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[发明专利]一种基于生成对抗模型的工业图像特征的提取方法-CN202310447614.3在审
发明人：周春荣;丁际友 -专利权人：苏州梅曼智能科技有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗模型的工业图像特征的提取方法，包括如下步骤：对Massachusetts特征图像数据集进行预处理后获得数据集；构建Improved DUNet模型；将数据集导入Improved DUNet模型中进行训练得到生成器；构建全局鉴别器和局部鉴别器，然后与生成器构成对抗训练模型；基于对抗训练模型，生成器分别与全局鉴别器和局部鉴别器进行对抗训练，对生成器提取的图像特征提取结果进行微调；将生成器的图像特征提取结果和微调后生成器的图像特征提取结果进行综合；对图像特征提取结果进行评价，本发明通过构建对抗训练模型对生成器提取的图像特征进行微调，使得提取出的图像特征连续，分割的精度高，将微调之前和微调之后的模型的分割结果进行综合
一种基于生成对抗模型工业图像特征提取方法

[发明专利]一种结合代谢组学技术和机器学习鉴别NFC和FC橙汁的方法-CN202210520799.1在审
发明人：邢冉冉;陈颖;孙瑞雪;张九凯;邓婷婷;于宁 -专利权人：中国检验检疫科学研究院
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种筛选用于鉴别NFC和FC橙汁的方法，该方法包括(1)以NFC橙汁和FC橙汁为训练集，基于特征小分子代谢物组合物的数据，建立支持向量机模型；(2)采用超高效液相色谱‑四级杆串联飞行时间质谱分离分析市售橙汁样品中的特征小分子代谢物；(3)对市售橙汁中的特征小分子代谢物进行定性定量鉴别；(4)结合机器学习，将数据导入支持向量机模型，得到市售橙汁的鉴别结果。本发明的鉴别方法具有适用范围广、鉴别结果准确的优势，不仅适用于采用本发明工艺制备的NFC与FC橙汁的鉴别，还可以用于其他杀菌方式制备的热浓缩FC橙汁和NFC橙汁的鉴别。
一种结合代谢技术机器学习鉴别 nfc fc 橙汁方法

[发明专利]一种基于太赫兹时域光谱的纺织纤维鉴别方法-CN200910235090.1无效
发明人：曹丙花 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2009-11-13 - 公布日： 2010-11-03 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于太赫兹时域光谱技术的纺织纤维鉴别方法，主要包括以下步骤：首先应用太赫兹时域光谱测量装置获取标准纺织纤维在太赫兹波段的吸收光谱；然后应用主成分分析法提取纺织纤维吸收光谱的主分量；采用模式识别的方法建立纺织纤维的分类模型；根据上述方法获得待鉴别纺织纤维的太赫兹吸收光谱并提取其主分量，调用已建立的模型进行分类，确定待鉴别纺织纤维的种类。该鉴别方法是基于光谱的鉴别方法，无需复杂的前处理过程，测试时间短，此方法属于无损检测的范畴，对被检样品没有损害，鉴别准确性高，适用于成分相近的纺织纤维鉴别。
一种基于赫兹时域光谱纺织纤维鉴别方法

[发明专利]基于元学习的聚落选址环境模式鉴别方法、系统、设备及介质-CN202211048909.5在审
发明人：孔月萍;薛鹏;王树声;徐玉倩;李小龙;冯晓欢;王佳婧;王凯平 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2022-08-30 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的聚落选址环境模式鉴别方法、系统、设备及介质，包括：获取待鉴别聚落的遥感图像及DEM数据；将待鉴别聚落的遥感图像及DEM数据输入到训练后的聚落地物分割模型中，得聚落的环境地物分布图；将所述聚落的环境地物分布图输入到训练后的聚落选址环境模式鉴别模型中，得该聚落的选址环境模式类型，该方法、系统、设备及存储介质能够在仅提供少量聚落样本的条件下，对传统聚落的选址环境模式进行自动鉴别。
基于学习聚落选址环境模式鉴别方法系统设备介质

[发明专利]一种基于多特征融合词包模型的SAR目标鉴别方法-CN201710111640.3有效
发明人：刘宏伟;杨柳;宋文青;王英华;罗晔;王宁 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-02-28 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于雷达目标鉴别技术领域，公开了一种基于多特征融合词包模型的SAR目标鉴别方法，包括：1.获取训练切片图像和测试切片图像中每幅图像对应的多组局部特征；2.得到多组局部特征对应的视觉字典；3.对多组局部特征进行底层特征编码，得到训练切片图像和测试切片图像的BoW模型直方图特征，进而得到融合后的训练切片图像和测试切片图像的全局特征；4.使用直方图交叉核支持向量机对测试切片全局特征进行鉴别；本发明提升了鉴别的性能，可用于对复杂场景的SAR目标鉴别。
一种基于特征融合模型 sar 目标鉴别方法

