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[发明专利]一种用于变电站的在线监测诊断模型自适应算法-CN201611173979.8在审
发明人：杨楠;杨隽;郑博文;李邦源;杨承辰;唐伟;崔勇;禹海斌;李芳方;田庆生;梁仕斌;王磊;昌明;刘涛;杜景琦 -专利权人：云南电网有限责任公司玉溪供电局;云南电力试验研究院（集团）有限公司
申请日： 2016-12-16 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种用于变电站的在线监测诊断模型自适应算法，用于变电站在线监测各类诊断模型的自适应和优化。含在线监测诊断模型动态链接库、XML配置文件和自适应算法。是将用于变电站在线监测的诊断模型编译成动态链接库的形式，直接拷贝到在线监测设备或者诊断设备的存储空间上面，再配合对应的XML配置文件和自适应算法来实现各类诊断模型的使用与否、优先级别以及模型接口的要求，从而实现不同种类别的在线监测诊断模型的自行匹配和自适应。本发明的一种用于变电站的在线监测诊断模型自适应算法能够根据算法实现各类不同种类、类别的诊断模型的自适应调用，解决了多种诊断模型不能自适应，只能单独使用的囧境，算法简单易用，使用简单方便，使用准确度高。
一种用于变电站在线监测诊断模型自适应算法

[发明专利]一种城市轨道交通列车节能牵引数据驱动自适应控制方法-CN202310370677.3在审
发明人：陆冠成;贺德强 -专利权人：广西大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市轨道交通列车节能牵引数据驱动自适应控制方法，先基于核极限学习机自编码器原理对城市轨道交通列车运行数据进行尺度变换构建量测数据特征模型，再获取离线优化结果数据特征向量与在线量测数据特征向量，基于量测数据特征模型与无模型自适应控制建立列车节能曲线在线跟随递推自适应控制律，然后获取基于数据特征控制的节能牵引曲线在线跟随自适应控制律，最后再获取节能牵引曲线在线跟随的过程控制量。本发明将核极限学习机与无模型自适应控制引入节能牵引曲线在线跟随过程，以数据特征控制与转移为主线，基于深度数据驱动获取节能牵引曲线在线跟随自适应控制律，从整体上提高了节能牵引曲线在线跟随的稳定性、自适应性与控制精度
一种城市轨道交通列车节能牵引数据驱动自适应控制方法

[发明专利]一种面向动态环境的自适应在线排序方法和系统-CN202210337150.6在审
发明人：张利军;程权;卢世银 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/9538 文献下载
摘要：本发明公开一种面向动态环境的自适应在线排序方法和系统，通过将在线排序学习任务建模成一个多摇臂决斗赌博机问题，使用自适应在线排序方法对查询结果进行排序。首先，确定排序模型，设置相关参数。接着，使用一个自适应在线排序方法更新排序模型的参数，利用更新后的排序模型对查询结果进行排序。其中，自适应在线排序方法包含一个元方法和多个专家方法。本发明能够自适应地对查询结果进行在线排序，适用于用户查询偏好随时间变化而不断改变的动态环境。
一种面向动态环境自适应在线排序方法系统

[发明专利]一种基于IRT的自适应在线测评系统及其方法-CN201410099314.1有效
发明人：孔令峥 -专利权人：深圳市承儒科技有限公司
申请日： 2014-03-17 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G09B7/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于IRT的自适应在线测评系统，该在线测评系统包括：测评题库组建模块、在线测试模块和统计分析模块；测评题库组建模块用于收集试题信息建立测评题库，根据不同的筛选规则从测评题库中输出测试试卷；在线测试模块用于根据测试试卷进行包含基于IRT自适应在线测试在内的多种测试，并自动生成测试数据，该基于IRT自适应在线测试为基于两级记分模型进行的动态自适应在线测试；统计分析模块用于根据测试数据及预置的评分标准自动统计结果并生成评价报告本发明还公开了一种基于IRT的自适应在线测评方法。
一种基于 irt 自适应在线测评系统及其方法

[发明专利]一种基于自主在线学习的目标检测方法-CN202011292596.9在审
发明人：张中;严灯和;张金飞 -专利权人：合肥湛达智能科技有限公司
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及目标检测技术领域，具体涉及一种基于自主在线学习的目标检测方法，本发明对输入的图像区域采用自适应级联分类器进行目标检测；并将级联分类器的检测出来的目标验证为虚警；随机提取自适应级联分类器漏检的目标作为在线学习的正样本对级联分类器进行更新；根据自适应级联分类器算法，在线学习完的正负样本还需要存入相应的样本集合保存一段时间；对新一级分类器进行在线训练，最终输出目标检测结果。本发明使用自适应级联分类器算法，将级联分类器与在线学习结合起来，使在线学习的分类器有更大的分类能力提升空间，能自适应的增加级联分类器的级数，从而使在线学习中分类器的分类能力逐步提高满足分类任务的要求。
一种基于自主在线学习目标检测方法

