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- [发明专利]用于确定测试计划的支持点的方法-CN201780078577.6有效
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S.林德克奈特;S.福拉尔德;R.菲切克;A.埃泽
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达姆施塔特工业大学
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2017-10-18
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2020-10-23
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G05B15/02
- 本发明涉及一种用于确定测试计划(9)的支持点的方法(1),所述测试计划(9)用于基于至少一个现场机器在其正常使用期间的操作变量的先前测量技术上确定的操作值(3)来测量测试机器的预定义的测试变量。在聚合步骤(2)中,根据预定义的分类规则,将所检测到的操作值(3)关于至少一个所选操作变量分配给类别(4)。在聚合步骤(2)之前或之后,在默认步骤(5)中选择默认变量。在聚合步骤(2)之后的确定步骤(6)中确定每个类别(4)的操作类别频率(7)。在随后的确定步骤(8)中,基于操作类别频率(7)来确定测试计划(9)的支持点。在确定步骤(8)中确定支持点,以使得根据预定义的优化准则,默认变量的基于所述测试计划(9)确定的并且根据分类规则分配给类别(4)的默认值的相对测试类别频率与对应于默认变量的操作变量的根据所述分类规则而分类的操作值(3)的相对操作类别频率的偏差被最小化。
- 用于确定测试计划支持方法
- [发明专利]基于深度学习的遥感图像的分割方法-CN202010233059.0有效
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王海鹏;张鑫
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复旦大学
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2020-03-29
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2022-09-16
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G06T7/136
- 本发明方法包括:选取包含若干种地物类别的遥感图像,制作图像分割标签;将大图像裁剪成若干较小的遥感图像,统计每张较小图像中各种类别比例,定义选取规则,保留部分图像,并将其定义为特定类别;利用迁移学习调取大型公开数据集的训练参数,用卷积神经网络训练制作好的分类数据集,训练得到模型参数;对测试图像的所有像素点周围选取多种测试窗口,基于多尺度对像素点进行类别分类;最后去除独立的类别噪声点,将测试结果优化。本发明实用性强,可以将大规模遥感图像快速生成多类别的分割图像,为国土资源规划部门提供参考,减少了人工操作的成本。
- 基于深度学习遥感图像分割方法
- [发明专利]相对于分类体系来分类诸如文档和/或聚类的对象以及从这种分类导出的数据结构-CN200680021225.9有效
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大卫·格尔金;罗征;安德鲁·麦克斯维尔
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谷歌公司
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2006-04-24
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2009-08-12
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G06F7/00
- 可通过以下步骤来自动分类网站:(a)接受网站信息,(b)使用该网站信息来确定该网站的评分聚类(例如语义、词语同现等)构成的集,以及(c)使用该聚类集中的至少一些来确定预定义分类体系的至少一个类别(例如垂直类别语义聚类(例如词语同现聚类)可以通过以下方法来与预定义分类体系的一个或多个类别(例如垂直类别)相关联:(a)接受语义聚类,(b)使用所接受的聚类来标识一个或多个评分概念构成的集,(c)使用该一个或多个评分概念中的至少一些来标识一个或多个类别构成的集,以及(d)把该一个或多个类别中的至少一些与该语义聚类相关联。资产(例如网站)可以通过以下方法来与预定义分类体系的一个或多个类别(例如垂直类别)相关联:(a)接受关于资产的信息,(b)使用所接受的资产信息来标识一个或多个评分语义聚类(例如词语同现聚类)构成的集,(c)使用该一个或多个评分语义聚类中的至少一些来标识一个或多个类别(例如垂直类别)构成的集,以及(d)把该一个或多个类别中的至少一些与该资产相关联。
- 相对于分类体系诸如文档对象以及这种导出数据结构
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