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[发明专利]海洋锋面识别方法及装置-CN202211475833.4在审
发明人：陆桦 -专利权人：北京中安智能信息科技有限公司
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：计算水文要素数据的梯度幅值和梯度方向；根据梯度幅值和梯度方向得到水文要素数据的局部最大值；利用双阈值算法对局部最大值进行处理得到锋面点；利用两遍扫描算法对锋面点进行处理得到目标区域海洋锋面。根据各水文要素数据的梯度幅值和梯度方向，对该水文要素数据进行判断得到局部最大值，有效去除了图表中的伪边缘。利用双阈值算法，对得到的局部最大值进行处理，进一步对各水文要素数据中的噪声数据进行去除，保证得到锋面点的精确性。再利用两边扫描算法，将相邻的各锋面点连接为一个连通域，连接各连通域，进而得到连续的目标区域海洋锋面。
海洋锋面识别方法装置

[发明专利]基于变幅值变增益梯度极值搜索算法的照明节能控制方法-CN201610972537.3有效
发明人：殷春;周士伟;程玉华;吴姗姗;魏修岭;胡彬杨;黄雪刚;张博 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变幅值变增益梯度极值搜索算法的照明节能控制方法，通过PID闭环控制保持照度需求，同时又通过变幅值变增益梯度极值搜索算法，不断迭代快速寻找到照明系统能耗的最低值，并保持最低值稳定输出；在变幅值变增益梯度极值搜索算法中，引入一个正信号来改变扰动的幅值，这个信号先快速增大，以保证算法的精确度，然后减小，缩短了算法搜索所需的时间，此外引入另一个正信号来改变增益大小，使增益先增大后减小，增大时使算法的输出快速的向极值点靠近采用本发明可以提高梯度极值搜索算法的速度和准确度。
基于变幅值变增益梯度极值搜索算法照明节能控制方法

[发明专利]基于多点并行随机梯度下降的PID控制器参数自动整定方法-CN202111456107.3有效
发明人：蒋大钢;戚兴成;唐备;马源泽 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多点并行随机梯度下降的PID控制器参数自动整定方法，解决了智能优化算法在PID参数整定中出现的局部收敛和资源消耗大的不足，通过预先生成取样点集，匹配与取样点集对应的PID参数初始值并赋值给PID控制器实时获取输出曲线，设置评价指标判断输出曲线性能，不满足则基于双边扰动随机并行梯度下降算法对PID参数初始值做迭代优化处理，并将满足性能的点作为候选点，比较其他点参数的输出曲线，选取最优候选点，并结束多点并行随机梯度下降算法，在三阶线性模型下通过与遗传算法和粒子群算法的比较，验证多点随机并行梯度下降算法在PID参数整定的可行性和优越性，为PID参数自动整定提供新的、高效的算法。
基于多点并行随机梯度下降 pid 控制器参数自动方法

[发明专利]客户流失预警方法、设备及介质-CN202210183057.4在审
发明人：江元元 -专利权人：创络（上海）数据科技有限公司
申请日： 2022-02-27 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供一种客户流失预警方法、设备及介质，方法基于梯度提升决策树算法结合长短期记忆算法对数据进行处理，所述方法包括以下步骤：采集客户历史数据的原始数据集，采用梯度提升决策树算法预处理数据，选择客户特征数据；对预处理后的原始数据集进行优化，选择长短期记忆算法的最优化参数；采用长短期记忆算法以及所述S2步骤选择的最优化参数进行多层数据优化迭代，预测客户流失概率，对客户流失进行预警。本发明提出的客户流失预警方法，利用自适应增强算法和梯度提升树算法的融合提升模型在特征维度和样本权重处理的敏感度，结合长短期记忆算法以时序的角度可以更加敏感的获取流失意向。
客户流失预警方法设备介质

[发明专利]基于梯度下降的离线定位方法-CN201610510376.6有效
发明人：李扬;熊思捷;主苏杰;田晓华;王新兵 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2016-06-30 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G01S5/10 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于梯度下降的离线定位方法，其通过持续测量用户所在位置各个WiFi接入点的信号强度，运用梯度滤波算法对测量的RSS进行滤波处理，滤去非正常变化的RSSI值，再使用这些处理过的RSSI值应用梯度下降算法得到用户的位置
基于梯度下降离线定位方法

