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[发明专利]面向非常规储层含水饱和度的形态学和分形学预测方法-CN202310581408.1在审
发明人：任海鹰;郭志军;温书鹏;周泽妮;孔令飞;杨永宇;赵恒仪;付银兰 -专利权人：贵州省油气勘查开发工程研究院
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G01V3/32 文献下载
摘要：本发明公开一种面向非常规储层含水饱和度的形态学和分形学预测方法，涉及非常规储层勘探开发技术领域。:Sub>截止值；三、分析不同形态学参数与T2截止值的线性相关性，选取影响T2截止值的形态学关键参数；四、分析不同分形学关键与T2截止值的相关关系，选取影响T2截止值的分形学关键参数；五、将选取的形态学、分形学关键参数与T2
面向常规含水饱和度形态学分形学预测方法

[发明专利]一种基于分形学信息维数的涡流传感器评价方法-CN201610225651.X在审
发明人：张卫民;陈国龙;庞炜涵;曹新愿;章凯 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2016-04-12 - 公布日： 2016-08-10 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明是一种基于分形学信息维数的涡流传感器评价方法，涉及一种用于平面涡流传感器设计中激励曲线的选优算法。采用分形几何理论中的信息维数，对激励线圈对理想导体表面产生的涡流分布进行有限元计算，求出不同尺度的虚拟裂纹在涡流最强处分布在不同方向上的信息熵，求出这种信息熵随虚拟裂纹尺度变化的信息维度。以这种分形学信息维数作为涡流传感器激励曲线的选优方法，评价激励曲线感应出的涡流与裂纹之间的相互作用随裂纹长度减小的快慢程度。
一种基于分形学信息涡流传感器评价方法

[发明专利]一种基于图形学习的用户终端解锁方法及用户终端-CN201610414111.6有效
发明人：符莉 -专利权人：广东小天才科技有限公司
申请日： 2016-06-13 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06F21/36 文献下载
摘要：本发明实施例涉及互联网技术领域，公开了一种基于图形学习的用户终端解锁方法及用户终端，该方法包括：在用户终端进入解锁界面时，在解锁界面上显示多个图形学习选项；输出提示信息，该提示信息用于提示上述多个图形学习选项中需要被操作的图形学习选项的属性信息，该需要被操作的图形学习选项的属性信息未显示在解锁界面上；检测用户根据提示信息对上述多个图形学习选项中的目标图形学习选项的操作；判断该目标图形学习选项的属性信息与该需要被操作的图形学习选项的属性信息是否匹配
一种基于图形学习用户终端解锁方法

[实用新型]地形学平面直角坐标尺-CN201020183833.3无效
发明人：杨春明;甘省文;王柏松;付为工;王奇 -专利权人：杨春明;甘省文;王柏松;付为工;王奇
申请日： 2010-05-10 - 公布日： 2011-01-26 - 主分类号： G01B5/004 文献下载
摘要：地形学平面直角坐标尺，是地形学识图、用图训练中用于量读坐标的一种辅助用具。它由主尺、辅尺两部分组成。主尺上刻有1∶1万和1∶2.5万的精确平面直角坐标的分划数，辅尺上刻有1∶5万和1∶10万的精确平面直角坐标分划数，通过主尺和辅尺上的距离分划，以实现直接量读4种不同比例尺精确平面直角坐标的目的。
地形学平面直角标尺

[发明专利]一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法-CN201410288959.X有效
发明人：张淼;刘攀;赖镇洲;沈毅 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-06-24 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于局部线性回归的流形学习泛化算法，属于高光谱图像数据降维技术领域。本发明的目的在于提出一种适用于任何一种流形学习算法、能够保持原流形学习降维结果、基于局部线性回归的流形学习泛化方法，其步骤为一、寻找邻域；二、计算投影矩阵；三、求取线性回归系数矩阵；四、计算新样本降维结果本发明可以在保持原有流形学习降维结果的基础上实现新样本的泛化，构建了一个从高维到低维的线性映射，可使得任一不具备泛化能力的流形学习算法如LE、LLE、LTSA等具有泛化能力，从而使得这些耗时的流形学习算法适用于高光谱图像的降维处理过程
一种基于局部线性回归流形学习泛化算法