[发明专利]生成语音鉴别模型的连续学习方法、装置和电子设备-CN202310017442.6有效
发明人：陶建华;张晓辉;易江燕 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G10L25/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种生成语音鉴别模型的连续学习方法、装置和电子设备，生成语音鉴别模型的连续学习方法包括：获取源数据集，根据源数据集，确定第一数据模型；获取目标数据集，根据目标数据集，对第一数据模型进行梯度修正，以得到第二数据模型；对第二数据模型进行正则化修正，以得到目标数据模型。
生成语音鉴别模型连续学习方法装置电子设备

[发明专利]基于无参考鉴别器的对话模型训练-CN202180088833.6在审
发明人：宋林峰 -专利权人：腾讯美国有限责任公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G09B19/06 文献下载
摘要：一种生成基于神经网络的开放域对话模型的方法，包括从与对话模型进行谈话的设备接收输入话语，从所述对话模型获得对所述输入话语的多个候选回复，基于无参考鉴别器确定候选回复的多个鉴别器得分，确定与候选回答相关联的多个质量得分，并基于质量得分训练对话模型。
基于参考鉴别器对话模型训练

[发明专利]丹参的近红外光谱鉴别方法-CN200910069865.2有效
发明人：张金巍;张延莹;刘岩;贾铭;冯蕊 -专利权人：天津天士力现代中药资源有限公司
申请日： 2009-07-24 - 公布日： 2011-02-02 - 主分类号： A61K36/537 文献下载
摘要：本发明公开了一种丹参的近红外光谱鉴别方法，属于中医药研究技术领域。本发明方法包括：a)采集设定批次的正品丹参、设定批次的伪品丹参和待鉴别样品的近红外光谱；b)根据所述正品丹参和伪品丹参的近红外光谱通过马氏距离结合主成分分析的判别分析方法建立鉴别模型；c)将所述待鉴别样品的近红外光谱输入所述鉴别模型得到所述待鉴别样品是否为正品丹参的定性鉴别结果本发明方法可用于丹参药材真伪的鉴别，具有操作简便、快速，结果准确且无污染的优点。
丹参红外光谱鉴别方法

[发明专利]签名笔迹鉴别方法、客户端及服务器-CN202010905081.5在审
发明人：庄恩瀚;廖旺胜;李娟 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种签名笔迹鉴别方法、客户端及服务器，该方法包括：接收用户输入的签名笔迹鉴别模式；在用户输入的签名笔迹鉴别模式为识别模式时，获取用户的手写签名数据作为识别模式数据；或，在用户输入的签名笔迹鉴别模式为鉴证模式时，获取用户的手写签名数据和用户标识数据作为鉴证模式数据；将识别模式数据或鉴证模式数据发出；接收根据识别模式数据反馈的第一签名笔迹鉴别结果；或，接收根据鉴证模式数据反馈的第二签名笔迹鉴别结果；第一签名笔迹鉴别结果根据预先建立的神经网络签名笔迹识别模型得到，第二签名笔迹鉴别结果根据预先建立的神经网络签名笔迹鉴证模型得到。本发明可以提高签名笔迹鉴别的效率和准确率，提高了用户的体验。
签名笔迹鉴别方法客户端服务器

[发明专利]一种图像生成方法及装置-CN202110843549.7在审
发明人：沈力 -专利权人：京东数科海益信息科技有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本公开提供一种图像生成方法，包括：获取待生成信号；将待生成信号输入第一生成器模型，得到第一生成器模型输出的生成图像；其中，第一生成器模型是基于与第一判别器模型、预训练判别器模型形成压缩对抗网络进行对抗训练得到的；预训练判别器模型为预训练过的判别器模型，第一判别器模型及预训练判别器模型分别用于鉴别第一生成器模型的输出，得到鉴别信号，并将鉴别信号作用于第一生成器模型的对抗训练过程。本公开从教师‑学生的学习范式出发，在对抗网络中引入预训练判别器模型的监督，提升轻量级生成对抗网络的性能，使轻量级生成器具有原始生成器相近的生成图像能力。
一种图像生成方法装置

[发明专利]一种基于多层架构的液态牛奶品牌鉴别模型融合方法-CN202210512383.5在审
发明人：冯子康;陈耀斌;黄晓月;张雪涵 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-05-12 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于多层架构的液态牛奶品牌鉴别模型融合方法，首先采集受试牛奶的光谱信息，依据谱图质量进行特征提取；将特征信息分为训练集，验证集以及测试集，选取训练集数据进行模型训练，利用单一模型得出训练集的预测结果，并依据预测信息筛选效果优异并且原理不同的模型作为第一层架构的基础模型；使用选取的模型对验证集与测试集进行预测分析；将得到的预测结果作为数据特征，结合群智能优化算法获取不同基础模型的最优权重，输入到第二层架构的模型中；本发明能够依据输入的拉曼光谱信息自动进行特征提取，自动建立鉴别模型并进行模型融合，并能依据所输入的评价指标阈值进行自我迭代与动态优化，可提高鉴别模型的精度与准确度，降低模型复杂度。
一种基于多层架构液态牛奶品牌鉴别模型融合方法

