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[发明专利]一种基于XGBoost的矿床类型鉴别方法及系统-CN202210832809.5在审
发明人：邱昆峰;邓军;周统;周飞;王瑀;于皓丞 -专利权人：中国地质大学（北京）
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XGBoost的矿床类型鉴别方法及系统，收集磷灰石微量元素数据，并构建训练集和测试集；基于XGBoost算法构建机器学习模型，使用所述训练集对机器学习模型进行训练，并使用所述测试集对训练的模型进行评估；将待鉴别的磷灰石微量元素数据输入至得到的机器学习模型，得到矿床成因类型预测结果。相比于传统方法，机器学习模型具有更高的准确率和可信度；可通过磷灰石微量元素鉴别矿床成因类型，和预测未知岩体的成矿潜力；该方法适用性更广，更加便捷。
一种基于 xgboost 矿床类型鉴别方法系统

[发明专利]一种基于拉曼光谱指纹分析技术鉴别花生油产地的方法-CN202110838141.0在审
发明人：赵海燕;朱鹏飞;杨庆利 -专利权人：青岛农业大学
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G01N21/65 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于拉曼光谱指纹分析技术鉴别花生油产地的方法，属于食品产地溯源技术领域。所述鉴别方法包括拉曼光谱采集、光谱预处理、构建判别模型以及待测样品的产地确定。本发明建立的花生油产地鉴别模型受品种因素的影响小，能够快速、准确地对不同地区的花生油进行鉴别分析，无需对样品进行前处理，对样品无损耗，且曝光时间短，适用于大批量样品的快速检测。
一种基于光谱指纹分析技术鉴别花生油产地方法

[发明专利]一种基于图像颜色及纹理特征的真伪酸枣仁鉴别方法-CN202210066184.6在审
发明人：张霞;郭盛;王天舒;严辉;马新飞;段金廒 -专利权人：南京中医药大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像颜色及纹理特征的真伪酸枣仁鉴别方法，属于药材鉴定技术领域，具体包含样品收集，图像数据采集，图像颜色特征提取，图像纹理特征提取，采用集成算法得到鉴别模型；首先提取图像颜色及相邻像素点间灰度关系的纹理特征，再通过集成算法训练得到真伪酸枣仁鉴别模型。本发明的鉴别方法准确、高效，弥补了依赖昂贵精密仪设备鉴定的不足，为控制酸枣仁质量提供了方法借鉴。
一种基于图像颜色纹理特征真伪酸枣仁鉴别方法

[发明专利]一种现代汉语文字作品作者鉴别系统和方法-CN202010866981.3在审
发明人：施建军 -专利权人：施建军
申请日： 2020-08-26 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种现代汉语文字作品作者的鉴别系统及其方法。包括作者已知和作者未知样本数据处理模块、样本写作特征抽取和向量化模块、多层神经网络模型训练模块、“匿名文字作品”作者判别模块等四个模块。所述样本数据处理模块用于制作作者鉴别系统所需要的训练样本数据和判别样本数据；写作特征抽取和向量化模块用于抽取反映作者写作习惯的语言特征，以制作训练样本向量和判别样本向量；多层神经网络模型训练模块利用训练样本向量数据对多层神经网络模型进行训练，建立判别模型。判别模块利用判别模型，根据写作习惯语言特征向量，鉴别“匿名文字作品”作者。本发明在指定范围内对“匿名文字作品”作者的鉴别精度非常高，甚至可接近100%。
一种现代汉语文字作品作者鉴别系统方法

[发明专利]利用金属线材特征相位与线宽变化规律鉴别线材的方法-CN201911182865.3在审
发明人：边美华;梁世容;张兴森;彭家宁;卢展强;刘桂婵 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G01N27/90 文献下载
摘要：本发明属电力设备检测技术领域，具体涉及一种利用金属线材特征相位与线宽变化规律鉴别线材的方法，主要包括：通过收集各类金属线材，开展其特征相位与线宽参数检测，分析其变化规律，从而建立与之对应的数学模型，并与实际现场检测参数进行对比，根据实际情况对其变化规律进行数学模型修正，并以此为基础，利用其建立的数学模型进行涡流仪器开发设计，通过仪器检测，屏幕直接显示金属线材材质。本发明通过制作试样并通过试样检测建立对应数学模型，将数学模型结合进涡流仪，涡流仪检测待鉴别线材时自动提取待鉴别线材宽度，将计算特征相位与检测特征相位进行对比，进行线材鉴别，该方法准确性高，适用性强。
利用金属线材特征相位变化规律鉴别线材方法

