专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于局部流形嵌入的高光谱图像分类方法-CN201611219213.9在审
  • 黄鸿;罗甫林;段宇乐;石光耀 - 重庆大学
  • 2016-12-26 - 2017-05-31 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于局部流形嵌入的高光谱图像分类方法,1)对训练样本各数据点利用同类近邻点进行重构;2)利用各数据点的邻域以及各邻域点对应的重构点来构建类内图、类内重构图、类图和类重构图;3)在嵌入空间中,保持类内图和类内重构图的结构不变,抑制类图和类重构图的结构关系,得到从高维空间到维空间的投射矩阵;4)通过投影矩阵,得到训练样本的嵌入特征;5)通过投影矩阵,将测试样本高数据降,得到测试样本嵌入;6)通过分类器即可对测试样本的嵌入进行分类,得到高光谱图像分类结果。
  • 基于局部流形嵌入光谱图像分类方法
  • [发明专利]基于判别稀疏保持嵌入的非约束人脸图像降方法-CN201710969275.X有效
  • 童莹;田亚娜;陈瑞;曹雪虹 - 南京工程学院
  • 2017-10-17 - 2022-02-08 - G06V40/16
  • 本发明提供一种基于判别稀疏保持嵌入的非约束人脸图像降方法,通过1)计算样本重构关系矩阵W,在计算样本稀疏重构关系时,引入类别标签,分别构建类内重构关系矩阵和类重构关系矩阵,并且在稀疏重构阶段增加类内、类紧凑度约束,有效增大待测样本与同类样本的重构关系,而减弱待测样本与异类样本的重构关系;2)计算投影矩阵P,计算投影矩阵时,增加全局约束因子,不仅考虑了样本的局部稀疏关系,也考虑了全局分布特性,进一步削弱异类伪近邻样本对投影的干扰,更准确挖掘出隐藏在复杂冗余数据中的流形本质结构;3)实现高样本数据的线性映射;该方法大大提高非约束环境下人脸识别的准确性。
  • 基于判别稀疏保持嵌入约束图像方法
  • [发明专利]一种基于分形数的数字图像分析方法-CN201210249840.2有效
  • 罗贺;王洪波 - 合肥工业大学
  • 2012-07-18 - 2012-11-28 - G06T7/60
  • 本发明公开了一种基于分形数的数字图像分析方法,其特征是通过图像信息矩阵U提取数字图像中所包含的全部颜色属性信息,并利用图像信息矩阵U计算出像素点之间的距离,根据图像信息矩阵U中元素进行增量判断,根据增量判断结果选用增量流形算法或非增量流形算法获得与图像信息矩阵U的像素点空间,利用像素点空间计算像素点空间中每任意两个像素点的距离,通过所获得的像素点的距离计算出数字图像的分形数,从而实现对不同的数字图像进行分类。本发明能有效地从待处理的图像中得到分形数,且拟合误差相对最小,对数字图像具有良好的分类能力。
  • 一种基于分形维数数字图像分析方法
  • [发明专利]一种基于局部样条嵌入的线性分类方法-CN201610234826.3在审
  • 何萍;敬田禹;徐晓华;林惠惠 - 扬州大学
  • 2016-04-13 - 2016-11-16 - G06F17/12
  • 本发明输入训练数据和测试数据,训练数据的有监督的局部样条嵌入降,包括构建类内图、类图选取邻域,构建训练数据点的类内局部切空间和类局部切空间,获得训练数据点的全局坐标,得到对应的最佳线性映射,将测试数据映射至流形中去,K近邻分类对降后的测试数据进行分类,得到测试数据的类别标签。本发明克服了过去没有全面的分析数据的类内近邻图和类近邻图和利用训练数据的类别信息的缺陷。本发明大大降低了数据的复杂程度,提高了数据的可观测性和可判别性,有助于大大改善对高流形上数据的分类准确率。
  • 一种基于局部嵌入线性分类方法
  • [发明专利]一种信噪比地震初至信号自动增强方法及系统-CN202010735993.2在审
  • 胡天跃;安圣培;刘依谋 - 北京大学
  • 2020-07-28 - 2022-02-01 - G01V1/36
  • 本发明公布了一种信噪比地震初至信号增强方法及系统,适用于信噪比三地震资料。基于累积量干涉法实现初至自动增强,通过高阶累积量得到检波点的初至波,同相位叠加提高初至波信噪比,再通过多道褶积将检波点的初至波恢复成炮检点的初至波,再次同相位叠加提高信噪比。本发明完全数据驱动,不依赖频率或视速度信息;使用高阶累积量替代互相关,克服对高斯噪声敏感的问题,提高初至信噪比的提升效果;使用高阶累积量引入多方向地震数据进行道时差估计,综合利用三地震数据信息,实现三地震数据的处理
  • 一种低信噪地震信号自动增强方法系统
  • [发明专利]一种基于稀疏和秩表示图的高光谱数据降方法-CN201510977094.2有效
  • 李伟;刘佳彬 - 北京化工大学
  • 2015-12-23 - 2019-04-26 - G06K9/62
  • 一种基于稀疏和秩表示图的高光谱数据降方法,通过L1范数获取稀疏表示特性,秩表示的具有保持全局数据结构的特征,本方法通过核范数保持图的秩特性。2)对所选的训练样本进行稀疏和秩表示图的构造。3)通过最优化准则,寻求最优的投影矩阵,使在投影后的流形空间里保持2中所构造的图的特性。在原始空间中学习到的样本点稀疏和秩表示的特性,通过寻求一个变换投影矩阵,把数据投影到流形空间,同样也保持样本点稀疏和秩表示的特性。
  • 一种基于稀疏表示光谱数据方法
  • [发明专利]一种适用于文献网络的论文领域分类方法-CN201910077857.6有效
  • 王秀;余春艳;陈璐 - 福州大学
  • 2019-01-26 - 2022-03-04 - G06F16/35
  • 本发明涉及一种适用于文献网络的论文领域分类方法,选定一个文献网络,首先基于元结构计算论文节点的相关程度;通过定义一个目标函数使得论文节点基于元结构的相关程度与其在向量空间中的相似度的差距达到最小,将文献网络中的论文节点映射到表示空间;在维空间计算论文节点之间的相似度,进行K‑means聚类,得到论文的领域分类结果。本发明提出的方法利用了异构信息网络中元结构这一重要性特点,使得节点的向量表示可以在包含节点网络拓扑结构信息的同时融合网络中丰富的异构信息,更好地对论文所属领域进行分类。
  • 一种适用于文献网络论文领域分类方法

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