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[发明专利]一种应用于基站通信的加权局部线性回归的信道估计方法-CN202011205140.4有效
发明人：李小红;栾琨明;景叔武;高中有 -专利权人：四川天邑康和通信股份有限公司
申请日： 2020-11-02 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于基站通信的加权局部线性回归的信道估计方法，包括：LS信道估计、计算平均信道系数、确定每个点平滑处理需要的数据长度、计算前后关联区域内每个点的权重矩阵、构造线性回归矩阵、数据平滑处理基于加权局部线性回归方法的信道估计方案利用加权局部线性回归方法对信道系数进行平滑处理，达到消除噪声的目的。
一种应用于基站通信加权局部线性回归信道估计方法

[发明专利]一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统-CN202211464179.7有效
发明人：罗运;苏世亮 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的空间非线性回归方法及系统，对数据计算空间权重矩阵和二阶邻接矩阵；使用弱回归模型进行局部加权回归，拟合得到局部弱回归模型；对数据进行预测转换，得到二阶回归数据；将二阶邻接矩阵作为局部筛选，局部弱回归模型作为基础回归模型，空间权重矩阵作为局部权重，使用集成方法中的混合模型对二阶回归数据进行拟合，得到局部集成模型；使用局部留一法交叉验证，对模型进行评估选择，得到最优的空间非线性回归模型。本发明将集成学习中的混和模型引入空间回归，并使用弱回归模型作为基础局部回归模型以引入非线性关系，从而得到高效的空间非线性回归模型，以此捕捉空间非平稳性中的非线性关系。
一种基于集成学习空间非线性回归方法系统

[发明专利]一种基于云平台的局部加权线性回归预测运算的方法-CN201110356943.4有效
发明人：刘建明;王继业;赵丙镇;栗宁;王风雨;张素香;吕厚雷;闫爱梅 -专利权人：国网信息通信有限公司;北京国电通网络技术有限公司
申请日： 2011-11-11 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云平台的局部加权线性回归预测运算的方法，运用映射简化计算框架对海量数据进行局部加权线性回归预测运算，步骤包括：确定带预测点，映射简化计算框架将待运算的数据点划分到多个节点储存在云平台上；各节点同时开始对划分到本节点上的待运算数据点进行运算，找到带运算数据点中距离符合第一阈值的数据点；对符合第一阈值的数据点中数据进行加权处理，利用加权处理后的数据值计算出回归系数，代入到回归方程，计算出的回归方程的解即为预测值
一种基于平台局部加权线性回归预测运算方法

[发明专利]基于样本协同表示的即时学习的软测量建模方法-CN202111432914.1有效
发明人：王平;白玮;吴昂山;尹贻超 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于样本协同表示的即时学习的软测量建模方法，该方法通过协同表示算法获得历史样本的权重矩阵，并通过加权岭回归算法建立加权岭回归模型，将两种算法进行融合，形成统一的优化目标。对于采集的查询数据，首先计算查询数据与训练样本的加权欧式距离，并将加权欧式距离融合到协同表示的正则项中，计算协同表示系数及各历史样本的权重矩阵，然后根据各样本的权重矩阵建立加权岭回归模型计算查询数据对应的输出值本发明不仅能够很好地处理工业过程的非线性、时变性及多重共线性问题，还将相似样本选择和局部模型的构建融合到一个优化函数中，实现利用局部模型的信息指导相似样本的选择，提高相似样本的可靠性及局部模型的预测精度
基于样本协同表示即时学习测量建模方法

[发明专利]基于局部二次加权核主成分回归的辊道窑温度建模方法-CN201711370985.7有效
发明人：陈宁;田爽;桂卫华;李旭;吴昌宝;戴佳阳;袁小峰;谢滨 -专利权人：中南大学;湖南杉杉新能源有限公司
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部二次加权核主成分回归的辊道窑温度软测量建模方法。利用相似度较高的局部样本数据，结合辊道窑存在的高维度、非线性及过程时变等特性，分别引入核技巧、即时学习等技术，建立基于局部加权核主成分回归的辊道窑温度软测量模型；最后考虑到局部建模样本数据的输入变量对输出变量的影响程度不同，对局部建模变量二次加权，建立基于局部二次加权核主成分回归的辊道窑温度软测量模型，实现对辊道窑温度精确预测。
基于局部二次加权成分回归辊道窑温度建模方法