[发明专利]一种基于随机映射直方图模型的文本无关说话人鉴别装置-CN201410232526.2有效
发明人：于泓;马占宇;郭军 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2014-05-28 - 公布日： 2014-08-13 - 主分类号： G10L17/02 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于随机映射直方图模型的文本无关说话人鉴别方法。模型训练步骤：根据复合差分线谱频率特征的分布特点设计随机映射参数，对训练数据集进行随机映射并通过计算平均直方图来构建概率模型。鉴别步骤：对待鉴别人的语音信号按照步骤一提取特征后输入到步骤二训练得到的模型中，计算针对每个概率模型的似然值，获取最大似然值，确认说话人编号。利用本发明实施例，能够提高文本无关的说话人鉴别率，具有很大的实用价值。
一种基于随机映射直方图模型文本无关说话鉴别装置

[发明专利]基于AM-GAN的遥感图像去云方法、装置、设备及存储介质-CN202011463223.3有效
发明人：徐萌;邓芙蓉;贾森 -专利权人：深圳大学
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AM‑GAN的遥感图像去云方法、装置、设备及存储介质，本发明先根据有云图像组与无云图像组形成的数据对结合损失函数对网络模型进行训练，再通过训练得到的目标网络模型中的注意力循环网络获取待处理图像的注意力图，在注意力图的指导下通过目标网络模型中的负残差网络对待识别图像去云得到目标特征图，通过目标网络模型中的标准残差块对目标特征图重建得到无云背景图像，还通过目标网络模型中的鉴别器对无云背景图像进行鉴别，得到鉴别结果，以根据鉴别结果确定无云背景图像与真实无云图像的相似度，避免云层对遥感图像的干扰，提高对遥感图像进行处理得到的结果准确度。
基于 am gan 遥感图像方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于近红外定性分析的种子品种真实性鉴别方法-CN201410599260.5在审
发明人：张丽萍;李卫军;董肖莉;覃鸿 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2014-10-30 - 公布日： 2015-02-25 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近红外定性分析的种子品种真实性鉴别方法，该方法包括：采集种子样本的近红外光谱数据，并确定建模集和测试集；对建模集和测试集依次进行预处理、偏最小二乘特征提取和线性鉴别分析特征提取；从建模集和测试集中选取光谱校正集，并计算建模集与测试集之间的变换矩阵；将该变换矩阵应用于剩余测试集；采用支持向量机方法建立定性分析模型；利用该定性分析模型对剩余测试集进行品种真实性鉴别。本发明建立在近红外光谱基础上，通过光谱预处理、特征提取、校正测试集、建模、鉴别等一系列操作，建立更为稳定的近红外光谱分析模型，解决因同一台仪器长时间的光谱偏移带来的模型适用性问题，使鉴别结果更为准确。
一种基于红外定性分析种子品种真实性鉴别方法

[发明专利]一种基于高光谱图像技术识别中华绒螯蟹品质的方法-CN201810531595.1有效
发明人：石海军;邹小波;黄晓玮;石吉勇;李志华;史永强;赵号;张芳;吴胜斌 -专利权人：江苏大学
申请日： 2018-05-29 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱图像技术识别中华绒螯蟹品质的方法，步骤1，采集中华绒螯蟹样本：包括若干雌蟹和若干雄蟹；步骤2，获取中华绒螯蟹品质：根据农业标准NY‑5064‑2001中华绒螯蟹感官指标鉴别中华绒螯蟹样本的品质获取感兴趣区域的光谱信息；步骤5，提取腹部光谱特征变量和背部图像特征变量，对获取的蟹壳面高光谱图像和腹部面光谱信息进行PCA分析，获得能够表征样本原始信息的前3个主成分背部图像纹理特征信息和腹部光谱信息；步骤6，构建鉴别模型，所述鉴别模型采用LS‑SVM模型；利用构建好的鉴别模型识别中华绒螯蟹的品质。本发明克服了人工鉴别慢、受主观影响的缺点，提高中华绒螯蟹智能化检测水平。
一种基于光谱图像技术识别中华绒螯蟹品质方法

[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的除草剂鉴别方法-CN201210052723.7有效
发明人：王强;马冶浩;李兰玉 -专利权人：中国计量学院
申请日： 2012-03-02 - 公布日： 2012-07-18 - 主分类号： G01N21/35 文献下载
摘要：本发明公开一种基于最小二乘支持向量机的除草剂鉴别方法。主要包括以下步骤：首先应用太赫兹时域光谱系统对训练样品集进行检测，获得太赫兹时域光谱；然后经傅里叶变换和太赫兹光学参数提取模型，计算吸收系数谱，并利用偏最小二乘法提取有效特征向量，以有效特征向量为基础建立除草剂鉴别模型数据库；再利用太赫兹时域光谱系统检测预测样品集，得到太赫兹时域光谱，然后经傅里叶变换和太赫兹光学参数提取模型，计算吸收系数谱，并利用偏最小二乘法提取有效特征向量，最后调用已经建立的除草剂鉴别模型数据库，利用最小二乘支持向量机确定预测样品集的类别本发明可实现除草剂的快速、准确鉴别，在药物分析与鉴别等领域有广阔的应用前景。
一种基于最小支持向量除草剂鉴别方法

