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[发明专利]用于发送经编码的码字的发送器、方法以及非暂时计算机可读存储介质-CN201780085131.6有效
发明人：秋浓俊昭;王也;斯塔克·C·德雷珀 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H03M13/13 文献下载
摘要：本发明涉及用于通过通信信道发送经编码的码字的发送器，包括：源，其接受源数据；非正则极化编码器，其由处理器操作以用至少一个极化码对源数据编码，以产生经编码的码字；调制器，其调制经编码的码字；以及前端，其通过通信信道发送经调制且经编码的码字极化码由一组正则参数指定，包括限定码字中的数据位的数量的参数、限定指定经编码的码字中的冻结位的位置的数据索引集的参数、和限定经编码的码字中的奇偶位的数量的参数中的一个或组合。极化码还由一组非正则参数指定，包括限定极化码的至少一个正则参数的值的非正则性的参数、限定经编码的位的置换的非正则性的参数、限定极化码中的极化核的非正则性的参数、和限定在极化编码的不同阶段的停用异或运算的选择中的非正则性的参数中的一个或组合，并且其中，非正则极化编码器使用极化码的正则参数和非正则参数对码字编码。一些实施方式基于信道估计器确定的通信信道的参数选择极化码的非正则和/或正则参数的值的组合。包括将非正则极化编码应用于造成位发送非均匀可靠性的高阶调制、频率选择性衰落。
用于送经编码码字发送方法以及暂时计算机可读存储介质

[发明专利]基于非凸-非局部全变差正则化的稀疏SAR成像方法及系统-CN202111402837.5在审
发明人：徐仲秋;张冰尘;蒋鹏宇;张柘;吴一戎 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于非凸‑非局部全变差正则化的稀疏SAR成像方法，包括：在稀疏SAR成像模型中引入非凸惩罚项和非局部全变差范数惩罚项，构建基于非凸‑非局部全变差正则化的稀疏SAR成像模型；利用改进的变量分离及交替方向乘子法求解基于非凸‑非局部全变差正则化的稀疏SAR成像模型，完成SAR成像。本公开还提供了一种基于非凸‑非局部全变差正则化的稀疏SAR成像系统、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
基于局部全变差正则稀疏 sar 成像方法系统

[发明专利]无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解及图像聚类方法-CN201710867514.0有效
发明人：舒振球;朱琪;张杰;范洪辉;武栋;钱彬;杨章静 -专利权人：江苏理工学院;南京理工大学
申请日： 2017-09-22 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解及图像聚类方法，其中，无参数自动加权多图正则化非负矩阵分解方法中包括：获取m个图像的图像数据；基于m个图像的图像数据构造q个最邻近图并计算相应的拉普拉斯算子图；根据计算得到的拉普拉斯算子图建立多图正则算子的目标函数；根据建立的多图正则算子的目标函数得到无参数自动加权正则项；根据得到的无参数自动加权正则项建立非负矩阵分解的目标函数；根据非负矩阵分解的目标函数得到两个非负矩阵的迭代式，完成多图正则化非负矩阵的分解。其不但可以为所有的邻域图自动分配一个合适的权值，而且消除了现有正则算子中的固定参数，使其更容易应用到实际问题中，大大扩展了应用领域。
参数自动加权正则化非负矩阵分解图像方法

[发明专利]正则表达式的生成方法及基于正则表达式的数据提取方法-CN201911417417.7有效
发明人：孙洪亮;张勇 -专利权人：奇安信科技集团股份有限公司;奇安信网神信息技术（北京）股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明提供了一种正则表达式的生成方法及基于正则表达式的数据提取方法。其中，该正则表达式的生成方法包括：确定原始数据字符串中待提取字段和非待提取字段；针对非待提取字段，进行通配过滤获得其正则表达式，针对待提取字段，遍历字符串将字符与表达式一一对应获得其正则表达式；将待提取字段的正则表达式和非待提取字段的正则表达式，按照待提取字段和非待提取字段在原始数据字符串中的排列顺序进行合并，以获得原始数据的正则表达式。通过本发明，可减少了正则表达式的书写难度，提升数据提取效率。
正则表达式生成方法基于数据提取

