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[发明专利]模式识别受体RIG-I在制备肿瘤诊断或预后评估试剂盒中的应用-CN201310688018.0有效
发明人：周烨;曹雪涛;侯晋 -专利权人：中国人民解放军第二军医大学
申请日： 2013-12-16 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： C12Q1/68 文献下载
摘要：本发明涉及生物技术和医学诊断领域，本发明研究发现，肿瘤患者的肿瘤组织中模式识别受体RIG-I分子的表达会显著下调，且下调的幅度与患者的生存时间存在相关性，其低表达与患者的预后差显著相关。本发明提供了模式识别受体RIG-I在制备肿瘤诊断或预后评估试剂盒中的应用，以及相应的检测试剂盒。
模式识别受体 rig 制备肿瘤诊断预后评估试剂盒中的应用

[发明专利]一种基于LSTM的雷达搜索模式识别方法-CN202111623972.2有效
发明人：杨双懋;李昊;张朔 -专利权人：中国电子科技集团公司第二十九研究所
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM的雷达搜索模式识别方法，包括：S1：仿真生成两部雷达侦察站对一部多功能雷达的各类搜索模式下时域雷达脉冲描述字PDW序列；S2：把两部雷达侦察站分选的PDW序列按照预设的时间长度融合构建出数据集，将数据集划分为训练样本和测试样本，每个样本设置有标签值；S3：构建LSTM网络，并初始化所述LSTM网络；S4：根据训练样本，对LSTM网络进行训练，得到多功能雷达搜索模式识别模型；S5：将步骤S2得到的测试样本输入步骤S4得到的多功能雷达搜索模式识别模型，完成多功能雷达搜索模式识别模型的性能检验；S6：将需要识别的两部雷达侦察站的PDW序列，输入经步骤S5验证通过的多功能雷达搜索模式识别模型，实现多功能雷达搜索模式的识别判断
一种基于 lstm 雷达搜索模式识别方法

[发明专利]一种基于时空特征提取深度学习的调制模式识别方法-CN202110207526.7有效
发明人：骆春波;张富鑫;罗杨;李智;徐加朗;许燕;方泊航 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-02-25 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空特征提取深度学习的调制模式识别方法。该方法包括收集待识别调制模式的信号；构建包括参数估计模块、参数变化模块和时空特征提取模块的自动调制识别深度学习模型，并对其进行训练；采用训练好的自动调制识别深度学习模型对收集的信号进行调制模式识别。本发明为了解决现有技术中的调制识别模型复杂度较高，难以在低模型复杂度的情况下实现高识别准确率的问题，提出了一种基于参数估计和变换的时空特征提取自动调制模式识别深度学习模型，利用该模型进行调制模式识别的参数量要少于现有的基于深度学习的自动调制识别方法，在训练开销方面要低于其他具有同等识别准确率水平的方法。
一种基于时空特征提取深度学习调制模式识别方法

[发明专利]一种主轴承的工况识别方法、装置及介质-CN202211121572.6在审
发明人：廖金军;聂明娇;徐震;曹龙飞;江峻;吴松林;唐山林;刘华;李胜;邱宇 -专利权人：中国铁建重工集团股份有限公司
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种主轴承的工况识别方法、装置及介质，适用于盾构机主轴承技术领域。该方法通过对工作参数进行影响因素的评判分为绝对判断标准参数和相对判断标准参数，进而根据专家系统构建工况模式识别分类器，避免现有的工况识别方法仅是通过工作参数自身的变化导致的识别片面不准确的问题，在绝对判断标准参数通过工况模式识别分类器得到的分类结果的基础上，对于非正常工况继续通过相对判断标准参数进一步通过工况模式识别分类器分类识别得到最终分类结果。综上，经过绝对判断、相对判断的双重判断，结合工况模式识别分类器进行分类识别，提升盾构机主轴承的工况识别结果的可靠性。
一种主轴工况识别方法装置介质

[发明专利]一种基于分层网络模型的轴承故障诊断方法及系统-CN202111676981.8在审
发明人：陆宝春;王飞;翁朝阳 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层模型的轴承故障诊断方法及系统，将轴承故障模式识别网络和故障程度识别网络分开设计，但通过特征共享层连接为一个整体。分层模型训练过程中使用两阶段训练法，优先更新故障模式识别层，待故障模式识别率较高后再更新3个故障程度识别层，同时微调故障模式识别层。迭代过程中根据3个故障程度识别层的损失函数自适应地调整其在总损失函数中的占比，以此均衡各层的收敛速度。所提分层模型充分利用了故障模式和故障程度的层次关系，可以针对每一层各自的任务调整模型参数，强化了诊断模型识别故障模式和故障程度的能力，而且分层模型结构灵活，各层功能明确，层次化结构方便扩展其他功能。
一种基于分层网络模型轴承故障诊断方法系统