[发明专利]一种基于局部加权线性回归模型的交叉推荐方法及系统-CN201810058410.X在审
发明人：于旭;杜军威;于淼;胡强;张国栋 -专利权人：青岛科技大学;青岛大学
申请日： 2018-01-22 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于局部加权线性回归模型的交叉推荐方法及系统，该交叉推荐方法包括：获取用户在目标对象中对至少一目标项目的评分记录及在与目标对象相关的辅助对象中对至少一辅助项目的辅助评分记录；根据评分记录及辅助评分记录建立待评目标项目的待评项目向量；将待评项目向量扩展为增广向量，并根据增广向量建立局部加权线性回归模型；利用随机梯度下降算法，对局部加权线性回归模型进行求解，得到优化解；根据优化解计算得出对目标对象中的待评目标项目的预测评分；将预测评分满足预设评分标准的待评目标项目推荐给用户
局部加权线性回归评分记录目标对象目标项目向量目标项目推荐辅助对象辅助项目评分标准评分数据随机梯度推荐系统下降算法向量建立向量扩展行为数据预测准确率求解拟合预设优化

[发明专利]用于电力系统灵敏度在线辨识的噪声自助集成回归方法-CN202010248456.5有效
发明人：张俊勃;唐伟宁 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-04-01 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于电力系统灵敏度在线辨识的噪声自助集成回归方法，该方法在对灵敏度参数矩阵进行辨识的过程中，通过向数据中添加白噪声的方法，以降低数据中测量噪声的负面影响。噪声自助集成的回归方法计算复杂度和结果的平均值等价于含L2范数的局部加权最小二乘回归方法。相对于传统的局部加权最小二乘回归方法，该方法解决了电力系统采样的数据集中包含的测量噪声导致回归结果误差较大的问题，更适合于噪声较强且数据共线性较大的电力系统数据集。本发明提出的噪声自助集成回归方法有利于电力系统线性化模型的辨识。
用于电力系统灵敏度在线辨识噪声自助集成回归方法

[发明专利]基于局部加权线性回归的超密集网络负载均衡优化方法-CN201710555308.6有效
发明人：潘志文;马恺;刘楠;尤肖虎 -专利权人：东南大学
申请日： 2017-07-10 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： H04W28/08 文献下载
摘要：本发明提供一种基于局部加权线性回归的超密集网络负载均衡优化方法，联合调整所有小站的代价偏置值，首先利用局部线性加权回归的方法从基站收集的每日的负载数据中拟合得到基站的负载曲线，为基于代价的分布式用户连接方法提供一个较优的迭代初始值通过局部线性加权回归方法设置初始值，并预测某个时刻接入基站的用户人数，大大降低迭代次数和计算复杂度。
基于局部加权线性回归密集网络负载均衡优化方法

[发明专利]基于局部加权分位数回归修正信用评分卡特征偏移的方法-CN201910975294.2有效
发明人：马林;吴丹 -专利权人：深圳市小赢信息技术有限责任公司
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种基于局部加权分位数回归修正信用评分卡特征偏移的方法，包括五个步骤。步骤1：收集信用评分卡风险特征变量随时间周期变化的样本数据，数据按照时间单位进行数据清洗和统计处理；步骤2：按照时间单位对特征变量进行加权，构造分位数回归模型；步骤3：利用梯度下降法优化该分位数回归参数并确定回归模型本方法在局部使用线性方法对非线性函数进行近似逼近，对随时间周期的非线性变化进行线性逼近，简化了模型的复杂性，使得工程实施更容易执行。
基于局部加权位数回归修正信用评分卡特偏移方法

[发明专利]一种基于分布式矩阵加权融合高斯滤波的目标跟踪方法-CN202110060141.2在审
发明人：陈博;鲍元康;胡中尧;李同祥 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-01-18 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于分布式矩阵加权融合高斯滤波的目标跟踪方法，该方法首先利用高斯滤波进行局部状态估计，接着利用统计线性回归方法来逼近局部估计之间的误差互协方差，最后通过求解最优化问题得到极大似然准则下的最优化参数，本发明减少了统计线性回归中线性化误差带来的性能损失，提高了目标跟踪精度。
一种基于分布式矩阵加权融合滤波目标跟踪方法

