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[发明专利]基于Adaboost的移动智能终端安全等级分类方法-CN201810768085.6在审
发明人：王丰;文红;候文静;陈柳霏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Adaboost的移动智能终端安全等级分类方法，包括以下步骤：S1.在边缘计算平台对N+P台接入的移动智能终端进行测试；S2.对每个测试结果进行预处理，得到测试结果向量与所属安全等级；S3.整合预处理结果，得到数据集T，并将数据集T划分为训练集和测试集；S4.根据安全等级的级数K，采用K‑1层Adaboost算法模型，对训练集进行训练，生成强分类器并通过测试集验证准确率；S5.对新接入的移动智能终端进行测试本发明根据移动智能终端各单项安全性能的测试结果，在边缘计算平台采用Adaboost算法实现对移动智能终端安全等级的准确划分，有利于实现不同安全级别需求的安全使用。
移动智能终端安全等级分类计算平台强分类器测试集数据集训练集预处理预处理结果安全级别安全使用安全性能测试准确率向量整合验证

[发明专利]一种快速精确的人脸检测方法-CN201610953612.1在审
发明人：方承志;宦太杰;袁海峰 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-11-03 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：YCbCr颜色空间下分别设置肤色分割的阈值，并将得到的三个阈值进行并操作，取并操作后的阈值作为肤色检测的阈值；步骤2用并操作后的阈值对输入图像进行肤色分割预处理，获取人脸检测候选区域；步骤3使用MWR‑AdaBoost本发明利用CMYK、HSV、YCbCr三种颜色空间肤色分割阈值的并操作对图像进行预处理得到候选区域，改善了单一颜色空间肤色分割容易遗漏复杂场景下人脸候选区域的情况；再使用MWR‑AdaBoost算法对候选区域进行人脸检测,抑制了AdaBoost算法对经过肤色处理后图像产生的退化现象。
一种快速精确检测方法

[发明专利]一种基于神经网络的水质评价分类方法-CN201710106308.8在审
发明人：陈芳炯;余志剑;余华;季飞 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：该方法包括步骤一获取各个水域中各类水质参数，并进行参数归一化处理；步骤二使用LDA线性判决分析算法将原始的水质特征数据降维；步骤三构建5*6*6的神经网络结构，随机初始化网络权值，训练神经网络使得损失函数达到最小值；步骤四依据AdaBoost步骤六使用AdaBoost算法综合步骤三~五训练得到的各个神经网络的运算结果，对水质做出评价预测。本方法利用LDA线性判决分析算法降低水质特征数据的维数以减小分类器的分类难度，使用AdaBoost计算框架综合各神经网络的分类结果，可以保证较高的分类准确率。
一种基于神经网络水质评价分类方法

[发明专利]一种基于Adaboost算法的人脸检测方法-CN201710395596.3在审
发明人：李冰;陈琳琳;范建云;丁磊;王刚;沈克强;赵霞;刘勇;董乾;张林;陈帅 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-05-27 - 公布日： 2017-09-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Adaboost算法的人脸检测方法，其包括人脸图像预处理，在YCbCr颜色空间进行肤色分割，得到人脸候选区域再进一步进行Adaboost算法的人脸检测，并对筛选出的人脸区域与人脸模板进行匹配，人脸图像预处理包括灰度归一化、光照补偿、滤波去噪和几何归一化；肤色分割包括颜色空间的转换、利用色度模型进行肤色分割、根据肤色连通区域的面积和外界矩形的长宽比进一步筛选出人脸候选区域；Adaboost人脸检测算法训练弱分类器
一种基于 adaboost 算法检测方法

[发明专利]一种基于稳态图像特征的接触网负荷识别方法-CN201910393518.9在审
发明人：刘辉;董书勤;吴海平;杨睿 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：并进行预处理得到对应的原始V‑I曲线图；对原始V‑I曲线图二值化处理，得到二值化V‑I曲线图；从二值化V‑I曲线图中提取5种图形特征，并构建特征向量；利用特征向量构建训练样本，再针对每种负荷类型，均利用训练样本并采用AdaBoost算法训练弱分类器，并集成得到与负荷类型对应的AdaBoost二分类器；将待识别列车负荷事件的特征向量输入至所有AdaBoost二分类器中，将最大输出值所对应的负荷类型作为待识别运行事件的负荷类型。
负荷类型特征向量稳态负荷识别列车负荷图像特征训练样本运行事件二分类二值化接触网构建预处理二值化处理负荷信号弱分类器图形特征最大输出准确率

