“专利分类实用新型”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果18556916个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]用于64-QAM相干光传输系统的缓和光纤非线性方法-CN201711059737.0有效
发明人：高明义;陈伟;张俊峰;沈纲祥 -专利权人：苏州大学
申请日： 2017-11-01 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： H04B10/2543 文献下载
摘要：本次发明的k‑means SVM算法是一种全局最优泛化算法，利用简单结构的k‑means算法对无噪声信号点进行分类，然后应用SVM分类器来缓和失真信号。在所提出的方法中，我们利用k‑means聚类算法对无噪声64‑QAM信号进行分类，从而减少支持向量的数量，以节省SVM分类器的实现时间。同时，我们使用SVM分类器进行噪声泛化，以提高损伤信号的性能。
用于 64 qam 相干光传输系统缓和光纤非线性方法

[发明专利]数据分析系统、数据分析方法、数据分析程序及存储介质-CN201580078606.X有效
发明人：守本正宏;白井喜胜;武田秀树;莲子和巳;花谷彰晃;雅各布·霍尔斯科夫;吉田菜菜子 -专利权人：株式会社FRONTEO
申请日： 2015-03-31 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：输入对与多个对象数据不同的参照数据，基于该参照数据与预定案例的相关性来分类。该分类是根据参照数据内容分为多个分类信息，多个分类信息中的至少一个通过输入赋予至参照数据。本发明根据由输入赋予的分类信息从该参照数据中提取以该参照数据为特征的模式。
数据分析系统方法程序存储介质

[发明专利]图像语义标注的设备和方法及其模型的生成方法和系统-CN201580081584.2有效
发明人：汤晓鸥;刘子纬;李晓潇;罗平;吕健勤 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2015-07-08 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：以迭代地更新第一CNN的权值，从而使得从第一CNN输出的、原始图像的类别标签概率接近预定标签真值标注；随机地将第二CNN初始化；将类别标签概率输入到第二CNN，以校正输入的类别标签概率，以确定类别标签概率的分类误差；通过反向传播分类误差来更新第二CNN；将更新的第一CNN与更新的第二CNN进行级联；将原始图像中的每个像素分类为多个通用对象类别中的一个；以及将分类误差反向传播通过级联的CNN，以更新级联的CNN的权值，直到分类误差小于预定阈值。
图像语义标注设备方法及其模型生成系统

[发明专利]一种厨余垃圾用可分类破碎回收的设备-CN201711024179.4有效
发明人：严杰豪;曾博宁;刘从力 -专利权人：东莞市家宝园林绿化有限公司
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： B02C1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种回收的设备，尤其涉及一种厨余垃圾用可分类破碎回收的设备。本发明要解决的技术问题是提供一种可以对不同种类的厨余垃圾分类，并且可以破碎充分回收处理的厨余垃圾用可分类破碎回收的设备。为了解决上述技术问题，本发明提供了这样一种厨余垃圾用可分类破碎回收的设备，包括有安装架等；底板顶部左侧连接有安装架，安装架上部设有驱动机构，驱动机构下部设有破碎机构，驱动机构与破碎机构相互配合。本发明达到了可以对不同种类的厨余垃圾分类，并且可以破碎充分回收处理的效果，驱动机构和破碎机构的设置，可以实现对厨余垃圾的破碎，从而使得厨余垃圾更好的回收利用，使得厨余垃圾更好的分解。
一种垃圾分类破碎回收设备

[发明专利]基于区分性卷积神经网络的乳腺肿瘤分类装置和存储介质-CN201711091437.0有效
发明人：袭肖明;尹义龙;孟宪静;聂秀山;杨璐 -专利权人：山东财经大学
申请日： 2017-11-08 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区分性卷积神经网络的乳腺肿瘤分类装置和存储介质，所述方法包括：对多幅超声图像中的肿瘤进行分割获取感兴趣区域并进行数据增广，得到训练集；构建区分性卷积神经网络模型，基于所述训练图像计算所述区分性卷积神经网络的模型参数所述区分性卷积神经网络模型的结构为：在卷积神经网络的基础上增加区分性辅助分支，接入卷积层、池化层和全连接层，并引入Inter‑intra Loss函数用于增强同类之间的相似性以及不同类之间的差异性；获取一幅待分类的乳腺超声图像，对所述超声图像进行分割，获取感兴趣区域；将所述感兴趣区域输入到所述区分性卷积神经网络得到分类结果。本发明的分类方法能够有效提高乳腺超声图像中的肿瘤分类性能。
基于区分卷积神经网络乳腺肿瘤分类装置存储介质

