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[发明专利]基于非参数空间判决隐狄利克雷模型的场景分类方法-CN201310392891.5在审
发明人：牛振兴;王斌;高新波;宗汝;郑昱;李洁 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-09-01 - 公布日： 2013-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非参数空间判决隐狄利克雷模型的场景分类方法。主要解决现有的分类方法中不包含场景空间信息的缺点。其实现步骤是：（1）输入图像；（2）提取图像块特征；（3）初始化非参数空间判决隐狄利克雷模型参数；（4）建立非参数空间判决隐狄利克雷模型；（5）图像场景分类。
基于参数空间判决隐狄利克雷模型场景分类方法

[发明专利]一种基于认知无线电的车联网通信方法-CN201510609213.9有效
发明人：黄新林;吴俊;董航;张昕;吴祥;徐源;郇小宁;翟瑜博 -专利权人：同济大学
申请日： 2015-09-23 - 公布日： 2019-05-14 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于认知无线电的车联网通信方法，包括步骤：1)建立狄利克雷模型，用于描述每一时刻来自不同车辆的感知数据之间的相关性；2)根据狄利克雷模型建立隐马尔科夫模型，用于描述观测值和隐蔽信道状态之间的关系；3)根据隐马尔科夫模型，根据下一信道状态更倾向于与前一信道相同的状态，确定信道状态转移概率；4)根据获得的信道转移概率，得到下一路段信道的可用性。与现有技术相比，本发明在CR‑VANET中采用机器学习算法，将充分利用历史频谱感知数据库，利用狄利克雷过程和非参数的隐马尔可夫模型，进而利用频谱数据和隐藏的信道状态之间的关系，提高通信效率。
一种基于认知无线电联网通信方法

[发明专利]一种干旱状态下应急水源地提取方法及系统-CN202010577755.3有效
发明人：雷添杰;陈曦;任棐;金菊良;李小涵;李杨;黄锦涛;闻建光 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：所述方法包括：获取全色遥感训练影像和全色遥感测试影像；构建隐含狄利克雷分布主题模型；隐含狄利克雷分布主题模型为狄利克雷先验参数待确定的主题模型；将全色遥感训练影像输入至隐含狄利克雷分布主题模型中，采用定点迭代方法对狄利克雷先验参数进行估计，确定隐含狄利克雷分布主题模型中的狄利克雷先验参数；将狄利克雷先验参数确定后的主题模型确定为应急水源地提取模型；将全色遥感测试影像输入至应急水源地提取模型中，得到全色遥感测试影像中的水源地。
一种干旱状态应急水源地提取方法系统

[发明专利]基于多模态感知的足式机器人运动行为识别方法及系统-CN201911382275.5有效
发明人：吴鸿敏;鄢武;徐智浩;苏泽荣;唐观荣;周雪峰 -专利权人：广东省智能制造研究所
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：基于多种类型的传感器采集足式机器人在不同类型地面上重复行走预设距离所产生的多模态传感数据信息；对多模态传感数据信息按照不同类型地面来进行数据集划分，得到不同地面类型的多模态传感数据集；基于不同地面类型的多模态传感数据集对粘性层次狄利克雷过程隐马尔科夫模型进行训练，获得最优粘性层次狄利克雷过程隐马尔科夫模型；将待识别样本信息输入最优粘性层次狄利克雷过程隐马尔科夫模型，并计算对数似然函数值之和；基于计算结果后进行足式机器人运动行为识别。
基于多模态感知机器人运动行为识别方法系统

[发明专利]基于用户属性评分导向的个性化推荐系统及其推荐方法-CN201710599537.8在审
发明人：卢新宇;朱峰 -专利权人：雷锤智能科技南京有限公司
申请日： 2017-07-21 - 公布日： 2017-12-12 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：用于对网络文本内容进行爬取预处理，预处理后的文本进行标注关键词标签；用户交互模块，用于收集用户历史浏览信息和评分信息产生用户属性文档和评分矩阵；相似近邻用户查找模块，用于据用户的历史数据对应的属性文档建立隐含狄利克雷分布模型；兴趣分布扢掘模块，用于根据近邻用户结合皮尔逊相似度和上述隐式狄利克雷分布挖掘所述用户的兴趣分布。本发明利用一种评分导向的隐式的狄利克雷分布的方法，提升评分准确度，文本不仅可以帮助用户和内容平台对海量文本内容进行管理，也能在新媒体、电子商务等很多应用场景下提高现有系统的准确性。
基于用户属性评分导向个性化推荐系统及其方法