[发明专利]基于梯度传输优化的数据分布式训练方法、系统及介质-CN202211264023.4有效
发明人：徐徐;徐鹏飞;杨世飞;孙磊;邹小勇;刘宗斌 -专利权人：南京凯奥思数据技术有限公司
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： H04L69/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度传输优化的数据分布式训练方法、系统及介质，属于数据分布式计算领域，方法包括：各分机按照权重获取目标数据集后，分为训练集和测试集，通过标准算法模型对各分机进行训练；根据当前训练次数计算各分机的本地梯度，对每个分机的本地梯度进行压缩得到新梯度；主机根据各分机压缩后的新梯度计算所有分机的有效梯度的加权平均值得到主机的聚合梯度；各分机用聚合梯度更新权重项和偏置项参数并得到各分机的算法准确率，主机按权重对各分机对应的算法准确率进行加权平均
基于梯度传输优化数据分布式训练方法系统介质

[发明专利]一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法-CN202010509985.6在审
发明人：孙桂玲;王世杰;王志红;任向南 -专利权人：南开大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明属于推荐算法和凸优化技术领域，具体涉及一种应用于SVD++推荐算法的求解无约束凸优化方法。本发明深入发掘SVD++推荐算法梯度下降的局限性，提出了一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法。该方法同时利用了凸优化求解问题的高效性，结合SVD++推荐算法模型，利用回溯搜索对推荐算法中梯度下降问题进行求解。回溯SVD++推荐算法模型与传统推荐算法模型相比，可以更有效地利用算法中梯度下降自动更新学习率更快地求解全局最优解。实验结果表明，本发明提出的一种基于回溯求解凸优化SVD++的推荐算法具有很好的收敛性，与现有方法相比，可以有效提升推荐系统的准确性与效率。
一种基于回溯求解优化 svd 推荐算法

[发明专利]一种融合梯度特征和自适应模板的粒子滤波红外跟踪方法-CN201510703729.X有效
发明人：熊舒望;白宏阳;胡福东;苏文杰;明超;杨庆;李成美 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2015-10-26 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合梯度特征和自适应模板的粒子滤波红外跟踪方法，步骤如下：首先，采用粒子滤波算法作为红外图像跟踪算法的主体框架；其次，在灰度特征基础上融合描述梯度特征的梯度直方图作为目标观测模型；再次，在跟踪算法中融合自适应模板更新策略对目标特征模板进行更新；最后，为提高算法实时性，借助共享存储并行编程库对跟踪程序进行并行化。
梯度特征自适应融合跟踪算法红外跟踪粒子滤波粒子滤波算法梯度直方图并行编程跟踪程序共享存储红外目标红外图像红外制导灰度特征理论支持模板更新目标观测目标特征时间稳定运算效率主体框架并行化工程化实时性算法跟踪更新保证

[发明专利]一种基于深度梯度下降森林的轴承剩余寿命预测方法-CN202011273446.3在审
发明人：邵星;彭启明;王翠香;皋军;张成彬 -专利权人：盐城工学院
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度梯度下降森林模型的机械轴承剩余寿命预测方法，该方法将梯度下降算法集成至经典深度森林模型中，利用梯度下降算法具有降低模型损失、训练速度快和提高算法收敛速度等优点，提高了深度梯度下降森林模型的收敛速度并具有小样本预测性能；考虑到不同退化状态机械轴承的时间依赖性,采用长短时记忆网络(LSTM)作为前端提取轴承信号特征，挖掘轴承数据的时序性，深度梯度下降森林算法作为后端进行轴承剩余寿命预测，此方法降低了机械轴承剩余寿命预测的误差与预测花销
一种基于深度梯度下降森林轴承剩余寿命预测方法

[发明专利]一种基于相位梯度校正的四向离散余弦解包裹算法-CN202310233261.7在审
发明人：曾启林;于霄翊;熊显名;张文涛;杜浩;石冯睿 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2023-03-10 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G01B11/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相位梯度校正的四向离散余弦解包裹算法。通过偏振相机拍摄两幅图片经过图像拆分算法和八图四步相移算法得到包含物体变形信息且大小为M×N的二维包裹图像。其次包括设置二维包裹图像水平方向x与垂直方向y，以及在与x，y方向成45°角处增加了两个方向u，v相位梯度求解。根据相位梯度值与对应方向的相位梯度标准差进行比较来校准相位梯度，通过不断迭代校准离散余弦解包裹算法求解出的解包裹相位，使解包裹相位值更逼近真实值。
一种基于相位梯度校正离散余弦包裹算法