[发明专利]一种遥感图像随机长度条带去除方法、装置、设备及介质-CN202210913876.X有效
发明人：孔祥阳 -专利权人：四川工程职业技术学院
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本申请提供一种遥感图像随机长度条带去除方法、装置、设备及介质，包括：获得目标图像对应的第一变量、随机长度条带噪声图像对应的第二变量和随机噪声图像对应的第三变量；根据非局部总变分正则化对第一变量进行正则化约束，获得非局部总变分正则项；根据非局部低秩分解和范数约束分别对第二变量进行正则化约束，获得对应的第一正则项和第二正则项；根据稀疏正则化对第三变量进行正则化约束，获得数据保真项；构建目标模型；求解目标模型，本申请通过分析随机条带噪声的非局部低秩性以及目标图像的局部和非局部的相似性，能够去除随机长度条带噪声，并恢复出目标图像的纹理信息，从而有效地降低光谱畸变。
一种遥感图像随机长度条带去除方法装置设备介质

[发明专利]一种基于非局部正则化模型的遥感图像超分辨方法-CN201510094611.1有效
发明人：陈亮;郑钰辉 -专利权人：中国空间技术研究院
申请日： 2015-03-03 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：一种基于非局部正则化模型的遥感图像超分辨方法，包括提取图像片；对图像片分类；放大图像片；构造各组对应的正则化滤波器；利用高频成分生成含有非冗余高频信息的图像片；根据非局部正则化超分辨模型，对各图像片实施超分辨率处理本发明在非局部正则化模型中耦合了梯度保真项，提高了非局部正则化模型的性能，另一方面将梯度保真项与数据保真项同时定义在图像片组正则化滤波器的支撑域上，减少了退化因素对模型求解的干扰。
一种基于局部正则模型遥感图像分辨方法

[发明专利]文档聚类的方法及装置-CN201410200769.8有效
发明人：周光有;薛伟;管刚 -专利权人：中国科学院自动化研究所;腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2014-05-13 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：方法包括：根据检索词‑文档矩阵、非负检索词‑主题矩阵、非负主题‑文档矩阵、正则化的非负检索词‑主题矩阵及正则化的非负主题‑文档矩阵确定目标函数；根据使目标函数最小化的非负检索词‑主题矩阵及非负主题‑文档矩阵对待聚类的文档进行聚类本发明通过根据检索词‑文档矩阵、非负检索词‑主题矩阵、非负主题‑文档矩阵、正则化的非负检索词‑主题矩阵及正则化的非负主题‑文档矩阵确定目标函数，并根据使目标函数最小化的非负检索词‑主题矩阵及非负主题‑文档矩阵对待聚类的文档进行聚类
文档方法装置

[发明专利]一种基于神经动力学的图像非负矩阵分解聚类方法-CN202211130538.5在审
发明人：李春泉;郑波钰;王子航;王咏鹤;王子韬;张良强;李志焌;陈利民 -专利权人：南昌大学
申请日： 2022-09-15 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：一种基于神经动力学的图像非负矩阵分解聚类方法，包括：1)构建原始数据矩阵；2)构建稀疏图正则非负低秩矩阵分解模型；3)对原始数据矩阵进稀疏图正则非负低秩矩阵分解；4)基于K‑means算法进行聚类。本发明优点：1、稀疏图正则非负低秩矩阵分解通过添加图正则化项，维护了高维数据在低维空间表示的几何构型，通过施加低秩约束和稀疏约束，保证了分解所得基矩阵的稀疏性质；提取到了更多的有效信息，减少了信息冗余，降低了计算难度；2、将神经动力学优化方法VF‑CNO引入到稀疏图正则非负矩阵低秩矩阵分解模型的求解问题中，提高了模型的求解精度。
一种基于神经动力学图像矩阵解聚方法

[发明专利]校验矩阵生成方法、编码方法、通信装置、通信系统以及编码器-CN200780029059.1无效
发明人：松本涉;阪井垒;吉田英夫 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2007-08-02 - 公布日： 2009-08-05 - 主分类号： H03M13/19 文献下载
摘要：包括如下步骤：伪循环矩阵生成步骤，生成沿着行方向和列方向配置了循环置换矩阵且使该循环置换矩阵具有特定的规则性的正则的伪循环矩阵；掩码矩阵生成步骤，生成用于使正则的伪循环矩阵成为非正则的可以对应于多个编码率的掩码矩阵；掩码步骤，使用与特定的编码率对应的掩码矩阵，将正则的伪循环矩阵内的特定的循环置换矩阵变换成0矩阵，生成非正则的掩码伪循环矩阵；以及校验矩阵生成步骤，生成在规定位置配置了掩码伪循环矩阵和阶梯状地配置了循环置换矩阵而得到的矩阵的、LDGM结构的非正则的奇偶校验矩阵。
校验矩阵生成方法编码通信装置系统以及编码器

