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[发明专利]多属性地震数据反演方法和设备-CN201410093866.1在审
发明人：王颀;邹文;何光明;陈爱萍;陶正喜;陈小二;刘璞 -专利权人：中国石油集团川庆钻探工程有限公司地球物理勘探公司
申请日： 2014-03-13 - 公布日： 2014-07-30 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供了一种地震数据反演方法和设备，其中，所述的方法包括：A)对多属性三维地震数据进行网格化采样，其中，网格化采样是对多属性地震数据进行的三个维度各包括相同数量采样点的采样操作；B)基于用户的观察角度和基于预设的映射机制将网格化采样后的多属性地震数据映射到显示域，其中，映射机制是将地震数据转化到颜色空间的机制；C)对映射到显示域的多属性地震数据进行融合；D)对融合后的地震数据进行反演。本发明提升对地震数据进行多属性融合和反演的效率。
属性地震数据反演方法设备

[发明专利]一种产品个性化定制方法-CN201910755799.8有效
发明人：陶冶;侯瑞春;王晓东;徐凌伟;史操;李辉;赵孝芬;朱恺 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种产品个性化定制方法，包括针对每一种类型的产品分别建立产品模板库；获取用户对拟定制产品的各个属性的直觉模糊数；采用约束条件下的目标优化函数求解出每一个属性的权重确定值；利用所述权重确定值计算出每一个产品模板在所有属性上的权重模糊聚合值；根据所述权重模糊聚合值计算出每一个产品模板的隶属度与非隶属度的差值，并将最大差值所对应的产品模板作为最佳决策输出。本发明采取多属性模糊决策分析技术，在产品属性权重未知的情况下，通过“直觉模糊数”对候选的产品模板进行评价决策，最终选出最优的目标产品进行个性化定制，从而解决了用户需求准确获取的难题，简化了用户的操作，方便了用户的日常使用
一种产品个性化定制方法

[发明专利]一种基于多属性反演的隧道超前地质预报方法-CN202110424008.0有效
发明人：苏茂鑫;韩敏;薛翊国;王鹏;张开;马啸寅 -专利权人：山东大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G01V11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多属性反演的隧道超前地质预报方法，解决了现有技术中物探方法预报存在地质解释不够精确的问题，具有能够定性、定量解释隧道掌子面前方异常体，提高预报精度的有益效果，具体方案如下：一种基于多属性反演的隧道超前地质预报方法，包括通过物探方法获取隧道掌子面前方预报区域的反射波数据，获取围岩的各项物性参数，并提取和优化不同地质条件和/或不同地层的反射波属性；基于围岩的各项物性参数获得隧道掌子面前方需要探测的目标地质体信息，进而确定多属性反演的目标参数，并绘制目标参数曲线；根据反射波属性与目标参数曲线之间的关联度，获取最优的多属性组合；计算目标参数曲线与最优的多属性组合的映射关系。
一种基于属性反演隧道超前地质预报方法

[发明专利]多属性电子围栏的物理点布设方法及装置-CN202011388624.7在审
发明人：黎书琴;陈江力;王晓阳;胡善政;罗仕迁;张强 -专利权人：中国石油天然气集团有限公司;中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种多属性电子围栏的物理点布设方法及装置，该方法包括：根据数字正射影像图确定目标工区内各类障碍物的电子围栏；根据数字高程模型确定目标工区内高风险区各类风险源的电子围栏；将各类障碍物的电子围栏与各类风险源的电子围栏进行合并确定多属性电子围栏；根据标准观测系统的偏移参数对落入多属性电子围栏的物理点进行偏移处理，就近落在多属性电子围栏外的偏移条带内。本发明通过对地面障碍物和地形风险的多属性识别，提取各种障碍物信息以及风险源信息，最后对落入多属性电子围栏的物理点进行偏移处理，实现地震勘探物理点的快速优化布设，提高石油勘探的施工效率；同时降低石油勘探的施工风险
属性电子围栏物理布设方法装置

[发明专利]一种改进型最优化方法-CN201811258448.8在审
发明人：王猛;赵杨军;杨洁;廉冰;康晶 -专利权人：中国辐射防护研究院
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进型最优化方法，包括以下步骤：通过多属性效用分析方法进行前端处理，得出满足最速下降法的基本条件，经过前端处理后，对于不同影响因素权重组合的情况，每一种最高总效用值u_i，都对应着相应的备选方案P_i；建立最速下降法优化模型，用于在多个备选方案P_i中选出最优方案；通过优化模型进行多属性效用分析方法的末端数据处理，从而得出最优结果该方法采用最速下降法处理不同影响因素下最大效用数值，同时考虑了不同影响因素的权重，从而得出最优结果，使得决策更加科学化。
最速下降法影响因素前端处理效用分析优化模型最优结果改进型最优化备选基本条件最大效用数据处理重组合总效用权重决策