[发明专利]短文本主题识别方法和系统-CN201910311522.6在审
发明人：刘业政;钱洋;陶丹丹;姜元春;毕文亮;孙见山;孙春华;陈夏雨;凌海峰 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明包括以下步骤：S1、获取第一语料集和第二语料集，所述第一语料集为待处理的短文本数据集，所述第二语料集为辅助语料集；S2、基于所述第二语料集上单词得到隐特征向量，基于所述第一语料集构建狄利克雷过程混合模型；S3、基于所述隐特征向量和所述狄利克雷过程混合模型构建非参主题模型；S4、对所述非参主题模型的主题后验分布进行参数推断；S5、基于参数推断识别出第一语料集中主题数量，同时得到第一语料集中文档‑主题分布以及主题本发明通构建狄利克雷过程混合模型以及引进词的隐特征向量表示，能有效缓解稀疏性问题，从而提高短文本主题识别的准确性。
语料混合模型特征向量短文本构建参数推断主题模型主题识别数据处理技术后验分布有效缓解主题分布数据集稀疏性文档单词

[发明专利]一种交直流电网运行数据的属性标定方法及系统-CN201911064640.8在审
发明人：杨晓楠;郎燕生;孙博;张印;李理;罗雅迪;李静;王磊;王淼;刘鹏;吴奇;彭献永;林金星;张磊 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网山东省电力公司电力科学研究院
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2020-04-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供的一种交直流电网运行数据的属性标定方法及系统，标定方法包括：对交直流运行参数利用光滑伪仿射维格纳‑维勒分布提取瞬时谱信息并组成复合特征；对所述复合特征进行树变换，生成非线性不相关的特征；通过预先构建的层次狄利克雷过程‑剩余寿命的隐半马尔科夫模型对所述非线性不相关的特征进行学习，实现交直流电网运行数据对应运行状态的属性标定；其中，所述层次狄利克雷过程‑剩余寿命的隐半马尔科夫模型基于在交直流电网工作状态的持续时间中增加了异常状态的停留时间进行建模本申请通过层次狄利克雷过程‑剩余寿命的隐半马尔科夫模型的学习能够显著地探测到异常状态，解决了交直流电网安全保障一直难以解决的问题。
一种直流电网运行数据属性标定方法系统

[发明专利]一种基于狄利克雷过程混合模型的TAC聚类方法-CN201510779512.7有效
发明人：刘华锋;王婷 -专利权人：浙江大学
申请日： 2015-11-13 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于狄利克雷过程混合模型的TAC聚类方法，包括：初始化狄利克雷过程混合模型，迭代计算条件概率并进行抽样直至满足迭代停止条件。本发明通过使用狄利克雷过程混合模型对TAC进行聚类，有效的解决了在类数未知的情况下对TAC进行聚类的问题，且狄利克雷混合模型的复杂度可以随着我们获得的数据的数量的增加而增大，这是其他聚类算法所不具备的优点
一种基于狄利克雷过程混合模型 tac 方法

[发明专利]一种基于潜在狄利克雷分配模型的潜在特征提取方法-CN201710273587.7在审
发明人：王宝亮;王宇琛 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-04-24 - 公布日： 2017-09-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于潜在狄利克雷分配模型的隐特征提取方法，包括选取一段时间内用户对商品的评分及对这些商品的标签，用户好友关系信息和用户的自身特性作为数据集；从数据集提取出不同用户对同一商品的标签置于同一商品下，并且按商品热度由零开始将数据集重新排列；为潜在狄利克雷分配模型向量赋初始值；针对一个特定商品的标签集合中的标签，得到其出现概率；得到其潜在特征；更新参数；利用Gibbs Sampling通过求解出主题分布和词分布的后验分布，完成一次迭代；重复执行迭代步骤，对每个标签按照Gibbs Sampling公式重新采样得到潜在特征，在标签库中更新，此收敛值即为潜在狄利克雷分配模型的最终输出值。
一种基于潜在狄利克雷分配模型特征提取方法

[发明专利]一种基于分层狄利克雷模型的文本分割方法-CN201811427181.0在审
发明人：陈建;王红凯;叶卫;龚小刚;王以良;唐锦江;郭亚琼;陈超;孙嘉赛;许敏;喻谦;吴哲翔;姜维 -专利权人：国网浙江省电力有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明属于文本分割技术领域，尤其涉及一种基于分层狄利克雷模型的文本分割方法，包括以下步骤：S1，获取新闻语料库，对新闻语料库进行预处理，获得整个新闻语料库的分词集合，并对分词集合做词频统计；S2，将统计词频后的结果放入分层狄利克雷过程模型训练，保存训练好的分层狄利克雷过程模型；S3，通过训练好的分层狄利克雷过程模型获取待分割文本中每个词的主题向量，根据主题向量实现文本分割。通过使用本发明，可以实现以下效果：该方法使得文本分割不再依赖于主题个数的人工设置，通过分层狄利克雷过程模型自动生成主题向量，提高了文本分割的效率。
文本分割分层过程模型主题向量语料库分词集合预处理词频词频统计自动生成放入文本保存分割统计