[发明专利]基于局部线性回归的机器人运动学标定方法及标定装置-CN202110773525.9有效
发明人：吴军;叶豪;于广 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于局部线性回归的机器人运动学标定方法及标定方法，首先确定机器人的几何误差模型；进一步根据测量噪声方差矩阵对几何误差模型加权处理；最后基于局部线性回归方法估计在任意位姿处的几何误差并预测相应的定位误差
基于局部线性回归机器人运动学标定方法装置

[发明专利]基于整体优化的即时学习的软测量建模方法及装置-CN202210151538.7在审
发明人：王智权;袁志宏;白玮;李秀洁;吴昂山;徐飞;许恒微;宋垚 -专利权人：清华大学;江苏斯尔邦石化有限公司
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于整体优化的即时学习的软测量建模方法、装置、电子设备及存储介质，该方法通过协同表示算法获得历史样本的权重矩阵，并通过加权岭回归算法建立加权岭回归模型，将两种算法进行融合，形成统一的即时学习优化目标从而很好地处理工业过程的非线性、时变性及多重共线性问题，还将相似样本选择和局部模型的构建融合到一个优化函数中，实现利用局部模型的信息指导相似样本的选择，提高相似样本的可靠性及局部模型的预测精度。
基于整体优化即时学习测量建模方法装置

[发明专利]一种基于局部加权慢特征回归的非线性动态生产过程产品质量预测方法-CN201910510813.8在审
发明人：袁小锋;周姣;王雅琳;阳春华;桂卫华 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-06-13 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部加权慢特征回归的非线性动态生产过程产品质量预测方法，属于动态分析技术领域，包括以下步骤：基于生产过程，选取对产品质量有影响的相关变量，采集样本，建立输入矩阵和输出向量；根据样本相似度给输入矩阵赋权值，建立样本权值矩阵；计算输入矩阵的差分量，获得差分输入矩阵；根据差分相似度给差分输入矩阵赋权值，建立差分权值矩阵；采用局部加权慢特征分析方法，提取与质量相关的非线性慢特征；利用最小二乘法建立基于非线性慢特征的局部回归预测模型本发明可以有效地提取出生产过程中的非线性特性和动态特性，具有计算简单、精度高、泛化性好等优点。
输入矩阵生产过程质量预测加权非线性动态样本矩阵非线性特性样本相似度最小二乘法动态分析动态特性局部回归权值矩阵输出向量特征分析预测模型差分量泛化性相似度有效地回归采集

[发明专利]一种基于局部加权线性回归模型的变频水泵出口流量预警方法-CN201610772233.2在审
发明人：王建东;朱迪;黄越;杨子江 -专利权人：北京协同创新智能电网技术有限公司
申请日： 2016-08-30 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部加权线性回归模型的变频水泵出口流量预警方法，根据水泵的流量特性，选取历史数据中与当前工作点位于相同变频器转速范围内的数据；基于选取的数据，以变频水泵的进出口压差为自变量，出口流量为因变量建立局部加权线性回归模型
一种基于局部加权线性回归模型变频水泵出口流量预警方法

[发明专利]结合直方图回归和纹理分析的灰度图像自动着色方法-CN201110107826.4有效
发明人：刘世光;张翔 -专利权人：天津大学
申请日： 2011-04-27 - 公布日： 2011-10-12 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：为达上述目的，本发明采取的技术方案是，结合直方图回归和纹理分析的灰度图像自动着色方法，包括以下步骤：1)图像直方图的局部加权回归分析：将局部加权回归算法同时运用到灰度图像和色源图像的直方图，得到直方图上每一点线性拟合后的斜率，其中，灰度图像为待着色的黑白图像，色源图像为颜色参考图像，获得斜率为零的点，称之为极点，极点包括极大值点和极小值点；2)极点的调整与匹配；3)纹理分析；4)加权着色。
结合直方图回归纹理分析灰度图像自动着色方法

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