[实用新型]模式识别装置及车机系统-CN201120234874.5有效
发明人：姜宇 -专利权人：上海博泰悦臻电子设备制造有限公司
申请日： 2011-07-05 - 公布日： 2012-03-21 - 主分类号： B60R16/02 文献下载
摘要：一种模式识别装置及车机系统，所述模式识别装置设置于车内，包括：蓝牙模块和与所述蓝牙模块相连的处理器，其中，所述蓝牙模块，适于与移动车载设备进行通信；所述处理器，适于控制所述蓝牙模块与所述移动车载设备进行配对，在配对成功后产生车内模式信号并发送至所述蓝牙模块。上述方案的模式识别装置给用户提供了很大的便利，制造简单，成本低。
模式识别装置系统

[发明专利]一种装备的故障隔离和定位方法-CN202110517401.4在审
发明人：李兴旺;肖红玉;汪慧云;章程;郎国伟 -专利权人：中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所
申请日： 2021-05-12 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种装备的故障隔离和定位方法，根据装备中各设备间的功能关联关系梳理出各设备间的关联故障模式以及关联故障模式的影响关系；建立各设备与关联故障模式间的相关性模型，并基于相关性模型构建推理机制；为相关性模型中每个关联故障模式建立故障模式识别方程；通过故障模式识别方程识别出装备在运行中设备发生的故障模式，将识别出的关联故障模式和相关性模型作为推理机制的输入，推理机制定位出发生故障的源设备，从而对故障进行隔离。本发明有效解决了设备交联故障的隔离定位难题，既能满足大型装备多系统的故障隔离和定位，也可应用于单个产品内部模块间的故障隔离和定位。
一种装备故障隔离定位方法

[发明专利]基于模式识别控制烹饪目标温度的方法、控制装置及灶具-CN201910985585.X在审
发明人：陈小平;王溯;司徒伟贤;王成;刘耀斌 -专利权人：佛山市云米电器科技有限公司;陈小平
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： F24C7/08 文献下载
摘要：一种基于模式识别控制烹饪目标温度的方法、装置及其灶具，方法,含有如下步骤，S1，识别不同的烹饪模式；S2,获得与所识别的烹饪模式对应的烹饪目标温度；S3,调控灶具输出功率实现以烹饪目标温度工作。装置设置有模式识别模块、主控模块和温度执行模块。本发明在基于烹饪模式识别的基础上获得对应的烹饪目标温度，调控灶具输出功率实现以烹饪目标温度工作，能够调控灶具输出符合实际烹饪模式的烹饪目标温度，实现烹饪的高质量操作。
基于模式识别控制烹饪目标温度方法装置灶具

[发明专利]考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别方法-CN201910237693.9有效
发明人：司文荣;傅晨钊;陆启宇;黄华;高凯;胡正勇;陈璐 -专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别方法，包括以下步骤：1)在实验室条件下，进行具有准确参考相位超声检测的局部放电信号的模式识别过程；2)对于现场带电检测装置或在线监测系统，进行考虑相位差的超声检测局部放电信号模式识别过程与现有技术相比，本发明具有识别精度高等优点。
考虑相位差超声检测局部放电信号模式识别方法

[发明专利]一种仿生模式识别方法及其装置-CN201811119602.3有效
发明人：杨国为;万鸣华;杨章静;张凡龙;詹天明;杨鹏 -专利权人：南京审计大学
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种仿生模式识别方法及其装置，由于在识别待检测样本时引入了分类器的识别机制，使得判断待检测样本是属于某样本种类的识别区域还是属于分类器的拒识区域时比较容易实现，从而提高了模式识别的效率；同时，分类器充分利用“同源”同类样本连续性、区域连通性的特点，形成一种求解“同源”同类样本区域的紧密包裹曲面方法和判定一点是否在该紧密包裹曲面内的判别函数方法，利于提高待检测样本在种类识别过程中的准确性，为仿生模式识别提供一种正确识别率高、效果佳的模式识别模型。
仿生模式识别待检测样本分类器紧密包裹同源样本模式识别模型模式识别判别函数区域连通样本区域种类识别识别率求解判定引入