[发明专利]基于曲率预测的流形学习自适应邻域选择算法-CN201210325652.3无效
发明人：马琳;周才发;刘曦;马欣茹;徐玉滨;强蔚 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2012-09-05 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：基于曲率预测的流形学习自适应邻域选择算法，它涉及一种应用于流形学习的自适应邻域选择算法，以解决现有的领域选择算法应用于流形学习算法存在适应性差，低维嵌入质量差，算法复杂度较高的问题，算法的具体步骤为，步骤一、高维离散数据点的曲率计算；步骤二、自适应邻域选择，本发明能够广泛的应用到目前的流形学习算法，本发明能够根据数据集分布的不同曲率选择合适的领域大小，本发明以高维数据点的一个自适应邻域选择矩阵，能够有效地降低流形学习算法的复杂度和找到优化的邻域大小本发明用于流形学习算法。
基于曲率预测流形学习自适应邻域选择算法

[发明专利]一种基于改进的分形学的岩石节理裂隙整体复杂度测量分析方法-CN202110978538.X在审
发明人：王卫星;胡珂立;范恩;屠昂燕;张骏;章生冬 -专利权人：绍兴文理学院
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-12-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的分形学的岩石节理裂隙整体复杂度测量分析方法，取原始彩色图像RGB中的最大值作为对应灰度图项的像素值，用分数阶积分对灰度图像进行二次处理得到平滑后的图像，对图像进行动态的大津阀值分割基于泉眼充水漫流来进行骨架提取，得到骨架二值图像，标号所有的裂隙，根据小溪水位漫流来检测裂隙的端点和交叉点，对骨架图像进行端点和交叉点的检测和去噪，然后重新对图像中的所有节理裂隙进行标号，对每幅图像中裂隙整体进行分形测量以确定整个图像裂隙的复杂程度，本发明提供了一种可对节理裂隙骨架自动去噪和修补的基于改进的分形学的岩石节理裂隙整体复杂度测量分析方法。
一种基于改进分形学岩石节理裂隙整体复杂度测量分析方法

[实用新型]一种柱形学生尺-CN201320094559.6有效
发明人：李元 -专利权人：李元
申请日： 2013-03-02 - 公布日： 2013-09-11 - 主分类号： B43L7/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种柱形学生尺，它具有圆柱形尺身，该尺身上设置直线刻度线。所述尺身两端的圆周面上设置有相互对应的圆周刻度线。所述直线刻度线为多条，并与所述尺身的轴线平行设置。该柱形学生尺不仅不易折弯或折断，而且可以采取滚动的方式移动尺身，减少尺身与纸面的摩擦，延长使用寿命。特别是在尺身两端的圆周面上设置有相互对应的圆周刻度线，可将尺身滚动定距画任意多条平行线，十分方便快捷。
一种学生

[发明专利]基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器故障诊断方法-CN202310300484.0在审
发明人：毛向德;董海鹰;姜留涛;罗军 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明涉及故障诊断技术领域，具体涉及一种基于流形学习算法的单相PWM脉冲整流器故障诊断方法。该方法包括：基于各运行状态下的时域特征参数、频域特征参数和时频域特征参数构建各运行状态对应的高维特征向量；利用不同的流形学习算法对高维特征向量进行降维获得每种流形学习算法对应的低维特征向量；根据每种流形学习算法对应的低维特征向量的聚类结果获得最优的流形学习算法和数据近邻域；利用最优的流形学习算法和数据近邻域进行降维获取当前的低维特征向量；将当前的低维特征向量输入故障诊断模型获得当前的单相PWM脉冲整流器的故障类型。
基于流形学习算法单相 pwm 脉冲整流器故障诊断方法

[发明专利]基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法-CN201910062537.3在审
发明人：刘洁;王鑫;陈皓青;马争鸣 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习领域中的流形学习，基于逐点扩充以及局部仿射变换的流形学习算法。用这种方式能够提高流形学习算法的执行效率，并且很自然的解决了流形学习算法的一个经常被人批判的out‑of‑sample问题。
流形学习算法仿射变换机器学习领域局部几何流形学习线性算法数据点数据集新数据低维迭代邻域算法

