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[发明专利]声纹模型训练方法、语音识别方法、装置、设备及介质-CN201710811983.0有效
发明人：王健宗;郭卉;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G10L17/04 文献下载
摘要：采用至少两个业务场景下的训练语音数据进行通用背景模型训练，获取通用背景模型；采用所述通用背景模型对域内语音数据和域外语音数据分别进行特征提取，获取相应的域内声纹特征和域外声纹特征；基于所述域外声纹特征进行概率线性判别分析模型训练，获取域外概率线性判别分析模型；基于所述域内声纹特征对所述域外概率线性判别分析模型进行自适应训练，获取目标概率线性判别分析模型。该声纹模型训练方法克服了某些业务场景无法获得单人多通语音数据的问题，并保证目标概率线性判别分析模型的识别效果。
线性判别分析声纹特征通用背景模型声纹模型语音数据概率业务场景语音识别自适应训练获取目标模型训练目标概率声学模型特征提取训练语音多通保证

[发明专利]基于线性判别分析的FY-3D红外高光谱云检测方法-CN202110133532.2有效
发明人：余意;罗藤灵;张卫民;史华湘;张琪;刘运韬;曹小群;赵延来 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于线性判别分析的FY‑3D红外高光谱云检测方法，涉及卫星遥感技术领域。本发明利用传统的基于成像仪的云检测方法，将MERSI的云检测段产品与HIRAS像元进行匹配，得到带有云标签的HIRAS数据，构成训练数据集，然后使用线性判别分析算法训练数据集，在训练过程中，采用网格搜索方法选择合适的线性判别分析算法超常数，得到泛化性能最佳的模型参数，最后将训练得到线性判别分析云检测模型用于YF‑3D的红外高光谱数据的云检测处理。本发明的线性判别分析云检测模型能达到0.95的分类准确度，预测速度是传统方法的58倍左右，体现出良好的泛化性能。
基于线性判别分析 fy 红外光谱检测方法

[发明专利]基于核线性判别分析的味觉感应信号差异性特征提取方法-CN201610404407.X有效
发明人：支瑞聪;张德政 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于核线性判别分析的味觉感应信号差异性特征提取方法，方法包括：利用电子舌对茶叶样品进行检测，得到传感器响应时序信号；根据所述响应时序信号采用主成分残差和马氏距离法对异常样本进行分析和剔除；对核线性判别分析方法的参数进行优化,以龙井茶品质等级正确识别率为依据选择核线性判别分析方法的参数；采用核线性判别分析方法对传感器响应信号进行非线性特征提取,得到茶叶样品的滋味特征；将茶叶样品的滋味特征输入分类器对茶叶样品进行异常值剔除，利用优化参数后的核线性判别分析方法可以更好的表征不同等级茶叶样品的非线性特征，提升经过非线性映射后的样本在高维特征空间中的信号差异性。
基于线性判别分析味觉感应信号差异性特征提取方法

[发明专利]一种优化的人脸识别方法和装置-CN200810041105.6有效
发明人：郭凤;周贤君;胡金演;倪丽佳;吴旭;王裕友 -专利权人：上海天冠卫视技术研究所;上海大学
申请日： 2008-07-29 - 公布日： 2008-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：其技术方案为：本发明利用将主成分分析和线性判别分析结合起来解决这个问题，即在进行线性判别分析之前先进行主成分分析，得到相对低维的空间，接着再在这个空间上进行线性判别分析，这样就不会导致类内离散度矩阵奇异而线性判别过程有效本发明首先采用主成分分析来得到最佳描述特征，然后再在此基础上采用线性判别分析来得到最佳鉴别特征，从而大大降低了人脸特征空间的维数，最后采用最小距离法进行分类识别，显著提高了人脸图像的识别率。
一种优化识别方法装置

[发明专利]一种图像数据鲁棒双侧2D线性判别分析降维方法-CN201810505663.7有效
发明人：邵元海;李春娜;刘明增;陈少春;王震 -专利权人：海南大学
申请日： 2018-05-24 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06T3/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像数据鲁棒双侧2D线性判别分析降维方法。通过极小化贝叶斯误差上界，并直接以图像矩阵作为输入，使得算法在Lp‑模意义下属于不同类别的图像距离尽可能远，而属于相同类别的图像尽可能靠近其自身所在类别中心，得到使图像矩阵的行与列同时降维的线性判别分析本发明利用Lp‑模构造双侧2D判别分析，其中0p≤1，具有很好的鲁棒性能；本发明提出的双侧Lp‑模2D线性判别分析降维算法可以退化到单侧Lp‑模2D线性判别分析，而这是对已有基于L1‑模的单侧线性判别分析的推广
一种图像数据鲁棒双侧线性判别分析方法