[发明专利]无源系统的线性神经元在线学习自适应控制方法及控制器-CN201010622811.7无效
发明人：李传庆 -专利权人：国核电力规划设计研究院
申请日： 2010-12-29 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种无源系统的线性神经元在线学习自适应控制方法及控制器，属于过程控制领域。所述方法包括：建立线性神经元模型；根据线性神经元模型，和k时刻及k以前时刻的无源系统在线输入输出数据，推导出线性神经元权值在线学习算法；根据线性神经元模型和所述线性神经元权值在线学习算法，推导出线性神经元在线学习自适应控制算法；根据线性神经元在线学习自适应控制算法进行无源系统的闭环回路的控制。所述控制器包括：线性神经元模块、权值在线学习算法模块、在线学习自适应控制算法模块和控制输出模块。本发明通过提出线性神经元在线学习自适应控制算法，并给出该算法在组态平台下控制器的实现方法，完成了无源系统的闭环回路的控制。
无源系统线性神经元在线学习自适应控制方法控制器

[发明专利]一种面向动态环境的自适应在线推荐方法-CN201810889330.9有效
发明人：张利军;卢世银;周志华 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开一种面向动态环境的自适应在线推荐方法，通过将推荐任务建模成一个在线多分类问题，然后使用自适应在线分类方法进行推荐。首先，获取应用场景的历史数据集。然后，在每个回合根据分类器的预测决定推荐项目，并通过一个自适应方法更新分类器参数。该自适应方法包含一个元方法和多个专家方法。与现有技术相比，本发明能自适应地进行在线推荐，适用于变化速度和幅度无法事先预测的动态环境。
一种面向动态环境自适应在线推荐方法

[发明专利]使用自适应判别学习和测量融合的导管跟踪的方法和系统-CN201210120135.2有效
发明人：王鹏;郑冶枫;M·约翰;J·贝泽;G·芬卡-李;D·科马尼丘 -专利权人：西门子公司;西门子公司
申请日： 2012-03-14 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及使用自适应判别学习和测量融合的导管跟踪的方法和系统。公开了一种用于基于图像的导管跟踪的自适应判别学习和测量融合方法和系统。自适应判别模型基于在荧光透视图像序列的至少一个在前帧中的被跟踪的对象、诸如猪尾导管尖端而被在线训练。至少基于在线训练的自适应判别模型来在荧光透视图像序列的当前帧中跟踪对象。在当前帧中基于三种类型的测量模型的融合来跟踪对象，这三种类型的测量模型包括在线训练的自适应判别模型、离线训练的对象检测模型以及在线表象模型。
使用自适应判别学习测量融合导管跟踪方法系统

[发明专利]基于自编码器与Transformer的在线评论情感分析方法-CN202310717232.8在审
发明人：张颖智;张革 -专利权人：上海电信科技发展有限公司
申请日： 2023-06-16 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自编码器与Transformer的在线评论情感分析方法，包括步骤：1：收集在线评论数据并数据预处理；2：在线评论数据转换为词嵌入表示；3：构建自适应Transformer模型，并引入多层卷积网络结构的自编码器和解码器；4：将词嵌入表示输入到自适应Transformer模型中，在自适应Transformer模型的顶层添加一个全连接层，通过全连接层输出情感分类结果；5：将在线评论数据进行标注作为训练数据；6：同时训练自编码器和自适应Transformer模型，得到在线评论情感分析模型；7：评估在线评论情感分析模型并衡量模型性能；8：对在线评论情感分析模型进行最终评估。
基于编码器 transformer 在线评论情感分析方法