[发明专利]一种基于LBP特征的人脸活体检测方法和装置-CN201610808240.3有效
发明人：张祥德 -专利权人：北京眼神科技有限公司
申请日： 2016-09-07 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：采集被测人脸的近红外人脸图像和可见光人脸图像；分别对近红外人脸图像和可见光人脸图像进行预处理；分别提取预处理后的近红外人脸图像的第一LBP特征和预处理后的可见光人脸图像的第二LBP特征；将所述第一LBP特征和第二LBP特征分别输入级联的第一分类器和第二分类器进行分类，根据分类结果判断被测人脸是否为活体。本发明的人脸活体检测方法不需要用户的运动、动作配合，用户体验度好；并且，由于提取了可见光和近红外两种不同采集模式下的LBP特征，综合考虑二者进行多级联分类，提高了活体检测的准确率和鲁棒性。
一种基于 lbp 特征活体检测方法装置

[发明专利]核动力装置故障诊断方法-CN201710421200.8有效
发明人：刘永阔;于巍峰;彭敏俊;武茂浦 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-06-07 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的是一种基于局部线性嵌入与K‑最近邻分类器的核动力装置故障诊断方法。获取核动力装置在稳态运行和典型事故状态下的运行数据作为训练数据；(2)采用均值‑方差标准化方法将训练数据进行无量纲的标准化处理得到高维样本数据；(3)采用局部线性嵌入算法提取高维样本数据的低维流形结构，得到低维特征向量；(4)将低维特征向量输入K‑最近邻分类器中进行分类训练；(5)获取核动力装置实时运行数据，重复(2)、(3)；(6)利用已经训练好的K‑最近邻分类器对特征向量分类决策。
核动力装置故障诊断方法

[发明专利]基于SURF的压缩跟踪方法和系统-CN201510007742.1有效
发明人：陈汉准;张力;胡媛媛 -专利权人：深圳大学
申请日： 2015-01-08 - 公布日： 2017-10-31 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明所提供的基于SURF的压缩跟踪方法和系统，通过分别采集视频文件的第t帧图像和第t‑N帧到第t帧图像的正样本和负样本，利用 SURF提取图像特征和压缩感知技术，得到第一分类器和第二分类器，将两者加权，得到第三分类器；使用第三分类器对视频文件第t+1帧图像中目标图像进行跟踪。本发明所述目标跟踪方法及系统，由于采用了SURF提取图像特征，提取特征速度快，并且在目标环境发生尺度变换、旋转等变化时仍然能够正确提取图像特征，通过稀疏随机测量矩阵对原始图像特征进行压缩，所以所处理的数据少，并提高分类器的更新速度
基于 surf 压缩跟踪方法系统

[发明专利]一种用于机器人自主环境感知的介质材料识别装置-CN201710407227.1有效
发明人：陈曦;李鹏斐;王伟;朱里程 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01N27/00 文献下载
摘要：通过静电测量系统检测出由金属电极感应电荷变化产生的感静电信号，获得多类材料的静电信号；提取静电信号电荷泄放因子、有效负峰个数以及时间窗内正负峰值方差和三个特征量；利用组合的特征向量，采用k最近邻算法构建分类器进行识别分类；重新采集某类别的材料的静电信号，使用训练好的分类器对信号进行识别分类，实现机器人对材料的自动识别分类。
一种用于机器人自主环境感知介质材料识别装置

[发明专利]一种睡眠鼾声分类检测方法及系统-CN201710430921.5有效
发明人：彭健新;王璨 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2017-06-09 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G10L25/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种睡眠鼾声分类检测方法及系统，所述方法包括：拾取患者整晚的睡眠鼾声，根据患者整晚的睡眠鼾声信号，提取每个鼾声信号；计算整晚睡眠鼾声中呼吸紊乱事件前后鼾声、呼吸暂停中鼾声、低通气中鼾声和普通鼾声这四类鼾声的相关特征；利用主成分分析法进行特征降维，通过多分类支持向量机分别对整晚睡眠鼾声按照呼吸紊乱事件前后鼾声、呼吸暂停中鼾声、低通气中鼾声和普通鼾声进行分类，实现四类鼾声的识别；对整晚睡眠鼾声信号进行统计，得到四类鼾声次数的统计结果本发明较精确的实现了四类鼾声的自动分类，利用鼾声分类及前后鼾声类型判断整晚呼吸紊乱事件次数来预测AHI值，为OSAHS患者提供数据参考。
一种睡眠鼾声分类检测方法系统

