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[发明专利]基于缺失重要性的图像特征点自动检测方法-CN201310162920.9有效
发明人：刘红敏;王志衡;王永军;逯静;王俊峰 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2013-05-06 - 公布日： 2013-07-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于缺失重要性的图像特征点自动检测方法，包括：采集图像、输入计算机并将其转化为灰度图像；计算图像中各点处的均值缺失重要性；计算图像中各点处的标准差缺失重要性；利用均值缺失重要性进行边缘点标记；利用标准差缺失重要性进行特征点标记；输出所标记的图像特征点。相比于已有方法，本发明提供的方法在定位精度方面具有明显优势。
基于缺失重要性图像特征自动检测方法

[发明专利]特征重要性可视化方法、设备及可读存储介质-CN202010445870.5在审
发明人：范力欣;张天豫;吴锦和 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-05-22 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种特征重要性可视化方法、设备及可读存储介质，所述特征重要性可视化方法包括：获取各目标特征维度和各所述目标特征维度对应的样本类别，并基于预设哈希编码模型和各所述样本类别对应的预设哈希编码值，确定各所述目标特征维度对应的特征重要性值，进而基于各所述特征重要性值，确定各所述目标特征维度对应的目标比特位，进而基于各所述特征重要性值、各所述目标比特位和各所述样本类别，生成可视化特征重要性数据。本申请解决了模型解释效果差的技术问题。
特征重要性可视化方法设备可读存储介质

[发明专利]一种多特征融合的视频摘要生成方法-CN201710486660.9有效
发明人：李泽超;唐金辉;胡铜铃 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-06-23 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： H04N21/8549 文献下载
摘要：本发明提供了一种多特征融合的视频摘要生成方法，包括以下步骤：获取视频并将视频作为输入数据；对输入的视频数据进行片段的分割，记录分割点和视频片段的个数；提取每个视频片段中的视频帧和视频帧中心块；分别对提取的视频帧和视频帧中心块进行特征和图像质量的计算；根据得到的特征进行全局重要性和局部重要性的计算；对得到的每一帧的全局重要性和局部重要性进行融合得到融合重要性；根据分割点对每个视频片段进行重要性的计算；根据得到的每个视频片段的重要性和设定阈值，对视频片段进行选择，选出一个优化的视频片段子集；根据选出的视频片段子集进行视频摘要的合成。
一种特征融合视频摘要生成方法

[发明专利]一种基于网络图的员工重要性排序方法-CN201810107977.1在审
发明人：宣琦;虞烨炜;李永苗;郑钧;俞山青;徐东伟;阮中远 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-02-02 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于网络图的员工重要性排序方法，包括以下步骤：S1通过员工任务地点的记录数据，建立两个任务地点之间的加权无向网络；S2将以任务地点为节点、任务类型为连边的任务地点网络变换为以任务类型为节点加权无向的任务网络；S3计算任务网络中的节点拓扑属性，对任务节点的重要性进行排序；S4将员工映射到任务网络中，得出员工的重要性排序。本发明将加权无向的任务地点网络变换为加权无向的任务网络，计算任务网络中节点重要性排序的常用指标，并获得对任务的重要性排序。将员工映射到任务网络，结合任务重要性排序和任务类型及任务数，获得员工的重要性排序。
排序任务地点员工加权网络任务类型网络图网络变换映射节点重要性任务重要性记录数据节点拓扑任务节点

[发明专利]停电计划中约束条件的调整方法和装置-CN201611230187.X在审
发明人：景宗深;李雅文;乔东伟;王海龙;葛延晶;陈连安 -专利权人：国网山东省电力公司泰安供电公司;国家电网公司
申请日： 2016-12-26 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种停电计划中约束条件的调整方法和装置。其中，该方法包括获取待计划的停电设备、停电设备的停电窗口期和约束条件；根据停电窗口期和约束条件，判断是否能够得到停电计划的收敛结果；如果否，根据预先设定的重要性系数和权重系数，计算得到与停电窗口期和约束条件对应的停电设备的重要性指标；其中，该重要性系数包括标准停电检修周期重要性系数、电压等级重要性系数和负载率重要性系数；根据重要性指标和预设的调整变量，对停电窗口期和/或约束条件进行调整，直至得到停电计划的收敛结果。本发明降低了运维人员对停电计划中约束条件和停电窗口期调整的工作量，提高了调整效率。
停电计划约束条件调整方法装置