[发明专利]一种网联汽车动力电池阻抗异常的在线诊断系统-CN202210335691.5在审
发明人：曹军义;高静怡;雷亚国;陈首轩;李乃鹏;武通海 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G01R31/389 文献下载
摘要：一种网联汽车动力电池阻抗异常的在线诊断系统，包括电池模型自适应更新系统和电池阻抗在线辨识系统；电池模型自适应更新系统包括电池模型搭建、电池模型优化、电池模型验证；模型参数更新根据网联汽车行驶过程中的工况数据对电池模型参数进行求解，实现电池模型自适应更新；电池阻抗在线辨识系统包括阻抗在线辨识、辨识结果验证、阻抗异常报警，阻抗在线辨识通过在线辨识算法对电池模型进行参数辨识；辨识结果验证对阻抗在线辨识结果进行判断，将正常值反馈至电池模型自适应更新系统，将异常值输出；阻抗异常报警将出现的异常阻抗值、异常的电池单体代号的信息输出；本发明实现网联汽车动力电池阻抗的在线诊断，保障行车安全。
一种汽车动力电池阻抗异常在线诊断系统

[发明专利]一种基于ErrP的运动想象算法在线自适应方法-CN202211592470.2在审
发明人：陶唐飞;贾亚光;徐光华;陈瑞泉;高钰翔;郑小伟 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ErrP的运动想象算法在线自适应方法，用于解决MI脑机接口系统识别算法在线分类准确率的问题。本发明方法通过检测ErrP对MI在线识别结果校正，从而生成MI试次的伪标签，并将带标签的在线MI脑电数据用于其识别算法的在线自适应，通过在线自适应的方法提高MI识别算法在线准确率。本发明利用ErrP脑电信号对MI识别算法进行在线自适应训练，而因ErrP脑电信号自身平稳性强，且分类准确率高，因此提高了MI分类器的在线分类准确性，从而在使用者不同状态下都能保持MI‑BCI系统较高的在线性能及可用性
一种基于 errp 运动想象算法在线自适应方法

[发明专利]一种自适应在线滤波方法-CN201710492221.9在审
发明人：金学波;易圣伦;苏婷立 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种自适应在线滤波方法，该方法是一种基于自适应当前统计模型的改进的卡尔曼滤波器的方法。首先，为了到达在线去噪的目的，采用了递归卡尔曼滤波；其次，运用自适应当前统计模型来抓取数据的波动特性，同时也去除估计过程中的有色噪音；最后，引入滑动窗口，并且运用一种自适应平滑滤波的误差补偿方法，将测量噪音收敛于真值其利用多个自适应模型实时修正参数，解决了传感器测量数据的高精度在线去噪问题，具有普适性。
一种自适应在线滤波方法

[发明专利]一种RFID阅读器故障自适应定位方法-CN202010028807.1有效
发明人：刘发贵;钟德祥 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-01-11 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06K7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种RFID阅读器故障自适应定位方法。所述方法包括如下步骤：构建RFID阅读器故障自适应定位系统；根据RFID阅读器故障自适应定位系统提出在线顺序模糊宽度学习系统；基于在线顺序模糊宽度学习系统提出RFID阅读器故障自适应策略；基于RFID阅读器故障自适应策略完成RFID阅读器故障自适应定位。通过一种RFID阅读器故障自适应定位方法能够对环境中持续到达的数据流进行处理，并在部分阅读器出现故障时能够对后续的数据流进行处理，以达到长时间稳定定位的目标。
一种 rfid 阅读器故障自适应定位方法

[发明专利]视频场景下在线自适应的异常事件检测方法-CN201610212435.1有效
发明人：徐向华;吕艳艳;李平 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2016-04-07 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频场景下在线自适应的异常事件检测方法。本发明是基于三维光流直方图的时空域特征和在线自适应的异常事件检测的方法，该方法在特征提取阶段，使用三维光流直方图作为视频场景下基于时空域的前景目标运动的描述子，在异常事件检测阶段，使用在线自适应的方法来进行检测本发明不仅在特征提取阶段使用了基于三维的光流直方图的时空域信息，而且在检测阶段使用在线自适应的方法，提升了异常事件检测模型对不同场景的适应性。
视频场景在线自适应异常事件检测方法

[发明专利]一种基于在线频域递推辨识的飞机自适应控制方法-CN202310168326.4有效
发明人：刘凯;金泽宇;周大鹏;安帅斌;董哲;闫明;侯霖飞;段俊屹;吴国强;吴高奡 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明属于飞机控制技术领域，涉及一种基于在线频域递推辨识的飞机自适应控制方法，包括在线递推的频域气动参数辨识方法和改进自适应干扰抑制控制方法。改进自适应动态逆控制在传统自适应动态逆控制基础上引入超前矫正环节，使得自适应动态逆控制器响应更快，结合在线辨识方法可以实现气动模型不准确情况下的高精度控制，将其应用于飞机俯仰姿态控制，相比传统控制器和普通的自适应动态逆控制器而言
一种基于在线频域递推辨识飞机自适应控制方法

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