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[发明专利]基于DTW曲线的运动数据动作分类方法-CN200810241171.8无效
发明人：郝爱民;王莉莉;宋峰;赵沁平 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2008-12-26 - 公布日： 2009-07-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于DTW曲线的运动数据动作分类方法：(1)生成用于运动序列之间相似性度量的双向DTW距离和分段DTW距离；(2)根据双向DTW距离和分段DTW距离生成DTW曲线，并基于DTW曲线生成有效性加权距离D_W－dtw(P，Q)＝W_EoLC(λ)·D_S－dtw(λ,P,Q)dλ，其中W_EoLC为逻辑分类有效性曲线，D_s－dtw为分段DTW距离，λ为用于分段的阈值，P和Q为两个运动序列；(3)根据步骤本发明该方法放宽了DTW的限制，使分类鲁棒性增强，实验结果表明，本发明的方法可以得到较好的分类结果。
基于 dtw 曲线运动数据动作分类方法

[发明专利]基于DTW与HMM证据融合的特种车鸣笛声识别方法-CN201210546541.5有效
发明人：余伶俐;蔡自兴;吴敏;唐琎;周开军;黄益绍;谭平 -专利权人：中南大学
申请日： 2012-12-17 - 公布日： 2013-04-24 - 主分类号： G10L15/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于DTW与HMM证据融合的特种车鸣笛声识别方法，包括以下步骤：步骤1：建立车辆鸣笛声样本库；步骤2：预处理步骤；步骤3：车辆鸣笛声特征参数提取及降维处理；步骤4：基于证据融合的特种车鸣笛声识别；分别采用DTW算法和HMM算法得到DTW识别结果和HMM识别结果；若DTW识别结果和HMM识别结果一致，则最终的识别结果与DTW识别结果或HMM识别结果保持一致；若DTW识别结果和HMM识别结果不一致该基于DTW与HMM证据融合的特种车鸣笛声识别方法采用融合识别技术，识别率高。
基于 dtw hmm 证据融合特种鸣笛识别方法

[发明专利]一种基于GPU的旋律匹配并行化方法-CN201310583568.6有效
发明人：肖利民;唐文琦;郑尧;阮利 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-11-19 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于GPU的旋律匹配并行化方法，该方法有四大步骤步骤1在CPU上的计算准备工作；步骤2在GPU上进行的计算前的变量初始化操作；步骤3在GPU上进行的实际的DTW计算；步骤4在CPU上进行的后续结果整理该方法首先对DTW算法中累积距离矩阵的计算顺序进行改变，采用对角线计算的方法，消除矩阵元素计算之间的数据依赖性，达到使用GPU对单个DTW计算进行加速的目的；然后将对角线计算的方法与多个DTW计算任务之间的并行计算相结合，使得GPU在对单个DTW计算进行加速的同时也能够对多个DTW计算进行并行计算，达到GPU对多个DTW计算也能进行加速的目的。
一种基于 gpu 旋律匹配并行方法

[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]一种电网差动保护的计算方法-CN202010369821.8在审
发明人：李国栋;刘子俊;张海台;王廷凰;黄福全 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： H02H7/26 文献下载
摘要：对电网中差动保护的两个端点电流进行采样，将采样得到的电流数据通过5G网络传输到采样选择装置；步骤S2,采样选择装置在接收到端点的电流采样数据序列后，截取最后的若干个连续数据，进行归一化处理获得归一化电流序列；步骤S3,利用DTW算法处理归一化电流序列，得出DTW值；步骤S4,将DTW值与设定的门槛值比较，如DTW值大于门槛值，则执行差点保护动作，如DTW值不大于门槛值，则不执行差点保护动作，更新电流序列。本发明通过对电流的采样，通过DTW算法，实现电网中故障区域的有效隔离，无故障区域继续稳定的运行。
一种电网差动保护计算方法