[发明专利]基于特征重要性的模型建立方法及系统-CN202010661710.4有效
发明人：林建明 -专利权人：深圳无域科技技术有限公司
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明揭示了一种基于特征重要性的模型建立方法及系统，所述模型建立方法包括：步骤S1、初始化特征数据；步骤S2、对特征数据进行抽样，形成若干组特征数据组合，每组特征数据组合作为一个子模型；步骤S3、设置每一组特征模型的模型参数；每一组特征组合均设置同样的模型参数范围；步骤S4、训练模型，计算每个子模型特征的重要性；步骤S5、使用所有子模型计算综合加权特征的重要性；步骤S6、对特征重要性进行排序，得到新的重要性排序；步骤S7、本发明提出的基于特征重要性的模型建立方法及系统，可减小计算得到的特征重要性的相对排序波动，提高可信度。
基于特征重要性模型建立方法系统

[发明专利]面向路网关键节点的应急保障优化设计方法-CN202110857864.5在审
发明人：刘朝峰;尹贺;李刚;王玲;孙一鑫;曹先 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向路网关键节点的应急保障优化设计方法，涉及城市道路网络应急保障技术领域。所述方法包括以下步骤：分别构建路网节点常态下以及震后的重要性评价指标体系；结合常态下的路网节点重要性评价指标体系，得到路网节点重要性分级；结合震后的路网节点重要性评价指标体系，得到路网节点重要性分级；结合常态下和震后路网节点重要性分级，采用风险矩阵方法得到城市路网中节点的综合重要性分级；采用遗传算法设计模型的优化求解过程，优化选出最佳应急物资储备点位置。所述方法可用于研究城市道路网络区域的应急资源储备点的选址，优化灾后应急救援储备点的空间分布，提高灾后道路应急救援和保障能力。
面向路网关键节点应急保障优化设计方法

[发明专利]卷积神经网络模型剪枝方法和装置、电子设备、存储介质-CN202210028927.0有效
发明人：王晓锐 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：该卷积神经网络模型剪枝方法，包括：获取待剪枝模型的损失函数，对损失函数进行泰勒展开，得到第一参数重要性指标值和第二参数重要性指标值；根据第一参数重要性指标值和第二参数重要性指标值计算每个滤波器对应的剪枝重要性指标；根据预设剪枝率和每个滤波器对应的剪枝重要性指标，对待剪枝模型进行剪枝得到剪枝模型。本实施例考虑滤波器之间的关系以及模型中每个卷积层内部滤波器的冗余信息，量化滤波器的重要性，提高卷积神经网络模型剪枝的准确率，提升模型压缩精度和运算速度。
卷积神经网络模型剪枝方法装置电子设备存储介质

[发明专利]监视状态显示设备、监视状态显示方法和监视状态显示程序-CN201080064818.X无效
发明人：池上辉哉 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2010-12-20 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： G06F3/048 文献下载
摘要：根据本发明的监视状态显示设备具有：使用指标数确定装置，其用于当在预定显示区域中显示表示多个监视主体的多个指数的排列时，基于重要性等级和多个指数的总数的比率来确定能够关于针对多个监视主体所设置的重要性等级而使用的使用指标数；重要性等级分配装置，其用于基于多个指数的排列以及针对相应重要性等级所设置的使用指标数以具有相同重要性等级的指数被相互邻近放置的方式来确定要分配给每个重要性等级的指标；监视主体分配装置，其用于基本均匀地向指数分配具有与该指数的重要性等级相同的重要性等级的监视主体；显示模式确定装置，其用于基于分配给指数的每个监视主体的警报等级来确定用于显示每个指数的显示模式；以及显示控制装置，其用于依据所确定的显示模式在预定显示区域上显示指数。
监视状态显示设备方法程序

[发明专利]复合材料层合板的重要性分析系统及方法-CN202011144952.2在审
发明人：田龙飞;刘国华;高爽;刘洋;李华;董泽迎;周大看 -专利权人：中国科学院微小卫星创新研究院;上海微小卫星工程中心
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种复合材料层合板的重要性分析系统及方法，参数设定模块获取并定义单层板的力学性能参数，发送至参数随机化模块；确定性性能分析模块生成层合板面内工程弹性常数的毯式曲线，并发送至重要性分析模块；参数随机化模块将单层板的力学性能参数进行随机化设置，生成基本输入随机变量，并发送至重要性分析模块；分析设置模块设定分析内容，并选择重要性分析方法和抽样策略，并发送至重要性分析模块；重要性分析模块根据层合板面内工程弹性常数的毯式曲线、设定分析内容、以及重要性分析方法和抽样策略，分析层合板面内工程弹性常数的不确定性的具体来源，采用基于方差的方法计算各个基本输入随机变量对输出响应量方差的重要性测度指标。
复合材料合板重要性分析系统方法