[发明专利]一种基于流形学习的电子舌信号特征提取方法-CN201610403910.3有效
发明人：支瑞聪;张德政 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2019-01-15 - 主分类号： G01N27/27 文献下载
摘要：本发明提供一种基于流形学习的电子舌信号特征提取方法,所述方法包括：利用电子舌对茶叶样品进行检测，得到传感器响应时序信号；根据所述响应时序信号采用主成分残差和马氏距离法对异常样本进行分析和剔除；对流形学习算法的参数进行优化,以龙井茶品质等级正确识别率为依据选择流形学习算法的参数；采用流形学习算法对传感器响应信号进行非线性特征提取,得到表征茶叶样品的滋味信息的特征；将茶叶样品的滋味特征输入分类器,进行龙井茶品质等级判定。能够对茶叶样品进行异常值剔除，利用优化参数后的流形学习算法可以更好的表征不同等级茶叶样品的非线性特征，提升经过非线性映射后的样本在高维特征空间中的信号差异性。
一种基于流形学习电子信号特征提取方法

[发明专利]一种基于分形学设计的风力机叶片-CN201510976933.9在审
发明人：阳君;李春;叶舟;袁全勇;罗红;张楠 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2015-12-23 - 公布日： 2016-04-20 - 主分类号： F03D80/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分形学设计的风力机叶片。该风力机叶片包括叶片主体和叶片分形尾缘，其中，叶片主体为相对于来流方向位于叶片的前部，叶片分形尾缘相对于来流方向位于叶片的后部，在叶片分形尾缘上分布有多个孔，这些孔贯穿整个风力机叶片的压力面及吸力面。
一种基于分形学设计风力机叶片

[发明专利]一种基于流形学习的抠图方法-CN201611108914.5在审
发明人：李学龙;刘康;董永生 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2016-12-06 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉和图像处理技术领域，具体涉及一种基于流形学习的抠图方法。本发明通过基于流形学习的思想深入挖掘了图像颜色子空间与Alpha子空间的关系，较好地解决了抠图的局部数据冗余问题。通过定性和定量实验对比证明本发明所提供的基于流形学习抠图方法具有精确性、普遍适应性等特点，具有很高的实际应用价值。
一种基于流形学习方法

[发明专利]基于核空间的流形学习非线性逼近的算法-CN201910062746.8在审
发明人：马争鸣;苏薛;刘佳;刘洁 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2019-05-21 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习领域中的数据降维问题，提出了一种基于核空间的流形学习非线性逼近的算法。本方法首先根据给定的高维数据以及选定的流形学习算法，在此流形学习算法下计算高维数据的低维坐标并保存下来；其次根据给定的高维数据张成一个核函数空间，在此空间上定义一个降维函数，使得由此降维函数得到的低维坐标和流形学习算法得到的低维坐标之间的误差最小本发明的主要思想是给定高维数据和由流形学习得到的低维坐标，用核函数空间上定义的核函数去逼近训练数据集从高维空间到低维空间的映射关系，进而得到一个新的降维函数。
高维数据低维降维流形学习算法流形学习核函数非线性逼近算法机器学习领域训练数据集低维空间高维空间数据降维映射关系逼近保存预测学习

[发明专利]基于流形学习线性化的高光谱图像特征提取方法-CN201410286545.3有效
发明人：张淼;赖镇洲;刘攀;沈毅 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-06-24 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于流形学习线性化的高光谱图像特征提取方法，属于高光谱图像数据处理与应用技术领域。本发明针对流形学习方法无泛化能力的不足，提出了一种改进的流形学习线性化方法。本发明针对LPP、NPE和LLTSA线性化流形学习方法中全局线性映射的假设在很多时候不成立的不足，在原有的代价函数中加入了偏离原流形学习方法结果的惩罚项，并且舍去了原目标函数中的约束项，将最优特征转换矩阵的求解转换为一个矩阵方程组的求解问题
基于流形学习线性化光谱图像特征提取方法

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