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[发明专利]全双工无线电通信中的节能多项式核函数生成-CN201610331445.7有效
发明人：法尔哈纳·谢赫;李庆恩;叶书苹;薛峰;阿努加·苏伦德拉·维迪雅 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2016-05-18 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： H04B1/52 文献下载
摘要：本公开涉及全双工无线电通信中的节能多项式核函数生成。多项式核函数生成器被配置为在通信设备或系统中减轻接收器路径中来自包括非线性组件的发送器路径的非线性特征。多项式核函数生成器操作以生成多项式核函数，该多项式核函数可以被利用来作为被应用于非线性特征的非线性函数的分段多项式近似的函数来建模非线性特征。多项式核函数生成器在无乘法器的架构中生成核函数，其中对数域中的多项式计算使用固定数量的加法器。
双工无线电通信中的节能多项式函数生成

[发明专利]一种基于向量同态加密的隐私保护的线性SVM模型训练方法-CN201810317657.9有效
发明人：杨浩淼;从鑫;张可;黄云帆;何伟超;张有;李洪伟 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： H04L9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于向量同态加密的隐私保护的线性SVM模型训练方法，属于信息技术安全领域，包括以下步骤：步骤1.使用者采用基于向量的同态加密方案VHE对训练数据集进行加密，并将加密结果发送至服务器；步骤2.服务器对加密结果进行计算，得到密文线性核函数矩阵并将密文线性核函数矩阵返回至使用者；步骤3.使用者对密文线性核函数矩阵进行解密，得到明文线性核函数矩阵并将明文线性核函数矩阵发送至服务器；步骤4.服务器采用密文SMO算法对明文线性核函数矩阵进行训练，并将训练结果返回至使用者。
一种基于向量同态加密隐私保护线性 svm 模型训练方法

[发明专利]一种非线性非平稳微弱复杂振动故障信号的特征提取方法-CN201810416382.4有效
发明人：潘昊;常凯;汪洪涛;潘爽;徐劲力;黄丰云;张晓帆 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性非平稳微弱复杂振动故障信号的特征提取方法，包括如下步骤：步骤一，对样本进行预处理；步骤二，选择基核函数；步骤三，对基核函数进行组合；步骤四，构造多核函数并将其输入空间映射至一个低维空间该方法基于核函数的非线性映射能力，将核函数用于非线性、非平稳降噪信号的维度降低，从而实现特征信息的提取。
复杂振动故障信号特征提取核函数基核预处理非线性映射能力低维空间降噪信号输入空间特征信息提取特征维度降低映射多核向量样本

[发明专利]一种车辆状态估计方法-CN202310182028.0有效
发明人：葛泉波 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种车辆状态估计方法，包括：构建车辆状态的线性系统，车辆状态的线性系统采用状态方程和观测方程来描述，状态方程和观测方程中的噪声采用非高斯噪声统计模型来描述；在车辆状态的线性系统下，采用基于混合核函数的自适应核最大相关熵卡尔曼滤波方法，对车辆状态进行估计，以此获取车辆状态的最优状态估计；其中，在基于混合核函数的自适应核最大相关熵卡尔曼滤波方法中将针对观测方程残差项的核函数和针对状态方程预测误差项的核函数的加权和作为代价函数；以及核函数的核宽根据观测方程残差项自适应更新
一种车辆状态估计方法

[发明专利]一种非线性过程监控方法-CN201710552649.8在审
发明人：肖应旺;陈呈国;姚美银;张绪红;刘军;李丽 -专利权人：广东技术师范学院
申请日： 2017-07-07 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性过程监控方法，用于工业生产过程监控。本发明采用Fisher判别函数的思想构建优化核函数参数的目标函数，利用粒子群优化算法寻求目标函数最优解作为核函数的最优核参数，采用核函数主元分析的方法确定导致过程监控故障的原因，解决过程监控非线性的数据处理
一种非线性过程监控方法

[发明专利]一种基于多核主元分析模型的非线性过程监测方法-CN201910229732.0有效
发明人：张赫;葛英辉;童楚东 -专利权人：宁波大学
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多核主元分析模型的非线性过程监测方法，旨在建立并融合多个核函数所对应的KPCA模型，从而避免核函数的选择问题，并在此基础上实施有效地非线性过程监测。首先，本发明方法将常用的核函数类型全部考虑进来，避免了核函数的选择问题。因此本发明方法的通用性较强。其次，本发明方法因使用多个核函数分别建立多个不同的非线性过程监测模型，充分发挥了多模型建模的优势。可以说，本发明方法的故障检测效果不会弱于任何一个使用单个核函数的过程监测模型。综合这两点优势，本发明方法克服了传统基于KPCA的过程监测方法的不足，是一种更为优选的非线性过程监测方法。
一种基于多核分析模型非线性过程监测方法