[发明专利]基于规则的视频重要性分析-CN201580031441.0有效
发明人： N·苏里;T-J·王;O·梅亨戴尔;A·S·艾沃里;W·D·斯普劳勒 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2015-06-10 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：视频文件的视频区的重要性可从该视频文件的特征中确定。该视频文件可被解码以获得视频帧以及与这些视频帧相关联的音频数据。每一视频帧的特征分数可通过基于局部规则、全局规则或两者分析视频帧的特征或与视频帧相关联的音频数据来获得。这些特征分数还被组合以导出视频帧的帧重要性分数。基于视频文件中的视频帧的特征分数，视频文件可被分段成有不同区重要性值的视频区。
基于规则视频重要性分析

[发明专利]一种基于稳定性分析的相似权网络节点拓扑重要性评判指标计算方法-CN202011056317.9在审
发明人：柴立和;张智慧;刘希希;刘思彤 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-09-30 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明涉及涉及复杂网络模型相似权网络的节点重要性评估，基于以往学者从拓扑性质的不同角度阐述了节点的重要程度，从一个新的方向提出了基于网络稳定性，综合上述拓扑性质中心性的网络节点重要性评估计算方法，构造了新的网络节点重要性指标，用于评判环境相似权复杂网络的节点重要程度。本发明定义了介数系数b和紧密参数c及其取值范围，作为计算节点重要性时修订加权介数中心度和加权紧密中心度的参数，并提出应用系统选择性攻击Si作为放大节点重要性差异的思路综上得出了综合各项加权拓扑性质的全新的节点重要性计算方式，为相似权网络发掘重要节点提供了新的评判指标。
一种基于稳定性分析相似网络节点拓扑重要性评判指标计算方法

[发明专利]基于局部结构的微博网络重要节点发现方法、装置及介质-CN202010548943.3在审
发明人：丁大钊;李兴龙;罗飞扬;马健;武泽东;尚永强;郝亚军 -专利权人：珠海高凌信息科技股份有限公司
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06F16/9536 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部结构的微博网络重要节点发现方法、装置及介质，本发明的技术方案通过获取微博网络数据并建立网络拓扑模型；计算邻居节点对节点重要性的贡献；根据网络拓扑模型中任意节点的出入度和节点对邻居节点的贡献计算节点的局部重要性；计算邻居节点的局部重要性，通过节点的局部重要性及邻居节点的局部重要性对节点进行排序；通过SIR模型计算每个节点在设定时间内的传播能力；通过检测算法进行准确性校验，输出精确预测的节点传播能力的排序。本发明的有益效果为：充分挖掘节点的影响力，通过计算节点自身重要性和邻居节点重要性，针对大规模稀疏微博网络数据具有较好的应用价值，且具有时间复杂度低，降低了系统资源的消耗。
基于局部结构网络重要节点发现方法装置介质

[发明专利]一种电力调度通信网节点重要性辨识评估方法-CN201911290606.2有效
发明人：汤玮;刘晴;刘康;姜海;龙姣;张光辉;石际 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2019-12-14 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力调度通信网节点重要性辨识评估方法，包括步骤：S1、将电力调度通信网的节点重要性辨识准则划分为三个级别，分别为拓扑层、流量层和业务层；S2、分别评价电力调度通信网节点在拓扑层、流量层和业务层的重要性；S3、将电力调度通信网节点在各层的重要性指标进行归一化处理；S4、通过偏好学习多属性决策算法，得到节点的重要性评价；或者，通过直接加和计算得到通信网络节点的重要性度量值。本发明的评估方法综合考虑了节点在网络拓扑层面、流量层面和业务层面的重要性评价，能够较为准确、合理的辨识评估出电力调度通信网中节点的重要程度，对提高网络健壮性，降低网络失效风险，提升电网安全可靠运行意义重大
一种电力调度通信网节点重要性辨识评估方法

[发明专利]一种决策树模型特征重要性计算方法、装置及存储介质-CN202211201005.1在审
发明人：张泽群;叶芸;温海如 -专利权人：中银金融科技（苏州）有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种决策树模型特征重要性计算方法、装置及存储介质，包括以下步骤：获取一个训练好的决策树模型；对所述决策树模型进行结构解析，获取计算特征重要性所需的模型信息；其中，所述模型信息中包括节点深度信息、节点最佳划分特征和节点增益信息；将所述模型信息储存为向量；基于所述向量计算特征重要性，并输出特征重要性向量。与现有技术相比，本发明计算特征重要性时引入了决策树的节点深度，并给出了合理的计算公式，得到的特征重要性准确度更高，更加符合特征对预测结果的实际贡献。
一种决策树模型特征重要性计算方法装置存储介质