[发明专利]一种基于分数阶次信号处理的边缘检测方法-CN201010152357.3有效
发明人：叶永强;杨海波;姜斌;周大可 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2010-04-22 - 公布日： 2010-09-22 - 主分类号： H04N5/14 文献下载
摘要：该方法为对图像中所有的目标像素点利用分数阶次信号处理进行梯度运算以求取边缘的新算法，包括：从任意图像生成灰度矩阵，分别对该矩阵中各像素点应用检测算子进行梯度运算，得到各像素点的梯度幅值，然后对梯度图像进行非极大值抑制本发明省去了对图像进行平滑滤波预处理的过程，利用基于分数阶次信号处理的新颖求导算法进行梯度运算。该算法中的分数积分抑制了求导过程引入的干扰。该算法能应用于自动目标识别等领域。
一种基于分数信号处理边缘检测方法

[发明专利]一种基于径向梯度全变差的ART火焰切片重构方法-CN201610408917.4有效
发明人：张淑芳;王馥瑶;韩泽欣;张聪 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2018-10-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于径向梯度全变差的ART火焰切片重构算法，对火焰图像进行预处理；生成投影图像；根据ART准则求迭代权重矩阵W；根据ART代数迭代法重构图像；求解每次迭代图像的径向梯度和径向梯度全变差；与现有技术相比，本发明能够有效提高火焰图像的切片重构质量和重构速度；尤其在投影角度较少的情况下，该算法的去相关性更好，径向梯度图像更稀疏，且火焰重构过程稳定性好，算法鲁棒性强。
一种基于径向梯度全变差 art 火焰切片算法

[发明专利]求解条件非线性最优扰动的并行梯度定义数据处理方法-CN201910406606.8在审
发明人：穆斌;任菊慧;袁时金 -专利权人：同济大学
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种求解条件非线性最优扰动的并行梯度定义数据处理方法，属于计算机和大气海洋学科交叉领域，可用于大气海洋领域的数值天气和气候现象的可预报性研究。本发明的求解CNOP并行梯度定义方法是使用梯度定义方法代替伴随模式求解目标函数关于优化变量的梯度信息，并通过计算机领域的MPI并行技术将梯度信息的计算过程并行优化，然后使用基于梯度信息的约束优化算法——SPG2梯度投影算法优化求解得到CNOP。
并行梯度梯度信息求解求解条件数据处理扰动梯度投影算法计算机领域并行技术并行优化海洋领域计算过程目标函数气候现象学科交叉优化变量优化求解优化算法预报性可用计算机海洋天气研究

[发明专利]一种去中心化的参数服务器优化算法-CN201811475780.X在审
发明人：李欣鑫;吴维刚 -专利权人：中山大学
申请日： 2018-12-04 - 公布日： 2019-04-09 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种去中心化的参数服务器优化算法，将现有技术中的中心化参数服务器算法中的参数服务器去掉，把原来参数服务器的工作线程分散到每个工作节点中，进行模型训练时，采用随机梯度下降算法进行多次迭代的参数更新迭代过程为首先采用前向传播和反向传播进行每个工作节点的梯度计算，然后每个工作节点根据分配的参数服务器的工作线程负责的部分模型设定的网络层的梯度的收集并利用随机梯度下降算法进行参数更新，最后将所有工作节点的更新的参数取出构成全局网络模型的参数
参数服务器工作节点中心化参数更新多次迭代工作线程模型训练随机梯度下降算法优化算法迭代过程反向传播模型设定前向传播全局网络梯度计算网络层算法取出分配更新

[发明专利]产后出血预测方法、装置、终端及存储介质-CN202210495121.2在审
发明人：陈艳红;陈敦金;王志坚;黄素然;詹芷晴;甘玉杰;杜丽丽;廖色坭;陈子恩;赵磊 -专利权人：陈艳红
申请日： 2022-05-07 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请适用于临床预测技术领域，提供一种产后出血预测方法、装置、终端及存储介质，其中方法包括：根据预定标准，采集孕产妇临床数据；获取产前变量、产时变量和产后变量；基于人工神经网络、支持向量机、极端梯度推进算法，结合产前变量构建第一模型；基于人工神经网络、支持向量机、极端梯度推进算法，结合产前变量和产时变量构建第二模型；基于人工神经网络、支持向量机、极端梯度推进算法，结合产前变量和产时变量构建第三模型；基于人工神经网络和极端梯度推进算法
产后出血预测方法装置终端存储介质