基于非线性最小二乘法计算高斯分布模型系数、根据混合高斯分布函数和分段函数控制设备运行等步骤，通过将多个高斯分布进行线性组合，得到“混合高斯分布模型”，并通过非线性最小二乘法对模型系数进行计算，降低计算复杂度；根据工况环境参数进行模型建立、系数计算，避免人为主观性；根据混合高斯分布函数控制设备运行，实现对设备运行更精准的控制，实用性强，控制精度高等优点；高斯分布函数更新，实现对混合高斯分布函数的持续更新，实现控制精度的持续保持，保障混合高斯分布函数与当前设备运行工况参数的高度符合。
基于分布设备运行控制方法

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