[发明专利]基于自适应修正神经网络的模式识别方法-CN201310422987.1有效
发明人：高甜容;岳东峰;孙雨;王进;朱磊森;张莹莹;崔梦莹;王文剑;高冉;杜易;冒蓉 -专利权人：北方信息控制集团有限公司
申请日： 2013-09-17 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明涉及模式识别领域，具体的说是一种基于自适应修正神经网络的模式识别方法；该方法首先采用概率神经网络模型对输入的训练样本进行分类，得到分类正确的样本和分类错误的样本；然后在概率神经网络模型结构的基础上添加输入层、中心层和激励层，构建自适应修正神经网络模型结构；之后针对概率神经网络模型分类错误的样本，以自身为中心点，计算与其他类别样本间的允许半径，聚类同类别错误样本，从而实现分类模式的批量修正以及判决分界面的重新规划，建立自适应修正神经网络模型；最后基于自适应修正神经网络模型对输入的测试样本进行模式识别；本发明具有模式分类准确率高、模型泛化能力强、分类实时性能好、应用前景广阔等特点。
基于自适应修正神经网络模式识别方法

[发明专利]一种基于Mask R-CNN的无线通信调制模式识别方法-CN202110510807.X在审
发明人：李攀攀;谢正霞;乐光学 -专利权人：嘉兴学院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Mask R‑CNN的无线通信调制模式识别方法，包括所述基于Mask R‑CNN的无线通信调制模式识别方以下步骤：S101：不同调制模式射频信号的归一化处理；S102：信号调制模式识别Mask R‑CNN神经网络的训练；S103：信号调制模式识别Mask R‑CNN神经网络的优化。通过引入了对射频信号的归一化技术，使得不同调制模型相互混杂和叠加的信号能以统一的量纲输入到Mask R‑CNN神经网络中进行训练，通过对Mask R‑CNN神经网络的训练，充分利用神经网络的强大的分类能力，识别出混杂信号中的调制模式
一种基于 mask cnn 无线通信调制模式识别方法

[发明专利]基于卷积神经网络的大坝监测数据发展模式识别方法-CN202011403617.X有效
发明人：孙辅庭;沈海尧 -专利权人：中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;国家能源局大坝安全监察中心
申请日： 2020-12-04 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的大坝监测数据发展模式识别方法。本发明的目的是提供一种快速、准确、高效的基于卷积神经网络的大坝监测数据发展模式识别方法。本发明的技术方案是：一种基于卷积神经网络的大坝监测数据发展模式识别方法，对于任意待识别大坝监测数据序列，以多时间尺度进行数据预处理，并调用训练好的卷积神经网络模型进行多时间尺度模式识别，得到识别成果；所述卷积神经网络模型的训练方法如下：S1：收集获取大量大坝监测数据序列；S2：构建用于监测数据序列模式识别的卷积神经网络模型；S3：对学习样本进行数据预处理以满足卷积神经网络的输入格式。
基于卷积神经网络大坝监测数据发展模式识别方法

[发明专利]一种下行传输模式识别方法及系统-CN202111144548.X在审
发明人：敖伟成;何健;李辉 -专利权人：中信科移动通信技术股份有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明提供一种下行传输模式识别方法及系统，包括：获取待处理下行控制信息DCI集合，对待处理DCI集合中的任一DCI进行判断识别；若判断获知任一DCI在单天线模式下存在多种TM模式，则采用预设双周期进行预设优选传输模式识别，获得第一确定传输模式，否则按照普通DCI进行传输模式识别，获得第二确定传输模式；若判断获知任一DCI在双天线模式下存在多种TM模式，则基于预设指定传输模式进行频偏估计，获得第三确定传输模式。本发明通过在LTE旁路分析系统中采用下行传输模式智能识别方法，基于对实际基站空口信号分析，通过模式解析统计及信道估计，提出快速识别方案，在不减少监控用户数的同时提高PDSCH解析率。
一种下行传输模式识别方法系统

[发明专利]基于大数据的汽车安全人工智能管家系统及其运行方式-CN202010401146.2在审
发明人：宋毅恒;陈锦祥;朱佳恒;陈嘉顺 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-05-13 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G08G1/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的汽车安全人工智能管家系统及其运行方式，包括大数据平台，模式识别模块，可视化模块和智能管理模块，其中，大数据平台同时连接至模式识别模块和可视化模块；模式识别模块、智能管理模块、可视化模块依次相连，并且，模式识别模块连接至可视化模块。本发明能够自动从大数据平台获取最新数据，通过模式识别提取或生成智能管理模块中所需的数据，基于大数据，结合人工智能，实现多种智能车辆安全管理功能，并通过可视化模块实时与用户交互。
基于数据汽车安全人工智能管家系统及其运行方式

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