[发明专利]一种基于Adaboost预测鲁棒控制的连续回转马达电液伺服系统控制方法-CN201910283798.8在审
发明人：王晓晶;彭义文;刘美珍;李春辉;李文杰 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2019-04-09 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Adaboost预测鲁棒控制的连续回转马达电液伺服系统控制方法，属于液压技术控制领域。根据连续回转马达电液伺服系统的数学模型，采用上线性分式变化得到系统参数摄动的结构不确定矩阵，建立系统的线性不确定广义状态方程，使系统精度在最差时满足性能要求；将经过鲁棒控制器得到的系统输出反馈给RBF神经网络回归模型的Adaboost学习器，由各弱学习器的权重分布将其组成一个强学习器，从而提高学习器的泛化能力以及预测精度；并且根据Adaboost算法改进RBF神经网络强学习器预测电液伺服系统的未来输出，由所述鲁棒控制器进行实时控制，
学习器电液伺服系统鲁棒控制器连续回转马达预测不确定性因素矩阵回归模型技术特点建立系统鲁棒控制实时控制数学模型系统参数系统输出性能要求液压技术状态方程扰动鲁棒性权重摄动反馈输出跟踪改进

[发明专利]一种基于AdaBoost的半监督学习标签噪声防御算法-CN202110587195.4在审
发明人：张宏坡;程宁;张洋;张博 -专利权人：郑州大学
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明的关键技术是一种基于AdaBoost的半监督学习标签噪声防御算法(AdaSSL)。该AdaSSL算法首先使用AdaBoost算法将数据集划分为权重较大的样本集和权重较小的样本集；然后使用半监督学习算法重新标记权重较大的样本集合的标签；最后汇总两个集合的样本。AdaSSL防御算法结合了AdaBoost和半监督学习技术的优点，有效地改善了数据集中样本的标签质量，提高了机器学习分类性能。
一种基于 adaboost 监督学习标签噪声防御算法

[发明专利]一种基于神经网络的带压运行供水管道漏水音智能判别方法-CN202111567351.7在审
发明人：陈双叶;胡鑫;徐雷桁;张春海;徐学良;唐金威;张阿多;王成 -专利权人：北京工业大学;北京市自来水集团禹通市政工程有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： F17D5/06 文献下载
摘要：谱减法降噪；对过滤后的信号提取梅尔刻度频谱，将管道声制成对应的数字特征数据；将所述数字特征数据输入预设混合分类预测模型，输出分类结果；预设混合分类预测模型的网络结构是由深度卷积神经网络模型的网络结构、Adaboost该方法中预设混合分类预测模型由深度卷积神经网络模型的网络结构和Adaboost模型的结构组合而成，综合了深度卷积神经网络模型和Adaboost模型的优点，增强了鲁棒性，能够提高对带压运行的供水管道漏水音甄别准确率
一种基于神经网络运行供水管道漏水智能判别方法

[发明专利]一种分布式光伏电站运行故障诊断方法-CN202310126710.8在审
发明人：杨晓丰;祁炜雯;吴洋;范强;陈建国;罗刚;徐恩;王建军 -专利权人：国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H02S50/00 文献下载
摘要：采集分布式光伏电站并网点的历史气象数据和分布式光伏电站的运行特性参数值以及故障运行状态下运行特性参数和对应故障类型信息，并对采集的数据进行预处理；S2、搭建分布式光伏运行故障诊断决策树，根据历史气象数据和光伏电站运行数据，完成决策树的训练；S3、引入自适应增强学习技术，构建分布式光伏运行故障诊断AdaBoost‑DT模型，根据历史气象数据和光伏电站运行数据对AdaBoost‑DT模型进行训练；S4、通过向训练好的AdaBoost‑DT模型输入任意时段的气象数据和光伏电站运行特性参数，进而判定电站是否发生故障并输出对应的故障类型
一种分布式电站运行故障诊断方法

[发明专利]基于视频的火焰检测方法-CN201711125384.X有效
发明人：周美兰;王元鹏 -专利权人：深圳市中电数通智慧安全科技股份有限公司
申请日： 2017-11-14 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明的基于视频的火焰检测方法，包括以下步骤：获得视频图像序列，图像预处理，颜色检测，火焰特征提取，AdaBoost预测。找出视频图像中满足条件的所有候选火焰点，然后，将视频图像进行分块，计算视频块中火焰像素集颜色和亮度属性所对应的协方差矩阵，提取颜色和亮度协方差矩阵中的上三角或下三角部分作为特征向量，将获取的特征向量集作为AdaBoost分类器的输入，将特征向量输入到AdaBoost分类模型，输出为是否发生火灾的判别，可实时地检测出火灾发生情形，并能减少误报率，具有较高的准确性，鲁棒性强。
基于视频火焰检测方法