[发明专利]一种非线性极限学习机算法-CN201711032186.9在审
发明人：王照锡;赵萌;陈胜勇;栾昊 -专利权人：天津理工大学
申请日： 2017-10-30 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种非线性极限学习机算法，目的在于通过推导出核函数所对应的映射，来代替极限学习机中输入层与隐含层之间的非线性映射，进而解决了当核函数映射的空间维数小于样本个数时，无法引入核函数的问题。当核函数映射空间的维数大于样本个数时，可以直接引入核函数；当映射空间的维数小于样本个数时，运用这种新的非线性极限学习机算法，由于特征空间维数小于样本个数，不会存在“维数灾难”等问题。通过Iris数据的测试，当多项式次数为3次时，映射后特征空间的维数小于训练样本个数，因此选用这种新的非线性极限学习机，得到测试精度为100％，对测试样本完全正确地进行了分类识别。
一种非线性极限学习机算法

[发明专利]一种混合傅里叶核函数支持向量机文本分类方法-CN201810160983.3有效
发明人：于舒娟;张昀;朱文峰;何伟;董茜茜;金海红 -专利权人：南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司
申请日： 2018-02-27 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提出了一种混合傅里叶核函数支持向量机文本分类方法。所述方法根据支持向量机中各种核函数不同的学习、泛化能力，进而通过线性加权混合多项式与傅里叶核函数，组成新的混合傅里叶核函数；由于核函数的学习能力以及泛化能力很大程度上影响支持向量机分类效果，因此把多项式核函数与傅里叶核函数相结合本发明方法继承了傅里叶核函数的高学习能力与多项式核函数的泛化能力，提高了支持向量机分类器的性能；并且与单核中的多项式核函数、高斯核函数、傅里叶核函数以及混合核函数中的多项式与高斯核组合核函数比较，混合傅里叶核函数具有更好的泛化
一种混合傅里叶核函数支持向量文本分类方法

[发明专利]一种基于双变加权核FCM算法的数据聚类方法-CN201810636707.X有效
发明人：唐益明;胡相慧;丰刚永;华丹阳;任福继;张有成;宋小成 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双变加权核FCM算法的数据聚类方法，首先对数据集合进行最优划分，使得目标函数最小；获得初始隶属度矩阵，典型值矩阵和初始聚类中心；计算多核高维空间中数据点和聚类中心的距离；迭代获得隶属度值，可能性典型值；以使目标函数得到最小值对应的聚类结果作为最终聚类结果。本发明采用组合核引导的核函数代替普通的欧式距离函数，能更好地划分线性数据和非线性数据；采用典型值矩阵来增强算法的抗噪性，提高算法聚类的准确率，可自动调整多种核在组合核中的比例来满足不同数据集对不同核函数的要求，解决了普通核算法对核函数选择的不确定问题。
一种基于加权 fcm 算法数据方法

[发明专利]一种基于区域核函数的多分量线性调频信号时频分析方法-CN202110634684.0有效
发明人：姚帅;刘昱含;蒋宇轩;方世良;刘吟佳;曹红丽 -专利权人：东南大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G01R23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区域核函数的多分量线性调频信号时频分析方法，第一步：获取待处理的多分量线性调频脉冲信号；第二步：计算模糊函数；第三步：在模糊域检测信号自项并估计信号自项在模糊域的径向角度；第四步：根据信号自项在模糊域中的分布设置区域函数；第五步：将扩展紧凑型核函数与区域函数相乘得到区域自适应核函数；第六步：将生成的区域自适应核函数与信号模糊函数相乘得到模糊域滤波后的信号，并将模糊域滤波后的信号变换到时频域得到信号的时频分析结果。本发明可在有效地抑制交叉项与噪声干扰的同时又尽可能地不减弱自项，适合对多分量线性调频信号进行高质量的时频分析。
一种基于区域函数分量线性调频信号分析方法

