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[发明专利]微电网短期功率和负荷预测系统及误差分类动态修正方法-CN201510296879.3有效
发明人：赖晓路;朱华婧;孙锋;孟宪侠;孙攀 -专利权人：国电南京自动化股份有限公司
申请日： 2015-06-02 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种微电网短期功率和负荷预测系统及误差分类动态修正方法。预测算法模块基于神经网络算法，将实时气象数据和运行数据作为神经网络模型的输入，运算得到预测结果；将预测结果与实际计算的数据进行比较，如果误差数据满足预设的阈值，由误差动态分类修正模块对新产生的该误差数据进行误差数据分类，并带入误差分类器中进行误差匹配，如果预测条件和预测结果与之前发生的误差相匹配，那么误差动态分类修正模块对预测数据进行修正，如果匹配不成功则使用预测算法模块的预测结果作为预测的最终结果。本发明的方法可对误差进行智能分类，并且避免错误预测结果的重复出现。
预测结果误差分类误差数据匹配负荷预测系统预测算法模块动态分类动态修正修正模块微电网神经网络模型神经网络算法实时气象数据错误预测预测数据预测条件运行数据智能分类重复出现最终结果预设运算修正分类预测成功

[发明专利]基于改进鲸鱼优化算法的短期电力负荷预测方法-CN202310878990.8在审
发明人：陈金龙 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进鲸鱼优化算法的短期电力负荷预测方法，包括S1、电力系统负荷分类以及特性分析：采用分类方式将电力系统负荷进行分类，并对电力负荷特点进行预测，所述分类方式包括时间分类、行业分类和特性分类；S2、负荷预测的误差分析：根据电力系统的行业分类特性，分析误差形成的原因；S3、鲸鱼优化算法的改进。本发明利用绝对误差公式计算出绝对误差，接着利用相对误差公式计算出相对误差，此时相对误差是可以通过实际值反映预测精度，将得到的预测值与实际值进行比较，更加直观了解到对比结果和分析结果，可以改善供需侧电能平衡关系以及提高设备利用率
基于改进鲸鱼优化算法短期电力负荷预测方法

[发明专利]基于神经网络的在体EPID剂量验证误差分类和分级算法-CN202210737529.6在审
发明人：杨志勇;张盛;杨坤禹 -专利权人：华中科技大学同济医学院附属协和医院
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于神经网络的在体EPID剂量验证误差分类和分级算法，其具体算法为：S1，采用神经网络对包含多种误差的EPID影像进行误差分类；S2，训练集的准备，分类神经网络的训练需要大量配对的数据集，输入的数据需要给出正确的标签，日常治疗过程的误差分为三类：机械误差，摆位误差以及解剖结构误差，其中模拟的机械误差包含多叶光栅到位误差以及机器输出误差，摆位误差包含平移以及旋转误差；S3，模型的结构及训练，本发明通过树状层级分类CNN模型，对患者每次治疗时采集的EPID剂量分布偏差进行分类和评估，可用于判断患者实际接受的剂量偏差和偏差类型，并为患者的自适应计划设计提供评断依据。
基于神经网络 epid 剂量验证误差分类分级算法

[发明专利]显微镜切片图像的聚焦加权的机器学习分类器误差预测-CN201880093264.2在审
发明人： M.斯顿普;T.科尔伯格 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：描述了用于生成对放大的数字显微镜切片图像(例如组织样本的图像)的分类误差的预测的方法。该图像包括像素图像数据的多个图块或拼块。使用机器学习失焦分类器计算每个图块的失焦度。检索表示机器学习分类器针对多个失焦度的预期的分类器误差统计信息的数据。基于每个图块的计算的失焦度，计算预期的分类器误差统计信息到数字显微镜切片图像的每个图块的映射，从而生成每个图块的分类器误差预测。如此生成的分类器误差预测被在所有图块上汇总。
显微镜切片图像聚焦加权机器学习分类误差预测

[发明专利]一种遥感分类误差空间分布制图方法-CN201811628190.6有效
发明人：顾建宇;黄琳;黄寅常 -专利权人：常州市星图测绘科技有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于遥感信息不确定性可视化表达领域，涉及一种遥感分类误差空间分布制图方法，在遥感分类误差空间分布制图模型中加入最大后验概率一种遥感分类误差空间分布制图方法