[发明专利]一种高光谱图像降维方法-CN201910268594.7在审
发明人：杭仁龙;周峰;刘青山 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：此外，为了有效地捕捉高光谱图像的非线性特征，本发明将线性LGDE扩展成核版本。和原始像素点分类方法(RAW)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)方法、谱空线性判别分析(SSLDA)方法、局部保留投影(LPP)方法、基于协同图的判别分析(CGDE)方法、基于稀疏图的判别分析(SGDE)方法、基于局部图的判别分析(LGDE)方法相比，在相同的实验条件下，本发明方法的分类结果更加准确。
高光谱图像判别分析线性判别分析降维像素非线性特征主成分分析分类结果空间信息实验条件原始像素局部图稀疏图像素点像素级有效地成核投影捕捉协同分割分类引入保留

[发明专利]一种基于最大化比率和线性判别分析的数据降维方法-CN202110216054.1在审
发明人：王靖宇;王红梅;聂飞平;李学龙 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-02-26 - 公布日： 2021-05-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最大化比率和线性判别分析的数据降维方法，属于图像分类与模式识别领域。包括构建数据矩阵、标签向量和标签矩阵；计算类内协方差矩阵和类间协方差矩阵；构建基于最大化比率和的线性判别分析的优化问题；采用交替优化迭代算法求解能够最大化目标函数的投影矩阵。本发明建立了基于最大化比率和的线性判别分析方法的目标函数，避免了传统线性判别分析倾向于选择小方差、鉴别能力弱的特征的问题，能够选择更有利于分类的特征。
一种基于最大化比率线性判别分析数据方法

[发明专利]一种定量判别软玉产地的方法-CN201510659192.1有效
发明人：罗泽敏;沈锡田;杨明星 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2015-10-13 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明提供一种定量判别软玉产地的方法，包括步骤1)制备已知产地的软玉样品；2)定量测试样品的微量元素含量，将测试点分为“训练组”和“测试组”；3)对微量元素含量进行显著性水平分析，以检验不同产地间是否存在统计差异；4)利用二元迭代线性判别分析法(IB‑LDA)对“训练组”数据进行两两判别，并用“测试组”检验该方法的可行性；5)用IB‑LDA预测“待测样品”的产地。本发明基于微量元素的二元迭代线性判别分析定量判别软玉产地，将传统的多组同时比较，简化为两两比较，不仅获得了每个产地相对其他产地的判别概率，而且显著提高了判别函数的判别能力，相对于肉眼定性鉴别和传统线性判别分析方法
一种定量判别软玉产地方法

[发明专利]基于PCA和线性判别的人脸识别系统-CN201710012871.9在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：长沙湘佩网络技术有限公司
申请日： 2017-01-09 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：基于PCA和线性判别的人脸识别系统，系统借助OpenCV函数库实现了基于Haar‑like特征和AdaBoost算法的人脸检测;提出了主成分分析PCA和线性判别分析LDA相结合的人脸识别算法，既避免了主成分分析方法对图像信息不分主次、忽视类别信息的缺陷，又降低了线性判别分析算法高运算量导致的大误差、小样本的局限性;实现了一个简单方便的人脸识别系统。
人脸识别系统线性判别分析主成分分析人脸识别算法类别信息人脸检测图像信息大误差函数库小样本运算量算法

[发明专利]线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法-CN201710141432.8有效
发明人：郭敏;丁晓;王健;马苗;肖冰 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法，由多姿态人脸图像预处理、训练深度信念网络、线性判别分析法初始化权值矩阵、线性判别深度信念网络参数调优、多姿态人脸图像识别步骤组成。本发明采用改进的线性判别分析法初始化深度信念网络最后一个隐层与输出层之间的权值矩阵，所构建的线性判别深度信念网络具有鲁棒性强、识别率高等优点，适用于多姿态人脸图像识别。
线性判别深度信念网络多姿态人脸识别方法