[发明专利]一种基于太赫兹时域光谱的茶叶分类鉴别方法-CN201310702871.3在审
发明人：曹丙花;任万磊;范孟豹 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2013-12-19 - 公布日： 2014-05-28 - 主分类号： G01N21/31 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茶叶分类鉴别方法，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茶叶样品在太赫兹波段的吸收光谱；然后选择合适频段的光谱数据作为茶叶的特征，并提取其主要数据特征；采用神经网络法建立茶叶的分类模型；根据上述方法获得待鉴别茶叶的太赫兹吸收光谱并提取特征，调用已建立的模型进行分类，确定待鉴别茶叶的种类。该鉴别方法无需复杂的前处理过程，测试时间短，受主观因素影响小，对被检样品无损害，鉴别准确性高，适用于目前常见的茶叶种类的鉴别。
一种基于赫兹时域光谱茶叶分类鉴别方法

[发明专利]宁夏盐池滩羊肉产地的鉴别方法-CN202010137019.6在审
发明人：张军民;刘宏艳;赵青余;秦玉昌;郭晓青 -专利权人：中国农业科学院北京畜牧兽医研究所
申请日： 2020-03-02 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G01N27/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种宁夏盐池滩羊肉产地的鉴别方法，属于盐池滩羊肉产地鉴别领域。所述鉴别方法主要包括：分别采集来自宁夏盐池滩、宁夏石嘴山、甘肃民勤的羊肉样品，该羊肉样品来自羊的不同部位；测定羊肉样品中稳定同位素组成以及矿质元素的含量；筛选出在不同地域间存在显著差异的差异性溯源指标；应用所筛选出的差异性溯源指标建立判别模型；用所建立的判别模型鉴别待检测羊肉样品的产地。本发明鉴别方法准确度高、稳定性好，能够准确鉴别盐池滩羊肉地理标志产品，为实施滩羊产地确证及进一步示范应用提供了技术支持。
宁夏盐池滩羊产地鉴别方法

[发明专利]用于处理文本的方法和装置-CN201811455645.9有效
发明人：李磊;陈家泽;陈嘉闽;马维英;华立锋 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F16/34 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取至少一个文本；对于至少一个文本中的文本，确定该文本中的语句的特征；对于至少一个文本中的文本中的语句，将该语句的特征输入预先训练的语句鉴别模型，得到用于表征是否将该语句用于生成新的文本的鉴别结果信息，其中，语句鉴别模型用于表征语句的特征与鉴别结果信息之间的对应关系；响应于确定鉴别结果信息表征将该语句用于生成新的文本，将该语句确定为目标语句；汇总目标语句，得到目标语句集合。该实施方式实现了提高鉴别效率和准确率。
用于处理文本方法装置

[发明专利]一种鉴别石油产品种类的方法-CN200710078320.9无效
发明人：冯新泸;管亮;熊刚 -专利权人：冯新泸;管亮;熊刚
申请日： 2007-03-23 - 公布日： 2007-08-22 - 主分类号： G01N27/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种鉴别石油产品种类的方法，其特征在于：采用介电谱分析得到已知石油产品介电特性的指纹信息，用化学计量学方法构建石油产品识别的数学模型，将未知石油产品的样本进行与所述各种已知石油产品种类的样本相同的介电谱分析后与所述石油产品种类鉴别模型进行比较，实现对石油产品的鉴别。利用本发明鉴别石油产品种类，其分析鉴别速度快，介电谱的测定过程一般可在2分钟内完成；本发明能对石油烃类的石油产品，如汽油、煤油、柴油、内燃机油、齿轮油、液压油等进行种类鉴别，其适用范围广。
一种鉴别石油产品种类方法

[发明专利]一种基于机器视觉的大西洋鲑鱼和虹鳟鱼快速鉴别方法-CN201910203834.5在审
发明人：孙宗保;王天真;田丽媛;邹小波;梁黎明;闫晓静;刘小裕;李君奎 -专利权人：江苏大学
申请日： 2019-03-18 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器视觉的大西洋鲑鱼和虹鳟鱼快速鉴别方法，属于肉制品质量检测技术领域。先准备大西洋鲑鱼和虹鳟鱼样本，用手机拍摄采集样本图像；将获得的图像导入计算机，并进行图像处理；对处理后的图像进行特征数据提取；利用主成分分析方法对所提取的特征数据进行降维处理；采用化学计量学的方法建立大西洋鲑鱼和虹鳟鱼的快速鉴别模型；对未知待测鱼肉样本进行图像采集，利用建立的鉴别模型对未知待测鱼肉样本的所属类别进行鉴别。采用该方法对大西洋鲑鱼与虹鳟鱼进行鉴别，当主成分数为6时，建立的LDA模型训练集和测试集识别率均达到100％，可实现快速鉴别。
虹鳟鱼鲑鱼快速鉴别样本基于机器鱼肉鉴别视觉特征数据提取质量检测技术图像化学计量学主成分分析鉴别模型降维处理结果客观手机拍摄特征数据图像采集图像处理样本图像主成分数测试集识别率训练集检测肉制品采集计算机