[发明专利]广义逆狄利克雷混合HMM模型的网络入侵检测方法及装置-CN202010477068.4有效
发明人：范文涛;王茹 -专利权人：华侨大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种广义逆狄利克雷混合HMM模型的网络入侵检测方法及装置，方法包括：获取网络入侵数据集，并对所述网络入侵数据集进行聚类；将聚类后的所述网络入侵数据集输入到基于特征选择的广义逆狄利克雷混合HMM模型中进行学习；其中，所述广义逆狄利克雷混合HMM模型的模型参数利用Variational Bayes学习方法进行估计；获取由广义逆狄利克雷混合HMM模型输出的网络入侵数据集对应的特征相关性，并对特征相关性进行特征选择；对选择后的网络入侵数据集的每个数据记录，获取其对应的广义逆狄利克雷混合HMM模型的输出概率，并把输出概率最大的那一类识别为该数据记录的类型。
广义逆狄利克雷混合 hmm 模型网络入侵检测方法装置

[发明专利]一种语音识别方法-CN201810514662.9有效
发明人：范文涛;杜吉祥;符江鹏 -专利权人：华侨大学
申请日： 2018-05-25 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G10L15/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种语音识别方法，其包括所述语音识别方法包括输入语音信号，使用梅尔频率倒谱系数MFCC提取语音信号的特征向量；将提取的MFCC特征向量输入到狄利克雷分布混合模型中计算观测概率，其中使用变分推断更新优化模型参数；将所述MFCC特征向量和所述观测概率输入隐马尔科夫模型HMM，使用隐马尔科夫模型对语音信号时间序列结构进行建模；根据所述语音信号中的隐马尔科夫模型HMM的观测序列概率，判断并提取词语。本发明在现有高斯混合隐马尔科夫模型的方法基础上，提出使用狄利克雷混合模型来对隐马尔科夫混合模型的观测概率来进行建模，同时使用变分推断实现模型参数的求解，谋求模型鲁棒性和提高准确率。
一种语音识别方法

[发明专利]一种基于区块链狄利克雷加密方法-CN202110662759.6在审
发明人：王玲利 -专利权人：广州以大坊区块链科技有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链狄利克雷加密方法，包括如下步骤：使用者进入区块链，获取对应个人身份的私钥和公钥；将私钥和公钥相结合，形成有理数xi，带入狄利克雷函数并将该计算过程保存到区块链；发送者将接收者公钥和明文相结合，形成有理数xk，带入狄利克雷函数imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />形成密文，并将该计算过程保存到区块链；接收者输入私钥，获得明文；本发明公开了一种基于区块链的狄利克雷加密算法，该算法通过对私钥和公钥，公钥和明文相结合的方式，通过狄利克雷函数进行加密，接收到的密文全部是1，使得整个加密、解密过程更加安全。
一种基于区块链狄利克雷加密方法

[发明专利]隐式狄利克雷模型的事件驱动的坍缩吉布斯采样方法-CN201610903756.6有效
发明人：朱军;萧子豪 -专利权人：清华大学
申请日： 2016-10-17 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提供隐式狄利克雷模型的事件驱动的坍缩吉布斯采样方法包括：将数据集中每个单词和对应文档逐一呈现给预设结构神经网络，表示当前单词及表示当前文档的可见层神经元以实时频率根据泊松过程发放电脉冲并沿突触连结传递至隐层；各隐层神经元根据改变的膜内电压计算其实时放电频率并以泊松过程发放电脉冲；根据隐层发放电脉冲方式更新注入隐层神经元的反馈周边抑制信号；从一可见层神经元到一隐层神经元的突触连结强度根据它们发放电脉冲的相对时间差及该突触当前连结强度更新；处理完数据集所有文本为一次迭代，迭代次数达到预设值时从神经网络的参数中提取隐式狄利克雷模型的参数。
隐式狄利克雷模型事件驱动坍缩吉布斯采样方法

[发明专利]一种用于非负L1范数约束优化的贝叶斯方法-CN201711393696.9在审
发明人：马占宇;谢吉洋;司中威 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2017-12-21 - 公布日： 2018-05-04 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于非负L1范数约束优化的贝叶斯方法，该方法包括步骤一、基于贝叶斯理论，将初始化的狄利克雷先验分布以及混合指数幂分布似然函数联合构建后验分布，并确定所述后验分布的采样点数；步骤二、根据所述采样点数，对后验分布进行采样，获取采样样本；步骤三、根据所述采样样本，计算采样样本的矩，通过采样样本的矩估计近似狄利克雷后验分布的矩；步骤四、根据所述狄利克雷后验分布的矩，计算近似狄利克雷后验分布峰值点，即为最优模型参数
一种用于 l1 范数约束优化贝叶斯方法

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