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[发明专利]对象处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质-CN201910498628.1在审
发明人：何轶;李根;李磊 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2019-06-10 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：该方法包括：对于待处理的第一对象和第二对象，获取第一对象的第一稀疏向量和第二对象的第二稀疏向量；确定第一稀疏向量和第二稀疏向量共同的非零向量维度的取值；根据第一稀疏向量和第二稀疏向量共同的非零向量维度的取值本公开的方案，由于稀疏向量的所有向量维度中，非零向量维度占较少数，通过第一稀疏向量和第二稀疏向量共同的非零向量维度来确定第一对象和第二对象的相似性，能够降低数据处理量，提高处理效率，满足实际使用中对大量数据快速处理的需求
稀疏向量向量维度非零计算机可读存储介质电子设备对象处理数据处理量处理效率快速处理

[发明专利]一种压缩感知系统及其信号方程的降维方法-CN201710072406.4在审
发明人：安培亮;王晓英;安宏亮 -专利权人：安凯
申请日： 2017-02-05 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：将原始信号表示为正交矩阵与稀疏向量的乘积之后，系统输出是测量矩阵和稀疏列向量的乘积。为了从如此的信号方程中恢复稀疏向量，给出了信号方程的降维方法，即去掉测量矩阵中与稀疏向量的零分量相对应的大部分列分量。在剩下的列向量中采用穷举法即可求出与稀疏向量非零分量相对应的全部列向量以及稀疏向量的非零分量。得到的稀疏向量与正交矩阵的乘积就是原始信号。
一种压缩感知系统及其信号方程方法

[发明专利]一种基于稀疏矩阵向量乘的特征检测的方法、装置及介质-CN202310484071.2有效
发明人：刘杰;郭际虎;王庆林;石永振 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/2134 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于稀疏矩阵向量乘的特征检测的方法、装置及介质，涉及科学计算领域。该方法中，将矩阵图像和矩阵特征输入至神经网络模型中；通过神经网络模型输出目标稀疏矩阵的预测存储格式；按照预测存储格式对目标稀疏矩阵进行稀疏矩阵向量乘，并根据稀疏矩阵向量乘的结果确定预设场景的特征信息。神经网络模型中样本稀疏矩阵对应的矩阵图像和矩阵特征为输入，样本稀疏矩阵的所有格式进行相同次数的稀疏矩阵向量乘的耗时结果中耗时最短时对应的格式为输出，因此，通过神经网络模型输出的目标稀疏矩阵的预测存储格式在进行稀疏矩阵向量乘的耗时也是最短的，提高了稀疏矩阵向量乘的效率，从而提升了基于稀疏矩阵向量乘进行特征检测时的效率。
一种基于稀疏矩阵向量特征检测方法装置介质

[发明专利]基于稀疏融合向量的客群分类方法和装置-CN202210067421.0在审
发明人：于宗泽;祝春祥;陈晶鑫;原瑞卿;冯嘉宁 -专利权人：中银金融科技有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q30/01 文献下载
摘要：本发明提供一种基于稀疏融合向量的客群分类方法和装置，所述基于稀疏融合向量的客群分类方法，包括：获取目标客群对应的目标信息向量；对所述目标信息向量和目标融合稀疏向量进行残差处理，确定所述目标信息向量对应的预测类别，所述预测类别用于对所述目标客群进行分类；其中，所述目标融合稀疏向量为基于样本客群对应的样本信息通过预训练确定的。本发明的基于稀疏融合向量的客群分类方法，通过在识别阶段之前预先训练得到目标融合稀疏向量，在识别过程中，将目标客群对应的目标信息向量与目标融合稀疏向量进行残差处理，可以显著降低识别阶段的复杂度，减少运算量
基于稀疏融合向量分类方法装置

[发明专利]一种数据特征提取方法、装置、终端设备及介质-CN202010083952.X有效
发明人：余晓填;杨天宝 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2020-02-10 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本申请适用于大数据处理技术领域，提供了一种数据特征提取方法、数据特征提取装置、终端设备及介质，数据特征提取方法包括：根据样本数据构建高维稀疏向量；基于预设函数对高维稀疏向量进行迭代求解，得到高维稀疏向量的支撑点向量；基于约束条件对支撑点向量进行约束映射，以修正支撑点向量；基于目标函数对修正后的支撑点向量进行验证，验证通过则将修正后的支撑点向量确定为目标特征向量，通过对高维稀疏向量进行迭代求解，能够快速确定出该高维稀疏向量的支撑点向量，进而基于约束条件修正支撑点向量，进而实现对高维稀疏向量的优化问题的求解，能够有效地提取出高维稀疏向量中的目标特征向量，能够有效地提高数据特征提取的效率。
一种数据特征提取方法装置终端设备介质