[发明专利]多属性列的存储、检索方法和装置以及电子设备-CN201811004784.X有效
发明人：王联辉;潘岳;郑博文;张包峰;张清伟;张浩然 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种多属性列的存储、检索方法和装置以及电子设备。该存储方法包括：将多属性列中每一次写入的至少一个数据对，按写入顺序排成一行，每个所述数据对由一个属性及其对应的属性值组成；将所述多属性列中至少一次写入的至少一行数据对，按列组成数个子列；为每个所述子列建立索引本发明实施例将多属性列中的属性及属性值按列组成子列，通过为各子列建立索引并存储，能够克服现有技术的缺陷，与第一种存储方式相比，便于数据检索时提高检索效率及速度；与第二种存储方式相比，尤其适用于属性数目不固定的多属性列，并且针对属性稀疏的情况，能够提高存储空间的利用率，避免存储资源浪费。
属性存储检索方法装置以及电子设备

[发明专利]基于局部加权C4.5算法的冲击地压危险等级预测方法-CN201810058598.8有效
发明人：王彦彬;彭连会;何满辉 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2018-01-22 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：该方法首先采用MDLP方法对样本数据中的连续属性数据进行离散化，再采用局部加权方法选择训练集并计算样本权重，利用样本权重计算各属性的信息增益率，根据信息增益率选择样本属性作为C4.5决策树的根节点及其它各分支节点的分裂属性，最后采用样本权重代替样本个数对建立的决策树进行悲观剪枝，实现对预测区域冲击地压危险等级的预测。本发明提供的基于局部加权C4.5算法的冲击地压危险等级预测方法，克服了ID3算法中采用信息增益选择节点分裂属性时偏向选择取值较多属性的不足，避免了过拟合问题，模型的预测准确性较高。
基于局部加权 c4 算法冲击地压危险等级预测方法

[发明专利]基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法-CN202210293883.4在审
发明人：李军伟;刘桓宇;赵奥祥;周林;连猛猛 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法，包括如下步骤：首先，将获取的专家语义评价值转化为有犹豫度差异的直觉模糊数，构成直觉模糊评价矩阵，其次，通过提出的改进直觉模糊熵确定属性权重，运用IFWA进行属性信息集结，得到专家的综合评价矩阵；然后，通过提出的改进直觉模糊距离确定专家权重，运用IFWA进行专家信息集结，得到各供应商的综合决策矩阵；最后采用计分函数法进行排序，然后得到各供应商的优先序本发明方案与传统算法相比，采用改进的直觉模糊熵和直觉模糊距离分别进行属性权重和专家权重的确定，其最终排序结果更加合理，具有重要的理论意义和应用价值。
基于直觉模糊理论属性决策供应商选择方法

[发明专利]多属性识别模型的建立方法、装置及多属性识别方法-CN201810890761.7有效
发明人：李磊;董远;白洪亮;熊风烨 -专利权人：北京一维大成科技有限公司
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供多属性识别模型的建立方法、装置及多属性识别方法，其中建立方法包括：将预先经过多属性标注的样本图像输入至第一模型进行学习，得到样本图像中每个图像的特征矩阵；将每个图像的特征矩阵输入至第二模型进行学习，得到每个图像的语义‑空间特征矩阵；根据特征矩阵获得各属性的第一预测值，根据语义‑空间特征矩阵获得各属性的第二预测值，将所述第一预测值和所述第二预测值进行加权求和，获得每个图像的各属性的综合预测值；当学习后得到的综合预测值与标签值之间的损失稳定在预设阈值范围内时，确定学习得到多属性识别模型。本发明实施例能够有效利用标注信息获取多属性在空间和语义上的关联，识别准确率高。
属性识别模型建立方法装置

[发明专利]一种应用于图片多属性预测的神经网络结构搜索方法-CN201810802108.0在审
发明人：黄思羽;李玺;张仲非 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-07-20 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于图片多属性预测的神经网络结构搜索方法，用于在图片多属性预测问题中搜索最优的神经网络结构。具体包括如下步骤：获取用于训练神经网络的图片多属性预测数据集，并定义训练目标；贪心搜索最优的神经网络结构；重新训练神经网络的参数，并预测新的输入图片样本的属性。本发明适用于真实图片多属性预测问题的神经网络结构的自动搜索，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。
神经网络结构预测训练神经网络搜索图片输入图片贪心搜索训练目标预测数据自动搜索鲁棒性样本应用