[发明专利]一种基于相似度阈值迁移的多尺度Dtw-BiLstm-Gan心电信号生成方法-CN202210032913.6在审
发明人：王琳;宋欣东 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明一种基于相似度阈值迁移的多尺度Dtw‑BiLstm‑Gan心电信号生成方法，属于数据增强领域，包括以下步骤：获取心电信号数据；对心电信号数据进行预处理，分别将S数据集、V数据集按照比例划分为训练集数据、验证集数据和测试集数据；由生成器、判别器、相似度判别器构成得到多尺度Dtw‑BiLstm‑Gan模型；V类心拍样本数据集在多尺度Dtw‑BiLstm‑Gan模型中预训练，得到的生成器与鉴别器的权重；将生成器与鉴别器的权重迁移至S类心拍样本训练集上作为训练多尺度Dtw‑BiLstm‑Gan的初始权重，采用S类心拍样本训练集完成对多尺度Dtw‑BiLstm‑Ga模型的训练基于训练之后的S类心拍样本的多尺度Dtw‑BiLstm‑Gan模型中的生成器模型生成批次的伪S类心拍样本心电信号，此方法使得本生成网络生成信号与原始信号之平均DTW降到11.1左右。
一种基于相似阈值迁移尺度 dtw bilstm gan 电信号生成方法

[发明专利]一种基于5G通信和改进DTW的配电网差动保护算法-CN202210479985.5有效
发明人：于洋;汤伟;王同文;汪伟;张骏;俞斌;邵庆祝;叶远波;王栋;杨瑞金;黄玉辉;向欣 -专利权人：国网安徽省电力有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H02H7/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于5G通信和改进DTW的配电网差动保护算法，包括：分别采集一个时间窗内电网线路两端的电流幅值时间序列；选取所述电流幅值时间序列的最大值和最小值，以进行归一化；利用改进DTW算法计算所述电流幅值时间序列的DTW距离；所述DTW距离若大于动作判据阈值，则进行差动保护动作，否则重新进行上述步骤；本发明将5G通信技术引入配电网差动保护领域，为了解决5G通信存在的通信时延和时延抖动问题，引入了DTW算法，并针对传统DTW算法开销大、电流序列波形扭曲、依靠经验选取参数等缺陷，提出了下界函数、排序舍弃策略和粒子群优化策略予以改进。
一种基于通信改进 dtw 配电网差动保护算法

[发明专利]使用过程控制计划数字孪生的产品的开发-CN202210527272.1在审
发明人： G·王;J·R·德沃夏克;L·岳;J·米勒;E·李;R·M·杜米特拉奇;C·马特托卡;P·苏库姆阿兰;M·J·克里斯蒂安;T·曼达 -专利权人：波音公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06F8/30 文献下载
摘要：本发明涉及使用过程控制计划数字孪生的产品的开发，提供了一种开发产品的方法，该方法包括生成描述产品和产品制造过程的数字系统模型(DSM)，以及生成制造过程的组件的实例的数字孪生(DTw)，该DTw包括实例的数字复制通过属性数据的输入执行数字复制，从而更新DTw以复制所执行的制造过程的组件的实例。基于所更新的DTw执行制造过程的数据分析，并且基于数据分析修改制造过程，以减少一个或多个产品特性的可变性。可以使用多个实例的DTw，以产生进一步的改进。
使用过程控制计划数字孪生产品开发

[发明专利]一种自动快速识别地质构造的DTW地震体属性分析方法-CN201910441148.1有效
发明人：陈强;张生;常锁亮;刘波;刘君;刘晶;景锦;曲禛;许玉莹;张启帆 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动快速识别地质构造的DTW地震体属性分析方法，采用分布式并行算法，划分工作小区，在粗网格密度下，通过计算各地震道与模型参考道特征点序列DTW偏移时间量，能够快速解释层位和构建地震等时地层格架，在井分层的基础上进行层间等比例法剖分形成地震分层数据体，减少DTW计算的样点数，保证数据之间独立性，可有效发挥分布式运算的优势，大幅缩短DTW属性的计算时间。采用Inline和Xline两个方向进行相邻道的DTW计算，突出目标层段地震数据之间的弱连续性、低相似性的异常特征，从而实现不同尺度构造的精细识别。
一种自动快速识别地质构造 dtw 地震属性分析方法

[发明专利]一种基于DTW的时间序列相似性预测方法-CN201611167179.5在审
发明人：陶洋;李鹏亮;熊炫睿;沈敬红 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2016-12-16 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于DTW的时间序列相似性预测方法，属于时间序列数据挖掘技术领域。该方法将目前已知的对DTW进行加速的方法，如LB_Kim、LB_Keogh、逆LB_Keogh和传统的DTW方法等进行级联，在不同阶段利用不同方法对查询集进行过滤。同时，为了提高查询准确性，我们引入z‑score标准化，在计算DTW距离之前对查询序列进行标准化，在读取数据的过程中，同步进行标准化，进一步提高算法效率。然后，将改进的DTW方法应用到时间序列的类比合成预测方法中，从而提高预测的速度与精度。本方法充分利用不同方法的优点，有效的提高了时间序列的查询速度，继而提高了类比合成预测方法的速度和准确性。
一种基于 dtw 时间序列相似性预测方法

