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[发明专利]一种轻量化动态融合卷积网的高光谱地物分类方法及系统-CN202111039222.0在审
发明人：王佳宁;黄润虎;郭思颖;李林昊;杨攀泉;胡金雨;刘一琛;焦李成;杨淑媛;刘芳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种轻量化动态融合卷积网的高光谱地物分类方法及系统，对高光谱图像进行归一化处理，划分训练集，验证集和测试集；设置双路互连特征提取模块和分类模块，构建网络模型；利用训练集训练网络模型，并利用验证集对网络模型进行验证，将验证集上精度最高的一代网络模型权重作为最终的分类模型权重；将测试集输入精度最高的一代网络模型中进行测试得到最终的分类结果，进行高光谱图像分类，根据分类结果输出分类图像。
一种量化动态融合卷积光谱地物分类方法系统

[发明专利]一种基于工业互联网云计算的数据通信认证方法及系统-CN202111326842.2在审
发明人：胡鹤轩;隋华超;刘鸿斌;范金锋;吴军英;方正伟;李闯;李鑫;王子木;李文光;张靖宜 -专利权人：国家电网有限公司;国网电子商务有限公司;河海大学;国网电商科技有限公司
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于工业互联网云计算的数据通信认证方法及系统，认证系统将利用双线性匹配模式生成的第一参数集发送给目标对象终端，目标对象终端基于树签名处理模式对所述第一参数集进行处理生成的签名信息，以确定第二参数集，其中，第二参数集至少包括身份签名信息、公钥、随机数和哈希值，认证系统基于所述第一参数集对所述第二参数集进行验证，得到验证结果。本发明在树结构中的节点身份验证具有足够的有效性和安全性的基础上，利用预设的参数生成相关验证信息，避免了伪造攻击等，提升了云访问安全性，并降低了运算成本。
一种基于工业互联网计算数据通信认证方法系统

[发明专利]一种数据集划分方法及装置-CN202211159742.X在审
发明人：杨航;彭斌 -专利权人：凌云光技术股份有限公司
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及图像分类技术领域，具体而言，涉及一种数据集划分方法及装置，可以解决在划分验证集时，由于在分类任务中训练集与验证集保证类间分布一致比较容易实现，但是要保证类内分布一致或更加精细，采用随机划分数据的方法很难做到所述方法包括：在小型同任务目标网络中输入获取的训练图像，得到所述训练图像的图像特征；于所述图像特征对所述训练图像进行聚类，得到样本簇；将所述一般样本簇抽样后构成验证集，并将所述困难样本簇及独立样本簇添加至所述验证集
一种数据划分方法装置

[发明专利]一种基于学习重构的微波链路雨期检测方法-CN202310391949.8在审
发明人：张鹏;刘西川 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于学习重构的微波链路雨期检测方法，包括：基于微波信号衰减数据和雨感器观测数据构建数据集，并将所述数据集划分为训练集和验证集；构建深度学习神经网络模型；基于所述训练集对所述深度学习神经网络模型进行训练，基于验证集对训练后的所述深度学习网络模型进行验证；基于验证后的所述深度学习网络模型，进行微波链路的雨期检测。
一种基于学习微波链路雨期检测方法

[发明专利]图像降噪方法-CN201810782106.X有效
发明人：熊志伟;陈畅;田新梅;吴枫 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像降噪方法，包括：根据获取到的自然图像，以及在已知方差的高斯分布中采样得到的加性噪声，来构造成对的训练数据集与验证数据集，并对训练数据集进行预处理；将卷积神经网络作为Boosting单元，基于SOS算法搭建深度提升框架模型；利用预处理后的训练数据集对深度提升框架模型进行训练，并调整相应的模型参数；利用验证数据集调整训练后的深度提升框架模型的结构超参数与优化超参数；再利用验证数据集对深度提升框架模型进行验证
图像方法

[发明专利]基于Dense Net网络的计算鬼成像重建恢复方法-CN202110253738.9在审
发明人：隋连升;王一凡;张力文 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开基于Dense Net网络的计算鬼成像重建恢复的方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，基于MNSIT数据集通过Hadamard矩阵改变随机相位掩膜，获取鬼成像数据集；步骤2，基于Dense Net网络搭建图像重建恢复网络，将步骤1得到的数据集分为训练集、测试集和验证集，通过训练集数据训练图像重建恢复网络中的参数；步骤3，通过验证集数据训练图像重建恢复网络中的超参数；步骤4，通过测试集验证训练好的图像重建恢复网络并输出结果
基于 dense net 网络计算成像重建恢复方法

[发明专利]一种融合句子表征和交互特征的文本检索方法-CN202210776945.7在审
发明人：胡勇;刘晓慧;潘亚雄;谢诚;王丹;陈付旻;乔丹诺 -专利权人：四川大学;中物院成都科学技术发展中心
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合句子表征和交互特征的文本检索方法，该方法包括：获取数据集；其中，所述数据集包括训练集、验证集和测试集；获取所述数据集中的句子之间的向量相似度交互表示；根据所述向量相似度交互表示，得到query和doc匹配的分数；训练深度神经网络，对验证集采用K折交叉验证的方法保存K折模型，综合K折模型对测试集进行测试，取平均概率作为模型的测试结果。
一种融合句子表征交互特征文本检索方法