[发明专利]一种基于欠采样改进的AdaBoost算法的脱贫时间预测方法-CN201910726630.X有效
发明人：朱容波;王俊;王德军;张静静 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于欠采样改进的AdaBoost算法的脱贫时间预测方法，该方法包括以下步骤：通过入库贫困户相关基本信息进行整理，提取致贫敏感信息，作为模型的输入；通过抽取贫困户的入库日期以及脱贫日期，得到贫困户从入库到脱贫所用的时间即脱贫年限，作为模型的输出；在建模过程中采用自适应聚类的近邻欠采样技术对AdaBoost算法进行改进，得到ACNUSBoost算法，通过自适应聚类算法对训练样本中的多数类样本进行聚类，针对每个簇的聚类中心保留一定比例的近邻样本作为代表性样本，随机去除部分剩余的多数类样本；并对分类器进行多次线性组合，得到基于ACNUSBoost算法的脱贫时间预测模型；本发明利用欠采样技术解决AdaBoost算法中少数类样本有限的问题，能准确进行脱贫时间的预测
一种基于采样改进 adaboost 算法脱贫时间预测方法

[发明专利]一种基于混合分类器的ADAS行人检测方法-CN201910732077.0有效
发明人：黄继业;吴彬聪;李竹;盛庆华;李文钧 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2019-08-08 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于混合分类器的ADAS行人检测方法：S1，准备具有行人信息的正样本和不具行人信息的负样本，分为训练样本和测试样本；S2，计算样本的hog特征，根据训练样本的选择合适的hog特征，训练svm分类器和adaboost分类器得到所需指标；S3，通过指标将svm分类器作为主分类器，计算归一化因子和权重；S4，使用svm分类器对样本进行多尺度检测，得到大概率具有行人信息的窗口；S5，使用adaboost分类器对大概率具有行人信息的窗口进行重新计算本发明既具备svm分类器在行人检测中较高的精准度，又具备adaboost分类器良好的非线性问题解决能力，提升了行人检测的精准度。
一种基于混合分类 adas 行人检测方法

[发明专利]一种基于t-SNE和Adaboost的ECG身份识别方法-CN202011128822.X有效
发明人：司玉娟;冯文轩;杨维熠;孙美琪;刘鑫 -专利权人：吉林大学;吉林大学珠海学院
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于t‑SNE和Adaboost的ECG身份识别方法，其方法为：第一步、通过中值滤波器和小波去噪算法去除噪声；第二步、得到多个单周期心拍数据；第三步、得到单周期心拍数据的特征向量；第四步、采用Adaboost算法构建并训练分类器；第五步、最终输出识别结果，即该心电信号数据对应数据库中的个体身份。同时通过结合t‑SNE算法和Adaboost构成了高效的强分类器，提高了身份识别方法的泛用性和准确率。
一种基于 sne adaboost ecg 身份识别方法

[发明专利]在电梯设备中提供多媒体－内容服务的方法、系统和计算机程序产品-CN03106660.7有效
发明人：保罗·弗里德利;托马斯·迈尔 -专利权人：因温特奥股份公司
申请日： 2003-02-27 - 公布日： 2003-09-17 - 主分类号： G06F17/60 文献下载
摘要：在此对一个用户至少建立一个具有多媒体内容的个人用户轮廓文件(BP、BP’、BP”)。对一经识别的用户提供在他的轮廓文件(BP、BP’、BP”)内描述的多媒体－内容。在对人员群体进行输送时，个人的用户轮廓文件(BP、BP’、BP”)将被组合成集体输送轮廓文件(FP)。
电梯设备提供多媒体内容服务方法系统计算机程序产品

[发明专利]在电梯设备中提供多媒体－内容服务的方法、系统和计算机程序产品-CN03106663.1有效
发明人：保罗·弗里德利;托马斯·迈尔 -专利权人：因温特奥股份公司
申请日： 2003-02-27 - 公布日： 2003-09-17 - 主分类号： G06F17/60 文献下载
摘要：在此对一个用户至少建立一个具有多媒体内容的个人用户轮廓文件(BP、BP’、BP”)。对一经识别的用户提供在他的轮廓文件(BP、BP’、BP”)内描述的多媒体－内容。用户本人对在用户轮廓文件(BP、BP’、BP”)内被描述的多媒体内容进行管理。
电梯设备提供多媒体内容服务方法系统计算机程序产品