[发明专利]一种高效的远控木马检测方法-CN201710719001.5有效
发明人：姜伟;吴贤达;庄俊玺;潘邵芹;田原 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2017-08-21 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：整个方法包括如下四个阶段：第一阶段，流量收集；第二阶段，行为特征提取；第三阶段，方法的实现：结合了SMOTE过采样和XGBoost分类方法，SMOTE过采样算法在数据层面解决了不平衡数据集的分类问题。将机器学习领域的新兴的精度很高的分类算法XGBoost分类方法首次用于木马检测，达到较高准确率的同时，从算法层面解决了不平衡数据集的分类问题。第四阶段，方法的优化评估。
一种高效木马检测方法

[发明专利]一种基于PCA和随机森林分类的入侵检测方法-CN201710590718.4有效
发明人：陈明志;林伟宁;杨小权;郑绍华;刘川葆;李光耀;康年华;林诗洁 -专利权人：福州大学
申请日： 2017-07-19 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PCA和随机森林分类的入侵检测方法，其实现步骤为：（1）从入侵检测数据集中选取训练样本集和测试样本集；（2）通过PCA算法对训练样本集X进行特征降维处理，得到新的低维样本集合X’；（3）对于新的低维样本集合X’，通过给定随机森林中决策树的数量t，从低维样本集合X’中有放回地抽取N个子集，每颗决策树都对N个子集进行训练，最终得到一个随机森林分类器；（4）将测试样本集输入随机森林分类器本发明使用先降维后分类的思想，对数据先进行特征降维然后再进行分类，与普通的基于机器学习入侵检测技术相比，本发明提出的入侵检测方法可有效提高检测的准确性。
一种基于 pca 随机森林分类入侵检测方法

[发明专利]一种基于多任务深度网络的多源大数据分析方法-CN201711353319.2有效
发明人：龙明盛;王建民;陈新阳;黄向东 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于多任务深度网络的多源大数据分析方法及系统，所述方法包括：将待分析多源大数据输入训练好的多任务深度网络，得到所述待分析多源大数据的多个任务的分析结果；其中，所述训练好的多任务深度网络分类层的前一层具有与所述多个任务一一对应的多个网络参数，用于根据所述分类层前一层的输入特征得到所述分类层中每个分类器的输入特征。在训练得到用于多源大数据分析的多任务深度网络的过程中，将分类层的前一层设为不共享网络参数的特定任务相关层，更好的挖掘了不同任务之间的联系；利用张量正态分布作为先验概率来挖掘特定任务相关层网络参数之间的关系
一种基于任务深度网络多源大数据分析方法

[发明专利]一种核自适应均值判别分析的高分辨距离像目标识别方法-CN201711349636.7有效
发明人：袁家雯;刘文波;朱海霞;陈旺才 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：base:Sub>2范数归一化提取功率谱特征，得到预处理后的特征样本集；并采用核函数映射到高维特征空间；配置自适应离散度矩阵；求取最佳投影方向；获得新的非线性降维训练特征集；SVM分类器训练；对待测试原始HRRP信号进行SVM分类识别。该方法同样适用于其他信号的特征提取和分类情况，如无损检测中利用漏磁信号对裂纹种类、大小的分类，音频信号分类等。
一种自适应均值判别分析分辨距离目标识别方法

[发明专利]一种树种光谱曲线多边形面积指数的建立方法-CN201711232669.3有效
发明人：刘怀鹏;段雯晓;艳燕 -专利权人：洛阳师范学院
申请日： 2017-11-30 - 公布日： 2020-05-19 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：该方法包括以下步骤：对可进行树种识别的遥感影像进行辐射定标、融合和大气校正，将影像的像元亮度值转换为光谱反射特征值；选出树种分布较为丰富的测试区，裁剪出测试区影像，调查测试区内分类树种；对每个树种采集一定像素数的分类样本和精度验证样本，利用分类样本中每个树种的像元均值拟合分类树种的光谱反射特征曲线；追踪特定树种的光谱反射特征曲线与坐标轴一遍，形成闭合的多边形，计算多边形面积。该方法主要解决先前提出的光谱反射特征指数在树种分类中性能欠佳的问题，挖掘有益于树种识别的影像光谱信息，进一步提高基于光谱信息挖掘的影像树种识别精度。
一种树种光谱曲线多边形面积指数建立方法