[发明专利]一种计算机自动分类精度评价方法-CN201611264464.9有效
发明人：胡煜;王一;谢国钧 -专利权人：中科星图股份有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种计算机自动分类精度评价方法，其包括：形成各类地物边界野外实测点数据；获得覆盖研究区域的遥感影像数据，对所述遥感影像进行图像预处理；进行地物计算机自动分类，获得各类地物分类区块；计算各类地物边界线上野外实测点同基于计算机自动分类获得的对应类别区块边界间的临近距离，来评价遥感分类区块边界精度；以临近距离的均值、标准差作为分类区块边界精度评价指标；对计算机自动分类区块边界误差空间分布进行分析并制图，形成计算机自动分类区块边界误差空间分布图。本发明提供的方法，对计算机自动分类方法所获得的分类区块边界误差做定量评价和误差空间分析，能够对分类误差的空间分布进行描述和定量分析；且能够定量化误分类区块同真实类别间的接近程度。
一种计算机自动分类精度评价方法

[发明专利]基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法-CN202310350737.5在审
发明人：栾晓;汪鑫 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度动态误差编码和判别概率分类的单样本人脸识别方法，属于数字图像和模式识别领域，包括以下步骤：S1：误差提取阶段：通过特征金字塔的方式使用扩展稀疏表示得到重建误差；S2：误差编码阶段：通过动态误差编码对不同尺度的重建误差进行修正，多尺度融合完成人脸识别过程；S3：判别概率分类阶段：将不同块的误差基于概率求出权重系数联合分类。本发明从多尺度的角度提取重建误差，并使用动态误差编码进行修正融合分类，本方法能在单样本人脸识别中效果更好，更具鲁棒性。
基于尺度动态误差编码判别概率分类样本识别方法

[发明专利]文书多标签分类方法、装置、电子设备及存储介质-CN202011220204.8在审
发明人：邵博 -专利权人：平安直通咨询有限公司上海分公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术，揭露一种文书多标签分类方法，包括：对原始文书集进行预处理，得到标准文书集并对其进行多标签处理，得到文书标签集，将标准文书集按照批次数进行划分，得到多个文书子集并输入至构建的原始文书多分类模型进行训练，计算所述训练得到的训练值集与文书标签集的误差值，在误差值大于预设的误差阈值，调整所述文书多分类模型的内部参数，直到误差值小于或等于误差阈值时，得到标准文书多分类模型，将待分类文书输入至标准文书多分类模型，得到多种分类结果。本发明还揭露一种文书分类装置、电子设备及存储介质。本发明可以提高文书分类的多样性。
文书标签分类方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于多个误差生成模型的故障分类诊断方法-CN201810233507.X有效
发明人：童楚东;俞海珍;朱莹 -专利权人：宁波大学
申请日： 2018-03-06 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多个误差生成模型的故障分类诊断方法，通过多个单分类的模型实施故障诊断。首先，本发明方法将每种故障类型可用训练数据转换成能体现变量间相互关系特征的误差，然后对各个故障训练数据转换后误差分别建立单分类匹配模型。在线故障类型识别时，先将在线故障样本按不同故障类型对应的误差生成模型转换为误差后，在计算相应的统计指标数值，并依据统计指标最小数值识别故障类型。与传统方法相比，本发明方法针对各测量变量单独建立一个偏最小二乘模型以生成误差，体现出了分散式建模的特点。此外，本发明方法将故障分类诊断的多分类问题转换成了多个单分类模型实施故障分类。因此，本发明方法是一种更为优选的故障分类诊断方法。
一种基于误差生成模型故障分类诊断方法

[发明专利]一种基于错误特征识别的贴片图像识别方法及装置-CN202011488988.2在审
发明人：吴兆军 -专利权人：广州佳帆计算机有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供的技术方案，通过获取每个贴片样本分类下对应的分类误差样本图像，基于所述分类误差样本图像生成对应的误差判别网络模型，所述误差判别网络模型输出为样本图像的误差特征；获取贴片图像，对所述贴片图像进行初步识别确定对应的贴片分类，将所述贴片图像输入至和所述贴片分类关联的误差判别网络模型，输出识别结果特征；确定所述识别结果特征和所述误差特征的匹配度，根据所述匹配度输出对应的贴片检测结果。
一种基于错误特征识别图像方法装置