[发明专利]使用可达性过度逼近进行验证的方法和系统-CN200510124687.0有效
发明人：贾森·R.·伯姆加特纳;哈里·默尼;维里施·帕鲁斯;徐佳肇 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2005-11-14 - 公布日： 2006-09-06 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于验证设计符合所需特性的方法、系统和计算机程序产品。该方法包括接收设计、所述设计的第一初始状态以及与所述设计相关的要验证的特性。扩展所述设计的第一初始状态以创建所述第一初始状态的超集，该超集包含从所述设计的所述第一初始状态可达的一个或多个状态。合成超集以定义所述设计的第二初始状态。通过将切割点插入到所述超集来过度逼近针对所述设计的所述超集的应用，以获得修改的超集，然后参考所述修改的超集验证所述特性。
使用可达性过度逼近进行验证方法系统

[发明专利]一种遥感图像检索的方法和装置-CN202011629213.2有效
发明人：李大铭;邓练兵 -专利权人：珠海大横琴科技发展有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种遥感图像检索的方法和装置，所述方法包括：获取遥感图像数据；将所述遥感图像数据划分为训练集、验证集，以及测试集；搭建用于对遥感图像数据检索的目标网络模型；采用所述训练集和所述验证集，对所述目标网络模型进行模型训练，得到在所述验证集上准确率最高的模型权重文件；根据所述模型权重文件，对所述目标网络模型进行调整，并采用所述调整后的目标网络模型对所述测试集进行检索，得到检索结果。
一种遥感图像检索方法装置

[发明专利]基于改进deeplabv3+模型的番茄叶片虫害区域分割方法-CN202310281424.9在审
发明人：杜启亮;冯良枫;田联房 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进deeplabv3+模型的番茄叶片虫害区域分割方法，包括：构建原始数据集；对原始数据集进行数据增强，构建训练数据集、验证数据集和测试数据集；对训练数据集进行尺寸转换和数据归一化处理；对改进deeplabv3+模型设定训练参数，并使用训练数据集和验证数据集进行训练和验证，保存最优模型；对测试数据集中的待识别图像进行尺寸转换和数据归一化处理后，将其输入保存好的模型，完成对番茄叶片虫害区域的精准分割
基于改进 deeplabv3 模型番茄叶片虫害区域分割方法

[发明专利]一种基于置信度验证元组的控制方法-CN201210349679.6在审
发明人：陈超;林欣 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2012-09-19 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种在关系数据挖掘系统中基于置信度验证元组的控制方法，其特征在于，包括如下步骤：a.提取待验证元组的最小覆盖模板集；b.根据待验证元组的最小覆盖模板集以及标准模板库计算待验证元组的置信度；c.根据所述置信度确定所述待验证元组是否可信；以及d.根据确定为可信元组的待验证元组的最小覆盖模板集更新所述标准模板库。将互联网和搜索引擎作为数据源，通过构建种子元组的模板库来进行元组验证，并不断地更新标准模板库，以求提高元组验证的准确率和召回率。实践证明，该方法具有准确率高、通用性强、效率高的特点。
一种基于置信验证控制方法

[发明专利]一种基于多组学数据获取多基因风险评分的方法及系统-CN201911353185.3在审
发明人：马宝山;闫格;方明坤;聂伊辰 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G16B25/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于多组学数据获取多基因风险评分的方法及系统，其包括输入多组学原始数据并对所述多组学原始数据进行预处理；将预处理后数据划分为训练集与验证集后，基于所述训练集创建线性回归模型，基于所述验证集对所述线性回归模型进行验证，在验证合格后选定出作为多基因风险评分的评分模型；对输入的待测数据进行评分。
一种基于多组学数据获取多基因风险评分方法系统

[发明专利]一种用于重建EPAT图像的深度学习方法及系统-CN202010008799.4有效
发明人：孙正;王新宇 -专利权人：华北电力大学（保定）
申请日： 2020-01-06 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于重建EPAT图像的深度学习方法及系统，方法包括，构造用于有限角度光声内窥层析成像EPAT图像重建的深度学习数据集；所述数据集包括：训练集、验证集和测试集；建立前向传播的卷积神经网络模型；基于所述训练集、验证集和测试集对所述卷积神经网络模型中的网络参数进行逐层训练、验证和优化，得到优化后的卷积神经网络模型；将所述测试集输入至所述优化后的卷积神经网络模型中得到光吸收能量分布图像。
一种用于重建 epat 图像深度学习方法系统

[发明专利]基于RepCSC-Net的乳腺肿瘤良恶性识别方法-CN202310598706.1在审
发明人：杨晓慧;宋宇;王斌杰;彭李超;王小丹;杨利军;郑晨 -专利权人：河南大学
申请日： 2023-05-20 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明涉及智慧医疗技术领域，具体涉及一种基于RepCSC‑Net的乳腺肿瘤良恶性识别方法，包括：获取乳腺钼靶影像数据集，对乳腺钼靶影像数据集进行图像增强处理，并分为训练集、验证集和测试集；构建具有结构重参数化策略的RepCSC模块，获得RepCSC‑Net模型；获得训练后的RepCSC‑Net模型，进而获得验证后的RepCSC‑Net模型；将测试集输入到验证后的RepCSC‑Net模型，输出乳腺肿瘤的识别结果。
基于 repcsc net 乳腺肿瘤恶性识别方法

[发明专利]基于工业质检领域机器学习模型的产品缺陷检测方法-CN202211388209.0有效
发明人：常琪;赵何;张志琦 -专利权人：江苏智云天工科技有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F16/182 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于工业质检领域机器学习模型的产品缺陷检测方法，包括：步骤1：将分布式训练模型存储至分布式存储服务器中；步骤2：将训练数据集和验证数据集存储至分布式存储服务器中；步骤3：利用训练数据集对分布式训练模型分别进行训练，并利用验证数据集进行验证；步骤4：利用训练后的分布式机器学习模型对产品缺陷进行检测。
基于工业质检领域机器学习模型产品缺陷检测方法