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- [发明专利]基于自步学习的数据降维方法-CN202010702772.5有效
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康昭;林治平;李姜辛
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电子科技大学
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2020-07-21
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2023-04-07
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G06F18/2135
- 本发明公开了一种基于自步学习的数据降维方法,涉及模式识别和数据挖掘技术领域。该方法首先定义基于核保持的损失项,通过设计一个新的正则化器得到最终的目标函数表达形式,采用了一种替代性优化策略得到要求得的矩阵,针对新输入的数据,左乘求得的矩阵就可以得到其低维表示。本发明为了进一步消除噪声和离群值的影响,在PCA中引入了人类的认知原理。这样可以提高PCA的泛化能力。其次,通过理论分析和实验能揭示了本发明的鲁棒性。针对最大化问题设计了一种新颖的加权函数,该函数可以定义样本的复杂度,并在学习过程中从“简单”样本逐渐学习为“复杂”样本。本发明的方法适用于高维度数据方面的降维操作。
- 基于学习数据方法
- [实用新型]一种采样针-CN202121625502.5有效
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杨昌胜;林治平
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金标医疗器械(成都)有限公司
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2021-07-16
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2022-01-28
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G01N1/02
- 本实用新型公开了一种采样针,包括针头和针筒,针筒的内腔为储存试剂液的储液腔,储液腔的顶部通过密封塞密封,储液腔的底部设置有易损结构,针头包括针杆和针尖,针杆和针尖连接,针杆与易损结构的底部连接,针杆的外缘上轴向开设有若干凹槽b,凹槽b延伸至针尖,凹槽b内轴向设置有若干间隔设置的隔筋,在轴向方向上,两相邻隔筋之间的凹槽b形成容置腔。本实用新型的有益效果是:针筒的底部设置有易损结构,将采样针与采样器壳体组装时,针头与采样器的底壳发生干涉,使得易损机构破损,而且针头上设置有容置腔,便于干稀粪便试样的获取,因此整个采样过程操作简单,其采样量能够得到保证,整个采样针结构简单、使用方便,便于操作人员自测。
- 一种采样
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