[发明专利]基于极化干涉SAR分类应用的极化定标参数需求分析方法-CN201611039349.1在审
发明人：许丽颖;崔雷;涂尚坦;陈筠力;於伟民 -专利权人：上海卫星工程研究所
申请日： 2016-11-21 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于极化干涉SAR分类应用的极化定标参数需求分析方法，其步骤主要包括步骤一，建立极化定标误差存在时极化干涉SAR地物目标测量的失真模型；步骤二，分析在该模型下极化定标误差对极化干涉SAR关键系统参数的影响；步骤三，针对地物分类极化定标误差的误差传递模型；步骤四，基于误差传递模型给出极化干涉SAR对两种典型分类算法的影响案例，最终得到基于分类应用的极化定标参数需求。本发明能获取数据的模型，得到失真协方差矩阵；分析极化定标误差对极化干涉SAR关键系统参数的影响；分析地物分类的基本流程，得到极化定标误差的误差传递模型；根据系统性能与应用性能相关性，由应用性能直接对系统参数设计提出要求
基于极化干涉 sar 分类应用定标参数需求分析方法

[发明专利]相位误差检测装置、相位误差检测方法以及接收装置-CN201280071522.X有效
发明人：今尾胜崇 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2012-12-27 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： H04L27/22 文献下载
摘要：相位误差检测部(23)具有：误差成分检测部(31)，其检测表示基带接收信号的相位误差的误差成分信号(Pe)；信号分类部(51)，其将误差成分信号(Pe)分类到划定相位误差的检测范围的多个相位范围中任意一个；反复控制部(52)，其判定误差成分信号(Pe)是否以指定次数被分类到了多个相位范围中的至少1个特定的相位范围；更新处理部(53)，其在判定为误差成分信号(Pe)以指定次数被分类到了该特定的相位范围内时，缩小检测范围；以及信号输出部(43)，其在该特定的相位范围被判定为满足规定的引入条件时，将该特定的相位范围内的值设为相位误差的稳态值。
相位误差检测装置方法以及接收

[发明专利]一种图像分类方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN201911041052.2有效
发明人：梁玲燕;董刚;赵雅倩;曹其春 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像分类方法，包括：接收待分类图像信息；利用通过对比裁剪量化误差和max量化误差选取得到的量化阈值进行权重参数量化后的深度神经网络模型，对待分类图像信息进行分类操作，得到图像分类结果；其中，裁剪量化误差为基于深度神经网络模型的原权重参数计算得到的裁剪阈值进行权重参数量化得到，max量化误差为基于深度神经网络模型的原权重参数计算得到的最大绝对值权重阈值进行权重参数量化得到；输出图像分类结果本发明缩小了图像分类设备中深度神经网络模型，保证了模型精度，降低了计算量，提高了图像分类效果。本发明还公开了一种图像分类装置、设备及存储介质，具有相应技术效果。
一种图像分类方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]用于预测随机贡献方的方法-CN202180034681.1在审
发明人： C·巴蒂斯塔基斯;M·皮萨伦科;B·A·奥雅曾·里维拉;A·斯拉克特 -专利权人： ASML荷兰有限公司
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G03F7/20 文献下载
摘要：本文描述了用于训练机器学习模型来确定衬底上印刷的图案的多个特征的误差贡献源的方法。方法包括：获取具有多个数据集的训练数据，其中每个数据集具有误差贡献值，误差贡献值表示来自多个源中的一个的对特征的误差贡献，并且其中每个数据集与实际分类相关联，该实际分类标识对应数据集的误差贡献源；以及基于训练数据，对机器学习模型进行训练来预测数据集中的参考数据集的分类，使得成本函数被减小，该成本函数确定参考数据集的预测分类与实际分类之间的差。
用于预测随机贡献方法

[发明专利]校正基于块的编码器传送的图象信号中的信道误差的方法-CN96106402.1无效
发明人：金镇宪 -专利权人：大宇电子株式会社
申请日： 1996-06-03 - 公布日： 2003-07-16 - 主分类号： H04N7/28 文献下载
摘要：一种使用在图象信号解码系统中对以逐块压缩形式传送的图象信号中的误差进行遮蔽的方法，包括以下步骤：将每个周围块分类成一个单调类，一个边缘类或结构类；如果相对于误差块仅有一对彼此相反定向的周围块并具有穿过误差块的相同边缘方向，则将误差块分类成边缘类，否则，就根据具有单调类或结构类的周围块的数目被分类为单调类或结构类；及基于它的分类对误差块进行校正。
校正基于编码器传送图象信号中的信道误差方法

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