[发明专利]基于压缩感知的非侵入负荷监测方法-CN202210933521.7在审
发明人：袁博 -专利权人：国网河北省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于压缩感知的非侵入负荷监测方法，该方法包括：设置原始负荷信号类型和采集参数并生成二进稀疏测量矩阵，对集成原始负荷信号进行压缩采集得到压缩信号；根据二进稀疏测量矩阵，以及稀疏基和目标重构算法，对压缩信号进行重构，得到集成稀疏向量；根据滑动窗观测和阈值判断对集成稀疏向量进行事件探测，根据事件探测结果进行负荷分解获取单一用电设备的单一稀疏向量；从单一稀疏向量中获取负荷特征值，形成特征值向量；根据机器学习算法、特征值向量和特征向量样本值，识别单一稀疏性向量对应的用电设备类型；输出用电设备负荷分解结果、用电设备类型识别结果和集成原始负荷信号的重构值。
基于压缩感知侵入负荷监测方法

[发明专利]基于稀疏矩阵的知识图谱查询方法、装置和计算机设备-CN202010123647.9有效
发明人：李肯立;肖国庆;陈玥丹;唐卓;阳王东;周旭 -专利权人：湖南大学
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于稀疏矩阵的知识图谱查询方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取知识图谱并将所述知识图谱转换成稀疏矩阵；基于所述稀疏矩阵中各行向量的行向量长度，分别对所述稀疏矩阵进行行向量划分，得到各划分稀疏矩阵；分别评估各所述划分稀疏矩阵的行向量长度的离散度，确定离散度最低的划分稀疏矩阵；根据计算核的对齐字节对离散度最低的所述划分稀疏矩阵进行行向量填充，得到填充稀疏矩阵；基于所述填充稀疏矩阵进行所述知识图谱的查询。
基于稀疏矩阵知识图谱查询方法装置计算机设备

[发明专利]面向众核架构的稀疏矩阵向量乘众核优化方法-CN201910919675.9在审
发明人：郭恒;陈鑫;刘鑫;陈德训;李芳;徐金秀;孙唯哲 -专利权人：无锡江南计算技术研究所
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开了种面向众核架构的稀疏矩阵向量乘众核优化方法，包括以下步骤：S1、已知：行数为m，列数为n的稀疏矩阵A，长为n的向量x；求解长度为m的向量y，y=Ax为稀疏矩阵A与向量x的点积；S1、定义x向量块大小blk_x_size，根据x向量元素下标对x向量元素进行分块将x向量进行分块；S2、根据x向量的分块信息，即S1中求解得到的x向量元素所在的x向量块编号信息，统计原始稀疏矩阵即稀疏矩阵A中每一行非零元所在列号对应的x向量块的编号，由此统计出稀疏矩阵向量乘时稀疏矩阵每一行所需要的x向量块的编号信息。
面向架构稀疏矩阵向量乘众核优化方法

[发明专利]一种稀疏名词对齐方法及系统-CN202010501226.5在审
发明人：蔡洁 -专利权人：语联网（武汉）信息技术有限公司
申请日： 2020-06-04 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F40/189 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种稀疏名词对齐方法及系统，该方法包括：根据待处理语料的语系，选取对应的分割方式，对待处理语料进行分割，获取每一分割词语；根据每一分割词语，按照多空间词嵌入的方法，获取若干空间词汇向量；将目标词向量和每一词汇向量输入到稀疏词语对齐模型的输入层和对齐层中，获取目标词向量与每一预测词汇向量之间的对齐关系矩阵，并将对齐关系矩阵输入到稀疏词语对齐模型的softmax函数中，获取目标词向量与每一预测词汇向量的对齐概率向量；根据对齐概率向量获取目标词汇对齐的译文中词汇。本发明首次提出一种针对稀疏词语的稀疏稀疏词语对齐模型，对于比较稀疏词汇对齐效果比较好。
一种稀疏名词对齐方法系统