[发明专利]一种高光谱图像分类方法-CN201710406644.4在审
发明人：胡敏刚 -专利权人：太仓韬信信息科技有限公司
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及信息处理技术领域，公开了一种高光谱图像分类方法，对要分类的图像进行多尺度分割，对多尺度分割后的图像进行显著图提取，对显著图提取后的图像进行特征提取，对提取的图像特征进行归一化，对归一化后的图像特征用非线性核函数方法分类；非线性核函数方法具体是指高斯过程、支持向量机、核主成分分析、核函数费舍尔判别法、核投影寻踪法中的一种。大幅压缩了图像数据量，分类速度快；通过非线性映射，减少了辐射误差和几何误差影响，使得高光谱图像分类精度更高，适合高光谱遥感图像应用场合。
一种光谱图像分类方法

[发明专利]一种基于核权函数估计的望远镜非线性指向误差修正方法-CN202211455976.9在审
发明人：贺东;彭超;王愿康;黄永梅;王子豪 -专利权人：中国科学院光电技术研究所
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核权函数估计的望远镜非线性指向误差修正方法。具体步骤为：首先在运动平台上跟踪观测多颗恒星，通过观测数据和指向误差修正方法，计算各恒星在惯导系中的方位角和俯仰角，并计算指向误差修正方法校正后望远镜对各恒星的残余非线性方位指向误差和俯仰指向误差。然后建立目标的非线性方位指向误差和俯仰指向误差的核权函数估计模型，并用广义交叉核实法确定核权函数估计所需的窗宽参数。最后根据目标的位置信息，在指向误差修正方法校正线性指向误差的基础上，用建立的核权函数估计模型估计对目标的非线性方位指向误差和俯仰指向误差，进而得到进一步修正之后的引导值，引导望远镜快速高精度地指向目标。
一种基于函数估计望远镜非线性指向误差修正方法

[发明专利]基于高斯核函数模糊非相关判别转换的乳腺癌判别方法-CN201210465559.2无效
发明人：武小红;孙俊;傅海军;陆继远 -专利权人：江苏大学
申请日： 2012-11-16 - 公布日： 2013-03-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明是一种基于高斯核函数模糊非相关判别转换的乳腺癌判别方法，将核函数理论用于模糊非相关判别转换，实现乳腺癌的快速、准确判别。首先，实现数据的模糊化处理；接着计算最优鉴别向量集的第1个特征向量；然后计算本发明方法的一组最优鉴别向量集，利用核函数实现模糊非相关判别转换的非线性转换；最后将乳腺癌诊断数据集进行非线性转换而实现乳腺癌的正确判别本发明解决了模糊非相关判别转换难以处理线性不可分问题，利用非线性映射将乳腺癌诊断数据集数据映射到高维特征空间，用高斯核函数隐式实现在高维特征空间的计算，从而可以避免“维数灾难”的问题，能提取乳腺癌诊断数据集的非线性鉴别信息
基于高斯核函数模糊相关判别转换乳腺癌方法

[发明专利]基于混合核函数自适应融合的电力系统短期负荷预测方法-CN201911264453.4在审
发明人：许大星;王海伦;柴国飞;姜春娣 -专利权人：衢州学院
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于电力系统技术领域，公开了一种基于混合核函数自适应融合的电力系统短期负荷预测方法，从局部核函数和全局核函数库中各选取核函数并分配权重变量组成混合核函数，将该权重变量与核函数自身的参数放在一起组合成新的参数状态向量，并建立非线性的参数估计模型；然后基于参数估计模型利用高阶容积卡尔曼滤波对参数状态进行估计，使得局部核函数和全局核函数能自适应的融合，并利用训练好的神经网络对电力负荷进行预测。本发明提出基于混合核函数自适应融合的电力系统短期负荷预测方法，选择最优的神经网络混合核函数融合系数，提高负荷预测精度。
基于混合函数自适应融合电力系统短期负荷预测方法

[发明专利]一种基于核独立分量分析的胎儿心电检测方法-CN202210249288.0在审
发明人：郑威;何洁;樊宇轩;魏雪云 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： A61B5/344 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核独立分量分析的胎儿心电检测方法，采用核独立分量分析的信号分离方法，并基于该方法从孕妇腹壁心电信号中分离出胎儿心电信号，本发明采用核独立分量分析代替独立分量分析，它可以适应不同的信源分布另一方面，核独立分量分析为信号分离问题提供了一种新的解决方法，它不是基于单个非线性函数，而是基于候选非线性函数空间。将再生核Hilbert函数空间的再生特性引入到代价函数的构造过程，通过在整个再生核Hilbert函数空间的有效搜索，得到独立代价函数的近似值，提高胎儿心电信号提取的鲁棒性。
一种基于独立分量分析胎儿检测方法

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