[发明专利]一种血清中尿素氮肌酐含量近红外光谱测定方法-CN201710283931.0在审
发明人：黄钢;王海波;杨培强;徐军;胡兆燕 -专利权人：上海健康医学院;南京瑞柯徕姆环保科技有限公司
申请日： 2017-04-26 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种血清中尿素氮肌酐含量近红外光谱测定方法，步骤一、配制若干个含有不同尿素氮含量和肌酐含量的血清标定液；步骤二、用近红外光谱仪对每个血清标定液进行光谱采集；步骤三、根据血清标定液的近红外光谱以及尿素氮和肌酐的含量，分别建立尿素氮鉴别模型和肌酐鉴别模型；步骤四、用近红外光谱仪对待检测的血清样品进行光谱采集，将血清样品的光谱分别与尿素氮鉴别模型和肌酐鉴别模型对比，获得血清样品中的尿素氮含量和肌酐含量。
一种血清尿素氮含量红外光谱测定方法

[发明专利]模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备-CN202211330342.0在审
发明人：康建平 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： H04N17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、装置、非易失性存储介质及电子设备。使用预设生成器为无标签视频中的画质缺陷添加伪缺陷标签生成伪标签视频，以及提取有标签视频和伪标签视频中的缺陷特征生成缺陷特征视频，缺陷特征视频通过预设缺陷标签指示缺陷特征，预设缺陷标签中包括：真缺陷标签和伪缺陷标签；使用预设鉴别器对缺陷特征视频中的预设缺陷标签进行标签鉴别，生成鉴别结果；使用预设损失函数和鉴别结果对初始视频检测模型进行训练，生成目标视频检测模型。本发明解决了模型训练效率较低的技术问题。
模型训练方法装置非易失性存储介质电子设备

[发明专利]基于太赫兹时域光谱及卷积神经网络的小麦品种鉴别方法-CN202211255521.2在审
发明人：沈印;李新科;万里平;王洪雷;毕方鸿;桑祎莹 -专利权人：重庆医科大学
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G01N21/3586 文献下载
摘要：本发明公开基于太赫兹时域光谱及卷积神经网络的小麦品种鉴别方法，包括以下步骤：1)获取待鉴别小麦的太赫兹原始光谱信号；2)对所述太赫兹原始光谱信号进行特征提取，得到光谱特征数据；3)建立基于深度学习的小麦品种识别模型；4)将光谱特征数据输入到基于深度学习的小麦品种识别模型中，得到小麦品种鉴别结果。本发明在0.2～2THz太赫兹范围内，获取了小麦品种的时域光谱、频域光谱、折射率光谱和吸收系数光谱，分别对太赫兹原始光谱信号进行特征提取，以降低原始数据维度，然后设计了基于深度学习识别小麦品种吸收光谱的网络模型，通过编程实现对小麦品种的鉴别。相较于传统模型，本发明建模准确率更高、速度更快。
基于赫兹时域光谱卷积神经网络小麦品种鉴别方法

[发明专利]一种基于衰减全反射太赫兹介电谱鉴别蜂蜜品种的方法-CN201610887791.3有效
发明人：韩东海;刘文;张雨颖;刘欢 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2016-10-11 - 公布日： 2019-03-05 - 主分类号： G01N21/3577 文献下载
摘要：本发明涉及分析检测技术领域，尤其涉及一种基于衰减全反射太赫兹介电谱鉴别蜂蜜品种的方法，该方法先对已知品种蜂蜜样品进行太赫兹扫描，获得太赫兹时域光谱图，然后经过傅里叶变化将其转化为太赫兹频域谱，并计算得到已知品种蜂蜜样品的太赫兹介电谱，根据太赫兹介电谱，经过主成分分析，建立已知蜂蜜品种的PCA‑DA模型；最后采用相同的方法对待测蜂蜜样品进行检测，得到太赫兹介电谱，并根据PCA‑DA模型，进行鉴别，PCA‑DA模型所鉴别的品种即为未知品种蜂蜜的品种该方法只需采集未知蜂蜜的太赫兹光谱，再用模型鉴别即可，具有检测速度快，操作简便，无化学试剂污染，省时省力，准确性高的特点和优势。
介电谱蜂蜜蜂蜜样品鉴别衰减全反射太赫兹时域光谱分析检测技术化学试剂污染傅里叶变化太赫兹光谱主成分分析频域谱检测省力省时扫描采集转化