[发明专利]一种图像分类的实现方法、装置、设备和介质-CN202110947689.9在审
发明人：罗步升;林志超;黄笑辉;张作刚;陈方;陈振辉 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司惠州供电局
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取待分类图像的特征向量，作为待分类特征向量；将所述待分类特征向量输入图像分类模型，基于所述图像分类模型的目标函数计算所述待分类特征向量的稀疏表示向量，且根据所述稀疏表示向量确定所述待分类图像的类别；其中，所述目标函数包括常规稀疏表示项和稀疏约束项，所述常规稀疏表示项用于确定所述待分类特征向量与所述图像分类模型的所有训练样本的训练特征向量之间的重构误差，所述稀疏约束项用于确定各所述训练特征向量之间的分类关系本发明实施例解决了传统分类算法不能调整图像表示稀疏程度的问题，提高了图像分类准确率。
一种图像分类实现方法装置设备介质

[发明专利]一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法-CN201910868156.4有效
发明人：杨家俊;陈勖;陈昕;丁祝顺;蒋喆;伦华江 -专利权人：北京航天控制仪器研究所
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法，包括以下三个步骤：第一步使用字典将源图像分别转换为稀疏系数向量；第二步结合字典信息将多个稀疏系数向量融合为一个稀疏系数向量；第三步结合字典由融合后的稀疏系数向量恢复融合图像该方法将字典信息引入了稀疏系数向量的融合过程，使得稀疏系数向量的融合质量更高，可以获得质量更高的融合图像。该融合方法具有较强的抗干扰能力及鲁棒性。
一种引入字典信息基于稀疏表示图像融合方法

[发明专利]稀疏深度卷积网络权重的压缩-CN201880060796.6在审
发明人： A·兰博;R·希尔;A·安萨里 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：例如，第一装置可接收稀疏权重向量集。第一装置可压缩该稀疏权重向量集以产生经压缩稀疏权重向量集。第一装置可基于该经压缩稀疏权重向量集来操作神经网络。在另一示例中，第二装置可接收稀疏权重向量集。第二装置可基于该稀疏权重向量集来执行稀疏计算，并且该稀疏计算的执行可产生一个或多个部分和。第二装置可至少部分地基于该一个或多个部分和来操作神经网络。
稀疏深度卷积网络权重压缩

[发明专利]一种航空发动机的故障诊断方法-CN202211479507.0在审
发明人：庞育才;杨周;肖云鹏;韦世红;段思睿;李暾;李茜;李薛宏 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明涉及一种航空发动机的故障诊断方法，包括获取具有标签信息的原始航空发动机故障数据并将原始航空发动机故障数据划分为训练集和测试集；将训练集输入稀疏自编码器SAE并通过反向传播机制对稀疏自编码器SAE进行训练；将测试集中的样本输入训练好的稀疏自编码器SAE通过隐藏层降维得到稀疏样本向量；将稀疏样本向量输入SVM多分类器输出稀疏样本向量的预测结果，根据稀疏样本向量的预测结果和稀疏样本向量的标签信息利用粒子群算法计算SVM多分类器的最优参数；将目标航空发动机故障数据的稀疏样本向量输入SVM多分类器输出目标航空发动机故障数据的故障类别。
一种航空发动机故障诊断方法

[发明专利]用于求解隐式储层仿真矩阵的方法-CN200580018619.4无效
发明人： J·W·瓦特三世 -专利权人：埃克森美孚上游研究公司
申请日： 2005-04-13 - 公布日： 2007-05-16 - 主分类号： G01V1/00 文献下载
摘要：一种用于求解矩阵方程AX＝B的方法，其中A代表块稀疏矩阵(205)，B代表右手侧块向量(205)，X代表解块向量(298)。在一个实施方式中，所述方法包括接收块稀疏矩阵(205)和右手侧块向量(205)，从块稀疏矩阵(205)和右手侧块向量(205)构造简化的变换块向量(205)，并且使用简化的变换块稀疏矩阵(265)和简化的变换剩余块向量(275)，来求解所述解块向量(298)。
用于求解隐式储层仿真矩阵方法

[发明专利]一种用于神经网络的基于混合粒度的联合稀疏方法-CN202011553635.6有效
发明人：卓成;郭楚亮;尹勋钊 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于神经网络的基于混合粒度的联合稀疏方法，该联合稀疏方法包括独立的向量级细粒度稀疏化和块级粗粒度稀疏化，通过对两种稀疏方式独立生成的剪枝蒙版进行按位逻辑与运算，获得最终的剪枝蒙版，进而获得稀疏化后的神经网络的权重矩阵本发明联合稀疏性始终获得介于块稀疏和平衡稀疏模式之间的推理速度，而无需考虑向量级细粒度稀疏化的向量行大小和块级粗粒度稀疏化的向量块大小。用于神经网络卷积层和全连结层的剪枝，具有稀疏粒度可变，通用硬件推理加速，模型推理精度高的优点。
一种用于神经网络基于混合粒度联合稀疏方法

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