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[发明专利]进行非迭代性奇异值分解的装置及方法-CN201910628427.9在审
发明人：李旭峯;安慜基 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： H04B7/08 文献下载
摘要：非迭代性奇异值分解的装置及方法。
进行非迭代性奇异分解装置方法

[发明专利]加快分层的非规则低密度校验码译码译码器收敛速度的方法-CN200910054597.7有效
发明人：陈徐薇;崔靖;俞晖;徐友云;张海滨 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2009-07-09 - 公布日： 2010-01-27 - 主分类号： H03M13/11 文献下载
摘要：一种信道编码技术领域的非规则低密度校验码迭代译码的提前终止方法，本发明中，根据非规则低密度校验码的信息结点的度数差异较大的特点，采用按列分层的置信传播技术进行译码的时候，在每一个子矩阵迭代过程结束时，判断该层的信息结点的度数是否大于某个门限值，如果大于预设的门限值，则该子矩阵再进行一次迭代，否则进入下一子矩阵的迭代过程。直到达到最大的迭代次数。本发明采用部分度数较大的信息结点重复迭代的方法，加快译码过程的收敛速度，减少总的迭代次数，增加译码器的吞吐量。
加快分层规则密度校验码译码译码器收敛速度方法

[发明专利]一种自适应非均匀量化译码方法-CN202210213445.2在审
发明人：马凌峻;周华;石双颖 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： H03M13/37 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应非均匀量化译码方法，属于电子通讯技术领域，包括：获取变量节点初始化消息和接收消息，利用变量节点初始化消息对接收消息进行第一次迭代的量化译码，得到由第一次迭代判决码字组成的第一次迭代判决码字矩阵；利用上述矩阵进行判别，若满足预设迭代结束要求，则输出第一次迭代判决码字，若不满足则根据第一次迭代判决码字计算自适应量化参数并利用其对变量节点传递的消息进行非均匀量化，然后迭代次数加一并利用前一次迭代中变量节点传递给校验节点的消息对前一次迭代判决码字进行后一次迭代的量化译码，直至满足预设迭代结束要求，输出判决码字，完成译码；改善传统方法对译码中参数变化过快适应度较低的问题。
一种自适应均匀量化译码方法

[发明专利]基于各向异性的L1范数全变分正则化非均匀性校正方法-CN201611150706.1有效
发明人：顾国华;张业伟;隋修宝;潘科辰;陈钱;刘源;高航;匡小冬;杨成章;吴少迟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2016-12-14 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于各向异性的L1范数全变分正则化非均匀性校正方法,通过建立起基于单幅图像的各向异性全变分正则化模型，将去除红外图像非均匀性条纹噪声的问题转化为一个最小化全变分问题，之后采用分离布拉格曼迭代方法进行最优化，得出最优解，其最后一次迭代结果即为校正后的红外图像。本发明的创新点在于对传统的全变分模型针对非均匀条纹噪声水平方向全变分远大于竖直方向全变分的结构特点改进方程，使用基于L1范数的正则约束使其能适用于红外图像非均匀性校正，利用分离布拉格曼方法代替最陡梯度下降法进行方程最优化处理
基于各向异性 l1 范数全变分正则均匀校正方法

[发明专利]一种时间交替采集系统的实时信号重构方法-CN200910216429.3有效
发明人：潘卉青;田书林;叶芃;曾浩;王厚军 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2009-12-01 - 公布日： 2010-09-01 - 主分类号： H03M1/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种时间交替采集系统的实时信号重构方法，通过最小均方迭代，得到各通道k次迭代后的采样间隔非均匀度估计，自适应地获取时间交替采集系统的采样间隔非均匀度rn，进而得到系统时基非均匀所引入的误差分量e[n]，然后进行实时信号重构，克服目前并行采样误差校正方法计算量大、实时性不高、无法跟踪误差参数变化的劣势本发明为一种基于时域分析的更为适合工程应用的信号重构方法，大大减小了数学运算量，同时也能够取得很好的效果，在高速时间交替采样系统设计的工程应用上非常实用，具有很好的推广性。
一种时间交替采集系统实时信号方法