[发明专利]车辆多属性识别方法及系统-CN202110771219.1在审
发明人：李开;邹复好;方皓成 -专利权人：武汉魅瞳科技有限公司
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种车辆多属性识别方法及系统，该方法包括：创建多个单属性识别模型，每个所述单属性识别模型用于对车辆的一种属性进行识别；采用所述单属性识别模型对收集的样本车辆图像进行预标注，并基于预标注的所述样本车辆图像进行模型训练，获取训练好的多属性识别模型；采用所述多属性识别模型对待识别车辆图像进行识别，获取所述多属性识别模型输出的识别结果，所述识别结果包括多个车辆属性。本发明实施例使用开源数据进行单任务模型训练，完成真实场景采集数据的预标注功能，降低人工标注数据负担；使用统一框架完成车辆多种属性识别，简化属性识别结构，降低计算开销，提升车辆信息识别效率。
车辆属性识别方法系统

[发明专利]一种图像多属性识别方法、装置、设备及存储介质-CN202210651851.7在审
发明人：王光新;谭昶;张友国;贾若然;姜殿洪;冯祥;韩辉;李亚玲;张慧萍;宋薇薇 -专利权人：科大讯飞股份有限公司;讯飞智元信息科技有限公司
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种图像多属性识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取目标图像；基于第一属性识别模型预测目标图像的多属性类别；第一属性识别模型采用多个图像样本和对应的样本标签训练得到；多个图像样本包括第一种样本和/或第二种样本以及第三种样本，第一种样本对应的样本标签包括对应样本在多属性维度下的预测属性类别，第二种样本对应的样本标签包括对应样本在多属性维度中一部分维度下的真实属性类别和另一部分维度下的预测属性类别，第三种样本对应的样本标签包括对应样本在多属性维度下的真实属性类别，预测属性类别基于采用第三种样本和对应的样本标签训练得到的第二属性识别模型预测。
一种图像属性识别方法装置设备存储介质

[发明专利]基于直觉模糊博弈的多UUV协同动态机动决策方法-CN202011150929.4在审
发明人：刘禄;张立川;白春梅;张硕;任染臻 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-10-24 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于直觉模糊博弈的多UUV协同动态机动决策方法，属于多水下机器人协同对抗领域。首先对UUV机动可选方案进行直觉模糊多属性评价，得到了合作动态机动博弈的直觉模糊支付矩阵。然后，提出满足直觉模糊全序关系下的纳什均衡条件，建立了求解动态水下环境下的纳什均衡机动决策模型。本方法解决了水下环境弱连通性、不确定性以及多变性对建模难度的影响。
基于直觉模糊博弈 uuv 协同动态机动决策方法

[发明专利]一种基于多源数据的人脸多属性识别方法-CN202010305187.1有效
发明人：朱策;胡佃敏;章超;张铁;刘翼鹏 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明属于人脸属性识别技术领域，具体涉及一种基于多源数据的人脸多属性识别方法。本发明是针对单一人脸属性数据集往往包含的属性标签有限，经常不能满足多属性识别任务中对所有属性的标注需求的问题，提出的基于多源数据的人脸多属性识别方法，根据任意人脸属性识别任务的具体需求，都可以通过组合多个现有数据集共同满足任务所需的多项属性标注需求，并通过联合训练的方式，多个数据集之间相互促进，对人脸属性识别网络进行有效训练，从而实现对输入人脸图像进行多种属性联合识别。本发明的有益效果为，在满足任务所有属性标注需求的同时，通过多个数据集相互合作实现多属性之间的信息交互，完成多项属性联合训练目标，并提高网络泛化效果。
一种基于数据人脸多属性识别方法

[发明专利]一种联合局部区域检测与多级特征抓取的行人多属性识别方法-CN202110508765.6在审
发明人：楼群 -专利权人：深圳市七诚科技有限公司
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种联合局部区域检测与多级特征抓取的行人多属性识别方法，涉及行人属性识别技术领域。该联合局部区域检测与多级特征抓取的行人多属性识别方法，包括行人分割模块、特征融合模块和多任务学习模块，所述行人分割模块、特征融合模块和多任务学习模块融合成一个端到端的框架。本发明提供一种联合局部区域检测与多级特征抓取的行人多属性识别方法，基于对身份识别技术的深度学习，在减少无关信息的同时充分利用属性相关性信息，解决样本分布不均衡问题的同时增强对行人属性的识别能力，并且搭建了一个完整的行人多属性识别框架，可以解决环境信息干扰问题，还能充分利用多属性相关性以及额外的辅助信息来增强对各局部属性的识别能力。
一种联合局部区域检测多级特征抓取行人属性识别方法

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