[发明专利]一种集合变分自编码器与动态规整的锂电池异常检测方法-CN202211115206.X在审
发明人：贺建军;郭铁峰;王翔;张天任;余顺伟;张鑫;张彬汉;郭铁山;张晓霞 -专利权人：中南大学;天能电池集团股份有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供了一种集合变分自编码器与动态规整的锂电池异常检测方法，包括获取锂电池生产过程中正常和异常的电池恒流充电电压时序数据；对数据进行预处理；将预处理后的数据划分为模型训练集、阈值训练集和测试集；将模型训练集输入至构建的VAE‑LSTM‑DTW模型中进行训练；所述VAE‑LSTM‑DTW模型包括经LSTM改进后的VAE网络构成的重构模型和DTW评价模型；将测试集输入至训练好的VAE‑LSTM‑DTW模型中，先经过重构模型得到测试集对应的理论正常重构数据集，后将测试集数据与对应的理论正常重构数据输入DTW评价模型，得到两者之间的重构误差，将重构误差与最优阈值进行比较，得到锂电池异常检测结果。
一种集合编码器动态规整锂电池异常检测方法

[发明专利]一种基于DTW-DBSCAN算法的空中目标分群方法-CN202110405750.7有效
发明人：陈晨;邵壮;陈杰;程子豪 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开的基于DTW‑DBSCAN算法的空中目标分群方法，通过接收空中目标数据；判断空中目标数据的数量，对空中目标数据进行处理得到最新的空中目标数据；对最新的空中目标数据进行无量纲化处理；计算不同属性的最新的空中目标数据之间的DTW距离，形成DTW距离矩阵；利用KNN算法和数学期望法基于DTW距离矩阵分别生成DTW距离矩阵的平均最近邻距离集合和平均最近邻距离集合的邻域密度阈值；依次将平均最近邻距离集合中的元素和邻域密度阈值输入到
一种基于 dtw dbscan 算法空中目标分群方法

[发明专利]道岔转辙机故障识别方法及装置-CN202011017317.8在审
发明人：尹卓;李振 -专利权人：交控科技股份有限公司
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种道岔转辙机故障识别方法及装置，只有在确定样本电流时间序列曲线与所述待识别电流时间序列曲线之间的LB_Kim下界距离、LB_Keogh下界距离均小于当前最小DTW距离，才会计算样本电流时间序列曲线与待识别电流时间序列曲线之间的DTW距离，并将所有DTW距离中最小DTW距离对应的样本电流时间序列曲线携带的故障信息作为待识别电流时间序列曲线对应的故障信息。
道岔转辙机故障识别方法装置

[发明专利]一种基于DBA-DTW-KNN的机械通气人机不同步快速识别方法-CN202010474275.4有效
发明人：葛慧青;段开亮;潘清;龚强 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于DBA‑DTW‑KNN的机械通气人机不同步快速识别方法，该方法为：实时读取呼吸波形数据组成测试序列，并对呼吸波形数据进行标准化处理；然后计算测试序列与训练集里面的所有序列的DTW距离采用DTW计算相似性距离，再结合KNN分类思想，根据设定的K值对测试序列样本进行分类。其中训练集使用基于DBA和DTW实现数据集压缩。
一种基于 dba dtw knn 机械通气人机不同步快速识别方法

[发明专利]基于等距DTW的在线签名比对方法、系统、设备及存储介质-CN202111674984.8在审
发明人：沈中皓;覃勋辉;刘科;申发海 -专利权人：重庆傲雄在线信息技术有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/30 文献下载
摘要：本发明请求保护基于等距动态时间规划的在线签名比对方法及系统，涉及电子签名识别领域，本发明在签名笔画比对识别中采用等距DTW算法，分别提取同一签名者的多个留样签名和待测签名的等时长笔画点多维特征序列，计算留样签名间的dtw距离，确定签名差异度阈值；计算待测签名与各个留样签名间的dtw距离确定差异度，将差异度与差异度阈值进行比较，确定待测签名是否为签名者本人签名。本发明在签名笔画比对识别中采用等距DTW算法，对因时间延迟或者采样方法不同带来的签字噪音具有很好的鲁棒性以及更强的兼容性。
基于等距 dtw 在线签名方法系统设备存储介质

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