[发明专利]基于中心法的自适应文本聚类算法-CN201410014995.7有效
发明人：欧阳继红;周晓堂;李熙铭;马超;王旭 -专利权人：吉林大学
申请日： 2014-01-14 - 公布日： 2017-02-01 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：基于中心法的自适应文本聚类算法是一种迭代分割聚类算法，迭代之前，算法首先初始化相关参数，然后随机将数据集分割为大小相同的一组聚簇，并计算每个聚簇的CFC向量；在此之后，算法进入迭代过程，在进入迭代过程之后，每次迭代过程包括下列主要步骤根据每个文本和不同聚簇的CFC向量的相似度重新组织每个文本，以得到新的一组聚簇；在重新组织每个文本之后，重新计算每个非空聚簇的CFC向量；判定算法是否满足终止条件，若满足则终止，否则继续进行迭代过程；具有如下主要优点（1）方法简单，易于实现；（2）具有自适应性。
基于心法自适应文本算法

[发明专利]基于蚁群和模拟退火算法的流水车间调度方法及装置-CN201910505977.1有效
发明人：贾兆红;吕永杰;王燕;李学俊 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2021-11-05 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了基于蚁群和模拟退火算法的流水车间调度方法及装置，方法包括：1)、根据当前全局信息素矩阵，利用蚁群算法对当前次迭代中的每一只蚂蚁进行待加工工件的批调度，得到蚂蚁对应的解；2)、针对当前次迭代中的每一只蚂蚁，利用模拟退火算法获取蚂蚁对应的最优解，并根据最优解更新当前全局非劣解集；3)、判断当前次迭代对应的迭代次数是否不小于最大迭代次数；4)、若是，将当前次迭代的非劣解集作为目标调度方案；5)、若否，更新频次矩阵，根据频次矩阵更新全局信息素矩阵，将当前次迭代的下一次迭代作为当前次迭代，并返回执行步骤1)，直至获取目标调度方案。
基于模拟退火算法流水车间调度方法装置

[发明专利]一种鞋底花纹图像的特征弱相关聚类方法-CN201810928622.9在审
发明人：王新年;董波 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2018-08-15 - 公布日： 2019-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种鞋底花纹图像的特征弱相关聚类方法，包括：采用非迭代式聚类模型对待聚类鞋底花纹图像集进行引导聚类；提取聚类结果判断样本是否为优秀聚类结果；对优秀聚类结果进行迁移学习，以得到新的聚类模型；根据新的聚类模型，对非优秀聚类结果的图像特征提取与再聚类；反复执行上述步骤直至聚类结果满足迭代终止条件，则判定得到的聚类标签为聚类结果。本发明具有聚类特征弱相关特性，削弱了现有聚类方法对聚类特征的依赖性，并且通过调整迁移学习的目标模型，可以提高学习特征的鲁棒性，达到簇内“高内聚”、簇间“低耦合”的状态。此外，本发明添加了聚类迭代加速因子，可以依据需求加快聚类速度，提高聚类效率。
聚类聚类结果聚类模型鞋底花纹弱相关聚类特征迁移图像迭代终止条件图像特征提取反复执行加速因子聚类标签聚类迭代目标模型低耦合非迭代鲁棒性图像集簇间内聚学习判定样本削弱

[发明专利]基于非监督学习的图书概念前后序关系抽取方法-CN201811500220.5有效
发明人：鲁伟明;周洋帆;吴飞;庄越挺 -专利权人：浙江大学
申请日： 2018-12-07 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非监督学习的图书概念前后序关系抽取方法：以同领域的海量图书和百度百科网页为语料，构建概念前后序关系分类模型和概念前后序关系发现模型，并进行迭代抽取；在概念前后序关系分类模型中，利用概念在图书中的分布规律、概念在百科中的分布规律抽取特征、概念词向量相似性，训练分类模型；在概念前后序关系发现模型中，利用概念前后序的性质，基于非自反性约束、位置前后约束、内容相关约束等约束，来发现概念之间的前后序关系；最后迭代执行概念前后序关系分类模型和概念前后序关系发现模型，直到达到最大迭代次数或者收敛为止；本发明可以自动从图书中抽取概念的前后序关系，在知识推荐、学习路径规划等方面均有重要应用。
基于监督学习图书概念前后关系抽取方法

[发明专利]一种融合机器视觉和激光参照点信息的目标位姿测量方法-CN202110866493.7有效
发明人：张高鹏;彭建伟;梅超;廖加文;任龙;黄继江 -专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G01C11/04 文献下载
摘要：本发明属于空间目标位姿测量领域，涉及一种融合机器视觉和激光参照点信息的目标位姿测量方法，应用于空间近场操作及在轨服务中的非合作目标位姿测量过程。克服传统正交迭代算法存在的运算效率较非迭代算法低的问题，利用激光参照点作为单目视觉位姿测量方法的空间特征点，对传统正交迭代算法的中间过程进行整合，通过在迭代过程消除平移向量的中间值来实现正交迭代算法的加速求解，同时利用平行透视投影模型来求解正交迭代算法中的旋转矩阵初始值，使得算法的性能和效率都得到了改善。
一种融合机器视觉激光参照信息目标测量方法