[发明专利]基于超图正则深度非负矩阵分解的图像聚类方法-CN202211588025.9在审
发明人：罗鹏;胥伟岚;刘喻;吕瑛琦 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2022-12-12 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于超图正则深度非负矩阵分解的图像聚类方法，用于解决现有聚类算法准确率低的技术问题。实现步骤为：输入需要聚类的数据；计算并构建超图矩阵；定义并初始化超图正则深度非负矩阵分解的各层基矩阵和表示矩阵；设置迭代次数；获取超图正则深度非负矩阵分解的各层基矩阵和表示矩阵的更新公式；对超图正则深度非负矩阵分解的各层基矩阵和表示矩阵进行更新
基于超图正则深度矩阵分解图像方法

[发明专利]一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法及装置-CN201810932771.2在审
发明人：秦炜;李宁;何英杰;刘小凯 -专利权人：北京讯腾智慧科技股份有限公司
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本发明提供了一种多路径非视距传播环境中的GNSS定位方法，包括：利用先验分布计算得到多路径/非视距偏差矩阵；利用多路径/非视距偏差矩阵计算最优正则化矩阵；根据最优正则化矩阵，利用增广正则化计算得到伪距测量偏差和最终位置估计值以解决联合估计法应用于在城市环境的GNSS定位时可能带来的病态估计导致非视距传播减弱问题。
多路径非视距正则化非视距传播环境矩阵偏差矩阵最终位置定位方法及装置城市环境联合估计伪距测量先验分布传播应用

[发明专利]一种非局部正则化遥感图像超分辨重建方法-CN201511025749.2在审
发明人：张建伟;贺妍斐;王顺凤;郑钰辉;陈允杰;朱节中 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正则化滤波器的非局部正则化遥感图像超分辨重建方法，包括：降质因素对遥感图像质量的影响评价步骤；设计正则化滤波器步骤；超分辨重建模型构建与数值算法设计步骤。本发明在非局部正则化模型中耦合了梯度保真项，提高了非局部正则化模型的性能，另一方面将梯度保真项与数据保真项同时定义在图像片组正则化滤波器的支撑域上，减少了退化因素对模型求解的干扰。
一种局部正则遥感图像分辨重建方法

[发明专利]网络设备的高效的应用程序识别-CN201010111625.7有效
发明人：马庆鸣;布赖恩·伯恩斯;里卡多·奥利韦里亚 -专利权人：丛林网络公司
申请日： 2010-01-28 - 公布日： 2010-09-08 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：组DFA是通过将相应的非爆炸性正则表达式生成的非爆炸性DFA与从爆炸性正则表达式提取的签名指纹形成的指纹DFA(f-DFA)合并而形成的。非爆炸性正则表达式包括在组DFA的生成中确定为不导致状态爆炸的正则表达式，签名指纹包括唯一识别爆炸性正则表达式的爆炸性正则表达式的片段，以及爆炸性正则表达式包括在组DFA的生成中确定为导致状态爆炸的正则表达式
网络设备高效应用程序识别

[发明专利]一种基于熵正则模糊非负矩阵分解的图像处理方法及系统-CN202211020093.5在审
发明人：梁俊琛;陈琨;刘军民;徐宗本;姚政见 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于熵正则模糊非负矩阵分解的图像处理方法及系统，所述基于熵正则模糊非负矩阵分解的图像处理方法包括以下步骤：获取待处理的图像矩阵；采用基于熵正则模糊非负矩阵分解模型将所述图像矩阵分解为两个矩阵的乘积本发明提供的图像处理方法，可解决现有传统非负矩阵分解模型处理图像聚类或高光谱解混时存在的精度低、可解释性差等技术问题。
一种基于正则模糊矩阵分解图像处理方法系统

[发明专利]一种鲁棒的局部与全局正则化的非负矩阵分解聚类方法-CN202111563605.8在审
发明人：张杰;左芙蓉;张煜凡;向鹏宇;高伟 -专利权人：江苏理工学院
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体的说，是一种鲁棒的局部与全局正则化的非负矩阵分解聚类方法，包括：获取图像聚类样本；在样本的局部散射上构造最近邻接图并引入了光滑正则化；利用变换表示空间的全局几何结构，并将其作为一个附加的主成分图正则化项纳入NMF算法；通过联合建模对原NMF模型施加图正则化项约束并利用LP平滑度约束对基矩阵进行约束；在误差度量中使用相关熵来代替欧几里德范数，从而得到了鲁棒的局部与全局正则化的非负矩阵分解的目标函数；根据目标函数使用迭代加权的方法迭代预设次数，对变量U、V进行更新，完成鲁棒的局部与全局正则化的非负矩阵分解；采用K‑means聚类算法对系数矩阵进行聚类分析。
一种局部全局正则矩阵解聚方法

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