[发明专利]属性图调整的迹值比线性判别分析降维方法、设备及介质-CN202211007707.6在审
发明人：王飞;温欣珮;王泉;郭宇;姜沛林;李如瑜 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于数据处理技术领域，涉及一种属性图调整的迹值比线性判别分析降维方法，将同一属性上所有样本点的属性值组成的向量表示成一个属性点，对每对属性点之间的边用高斯核函数加权生成属性图；在最大化投影变换后的类间散度、最小化投影变换后的类内散度的同时引入属性图对判别投影矩阵的调整项，使得相似的属性在判别投影矩阵中有相似的权值。本发明提出的算法是对传统的迹值比线性判别分析算法的改进，大大提升了降维效果，通过调整参数可以退化为传统的迹值比线性判别分析算法；本发明所提出算法对于参数不敏感，并且在降到不同维度时表现稳定；本发明优于一些已有的线性判别分析改进算法
属性调整线性判别分析方法设备介质

[发明专利]基于主成分分析和线性判别分析的网络流量特征提取方法-CN202010203309.6在审
发明人：曲桦;刘宇钦;赵季红;张艳鹏 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： H04L12/851 文献下载
摘要：本发明公开了基于主成分分析和线性判别分析的流量特征提取方法，利用主成分分析方法删除高维训练集的冗余特征和不相关特征，然后叠加线性判别分析算法进行降维，将原始流量数据集转换到新的特征空间中。在解决主成分分析缺乏类别信息和线性判别分析计算成本高、类内离散度矩阵常常不可逆等缺陷的同时将它们的优势结合。使所提取出的特征模型能够使得后续分类过程达到更好的效果。
基于成分分析线性判别分析网络流量特征提取方法

[发明专利]一种具有双线性低秩子空间的线性判别分析方法-CN201710793137.0有效
发明人：何小海;苏婕;卿粼波;周文一;王正勇;吴晓红;熊淑华 -专利权人：四川大学
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有双线性低秩子空间的线性判别分析方法。包括以下步骤：针对矩阵数据样本集，保留原本矩阵的形式作为输入数据，构建基于矩阵的判别分析模型，采用基于矩阵的最小二乘方法构建损失函数，引入核范数正则项对映射矩阵集进行低秩约束，采用乘法器的交替方向算法(ADMM)框架对损失函数进行求解，以探求矩阵样本集的双线性低秩子空间，从而对矩阵样本集进行降维。本发明所述的具有双线性低秩子空间的线性判别分析方法比其他方法在矩阵样本集降维效果上有明显提升，评价指标综合表现很好。
一种具有双线性低秩子空间线性判别分析方法

[发明专利]一种煤层底板突水危险性评价方法-CN201210492153.3有效
发明人：张文泉;张广鹏;李伟;张贵彬;盛园园;孙培聪 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2012-11-28 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种煤层底板突水危险性评价方法，评价步骤分为：I、建立各影响因素的模糊隶属函数；II、应用逐步判别法对影响因素的影响能力进行区分；III、根据步骤筛II选出的煤层底板突水影响因素，基于再生核理论及判别分析理论，建立基于非线性判别分析模型的煤层底板突水危险性评价方法；IV、根据所建立的模型，结合直观判别法对有底板突水危险性的工作面进行突水危险性评价。本发明可以对影响煤层底板突水因素的影响能力进行了客观的分析，有效地筛选出影响显著的影响因素，降低了影响能力不强的因素对评价结果的干扰，在已有突水样本数据的基础上，建立非线性判别分析模型，由于采用非线性的方法
一种煤层底板危险性评价方法

[发明专利]用于鉴别原发起源不明的癌的起源的方法和材料-CN200880010536.4无效
发明人： Y·王;A·马朱姆达;D·塔兰托夫;T·亚特克;J·F·贝登 -专利权人：维里德克斯有限责任公司
申请日： 2008-02-01 - 公布日： 2010-03-31 - 主分类号： A61K49/00 文献下载
摘要：本发明提供鉴别起源不明转移灶的起源的方法：获得含有转移细胞的样品；测量与至少2种不同癌有关的生物标记；将来自生物标记的数据组合进线性判别分析中，其中所述线性判别分析相对于参比标准化所述生物标记；和施加优化每种生物标记的灵敏度和特异性的截止值，对癌的患病率加权和选择起源组织；基于通过线性判别分析测定的最高概率来确定起源，或确定该癌不是源自特定癌集合；和任选地测量一种或多种其它不同癌的特异性生物标记，并为其它生物标记重复所述步骤。
用于鉴别起源不明方法材料

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