[发明专利]一种基于非概率可靠性的确定骨架结构最优拓扑形式的方法-CN201710664343.1有效
发明人：王磊;刘易斯;王晓军;袁钦;刘东亮;耿新宇;蔡逸如;夏海军 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-08-02 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非概率可靠性的确定骨架结构最优拓扑形式的方法，该方法考虑结构的不确定性参数并且结合MMA算法对结构响应(如位移、应力、结构重量等)的目标函数进行寻优，从而确定最优的结构尺寸。该方法首先利用非概率理论建立可靠性指标，再利用非概率可靠性指标替代目标可靠度，最后结合移动渐进法进行迭代以找到全局最优值，从而最终得到结构的最优拓扑形式。
一种基于概率可靠性确定骨架结构最优拓扑形式方法

[发明专利]一种非完全信息非合作博弈人机共驾控制方法-CN202110694150.7有效
发明人：常宇鹏;郑宏宇;何睿;郭中阳;宋娟娟;王剑波;吴竟启;束琦 -专利权人：吉林大学;江苏超力电器有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种非完全信息非合作博弈人机共驾控制方法，属于智能汽车决策领域，首先建立人车操纵博弈模型，模型包含操纵动力学模型、驾驶员和车辆路径预览模型，再建立车辆实际行驶情况下驾驶员和车辆信息获取与真实系统状态的线性关系，并在非完全信息模式下对人车操纵博弈模型中驾驶员和车辆决策进行假设，所假设的非完全信息非合作最优策略目的为优化包含驾驶员和车辆输入、系统状态的收益函数，最后根据非完全信息下驾驶员和车辆信息掌握精确程度和数量特点求解驾驶员和车辆最优策略迭代公式，并给出迭代公式的迭代方法。
一种完全信息合作博弈人机控制方法

[发明专利]极化散射非平稳性建模的极化SAR图像分类方法-CN201810078766.X有效
发明人：李明;宋琳;张鹏;宋婉莹;吴艳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-01-26 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于极化散射机制非平稳性建模的极化SAR图像分类方法。解决现有极化SAR图像分类中对不存在明显主散射机制混合像元，受噪声影响，准确度低的问题。实现步骤是对实测图像初始分类；根据极化散射特性估计辅助随机场，关联极化散射特性和非平稳性；用辅助随机场划分像素点平稳性；对平稳像素点计算相关函数，得到一元势能函数，数据项，二元势能函数；对非平稳像素点计算隶属度；由获得的函数构建模糊三重判别随机场(FTDF)模型的后验概率模型，用最大后验概率准则分类；若标记随机场收敛，输出结果，否则按照迭代规则重复构建分类模型，直至达到终止迭代要求，输出分类结果。
极化散射平稳建模 sar 图像分类方法

[发明专利]一种线性与非线性滤波器相结合的非均匀性校正方法-CN201210453680.3有效
发明人：桑红石;梁巢兵;高伟;张静;王文;李利荣;赵慧;谢连波 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2012-11-13 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种线性与非线性滤波器相结合的非均匀性校正方法，在对线性校正图像进行空间平滑滤波得到真实场景的估计图像时，如果非均匀性水平较高，使用模板为11x11的均值滤波，否则，使用模板为5x5的非线性平滑滤波，在实现边缘保持滤波的同时，计算校正参数的自适应迭代步长，进行异常像素（坏元、冲激噪声）检测与替换，以滤波输出图像作为对真实场景的估计图像，利用变化参考图像实现变化检测，只有当校正图像与变化参考图像的差异大于变化阈值时才对非均匀性校正系数进行迭代更新
一种线性非线性滤波器相结合均匀校正方法

[发明专利]一种基于非迭代多模型的光伏发电短期预测校正方法-CN202010025659.8有效
发明人：朱红路;尹万思;韩雨彤;史淯城 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了属于新能源技术领域的一种基于非迭代多模型的光伏发电短期预测校正方法，该方法包括获取光伏电站的历史数据以及数值天气预报数据，对数据进行季节分类并且建立季节性预测模型，进而得到初步预测值。然后通过非迭代的方法建立多个校正模型校正预测结果。本发明避免了累计误差的影响，可以使预测误差降低2％‑6％左右，有效提高了预测精度，有利于电力系统的调度以及电网的安全稳定运行。
一种基于非迭代多模型发电短期预测校正方法