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[发明专利]一种基于AIGAN的对原始观测数据的动作规划方法-CN201911317621.1在审
发明人：盛紫琦;卓汉逵 -专利权人：中山大学
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于AIGAN的对原始观测数据的动作规划方法，包括以下步骤，步骤一：收集观测数据；步骤二：将观测数据放入训练网络模块；步骤三：给定高维初始观测值和高维目标观测值，使用训练网络模块，将其分别转化成低维初始状态值和低维目标状态值；步骤四：根据规划策略，在低维状态解空间中进行规划，求得从低维初始状态值到低维目标状态值的动作状态序列；步骤五：将得到的动作状态序列中的低维状态向量，转化为高维的观测值并得到高维的观测动作序列。先通过深度学习框架学习所需模型，再利用这些学习到的模型来做规划，采用无监督学习方式，高效学习数据总的规律，能够解决现实问题中复杂问题进行建模困难，难以进行动作规划的问题。
一种基于 aigan 原始观测数据动作规划方法

[发明专利]一种用于高维数据分析的维度重要性评估方法-CN201610377043.0在审
发明人：刘腾;张怡;李克非 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-05-30 - 公布日： 2016-10-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于高维数据分析的维度重要性评估方法：对于高维数据每一维度利用高斯核密度估计计算每一维度中数据点的密度，并绘制密度曲线；求密度曲线的最大值和局部极小值之间的差值；以所求得的各个差值的均值来作为衡量维度重要性的标准；在计算出每一维度的重要性quality之后，按照其quality值的大小将所有维度进行重排序，quality值越大的排在前面，越小的排在后面，排在前面的维度是比较重要的。本发明达到降维的目的，又可以保留原始数据，提高对于高维数据分析的效率。
一种用于数据分析维度重要性评估方法

[发明专利]一种融合推荐的方法、系统和设备-CN201911261839.X在审
发明人：唐德荣 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-10 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本公开涉及一种融合推荐的方法，包括获取多个用户对多个产品的行为数据；基于行为数据，确定多个产品中每两个产品之间的相似度；基于高于阈值的相似度来生成多个产品的相似产品候选集；基于行为数据，计算对于相似产品候选集中的产品的至少部分用户打分以获得稀疏的高维用户‑产品打分矩阵；通过对稀疏的高维用户‑产品打分矩阵进行矩阵分解来挖掘多个用户的隐含特征并获得分解出的低维用户‑隐含特征矩阵和低维隐含特征‑产品打分矩阵；以及将低维用户‑隐含特征矩阵和低维隐含特征‑产品打分矩阵相乘以获得高维逼近矩阵，高维逼近矩阵通过补全稀疏的高维用户‑产品打分矩阵来预测多个用户对多个产品的打分。
一种融合推荐方法系统设备

[发明专利]一种基于数据全局-局部结构保持投影的数据降维方法-CN201310567890.X无效
发明人：罗利佳;包士毅;高增梁 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2013-11-13 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种基于数据全局-局部结构保持投影的数据降维方法，包括以下步骤：（1）建立样本集，计算各样本对之间的欧式距离；（2）划分各样本点的领域，得到其近邻点和非近邻点；（3）建立样本集的邻接权矩阵和非邻接权矩阵；（4）建立对应于数据全局结构保持和局部结构保持的目标函数，构造优化问题；（5）将优化问题转换为广义特征值问题，利用求解得到的特征向量构建投影矩阵；（6）对样本集进行投影，得到降维数据。本发明在对高维数据进行降维时同时保持了数据的全局结构和局部结构，使得降维后的数据能够更加完整、准确地描述原高维数据的基本特征，从而改善了数据降维的效果。
一种基于数据全局局部结构保持投影方法

[发明专利]基于特征学习与集成学习的高维不平衡数据分类方法-CN202110615623.X在审
发明人：陈佐;张志刚;杨胜刚;杨捷琳 -专利权人：湖南湖大金科科技发展有限公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征学习与集成学习的高维不平衡数据分类方法，包括以下步骤：用混合采样算法对原始数据集进行均衡化处理，得到均衡化数据集；其中，原始数据集为多个高维不平衡数据的集合；用特征选择算法对所述均衡化数据集进行特征选择本发明的目的在于提供一种基于特征学习与集成学习的高维不平衡数据分类方法，以提高高维不平衡数据的分类准确率。
基于特征学习集成不平衡数据分类方法

[发明专利]用于处理生物学相关数据的系统和方法、用于控制显微镜的系统和方法及显微镜-CN201980099034.1在审
发明人： C·卡佩尔 -专利权人：徕卡显微系统CMS有限公司
申请日： 2019-06-07 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G16H30/40 文献下载
摘要：用于处理生物学相关数据的系统(100)包括一个或多个处理器(110)，该一个或多个处理器联接至一个或多个存储设备(120)。系统(100)配置为接收基于生物学相关图像的检索数据(103)，并配置为通过由一个或多个处理器(110)执行的经训练的视觉识别机器学习算法，生成基于生物学相关图像的检索数据(103)的第一高维表示。该第一高维表示包括至少3个条目，每个条目具有不同的值。进一步地，系统(100)配置为获得多个基于生物学相关图像的输入数据集或多个基于生物学相关语言的输入数据集的多个第二高维表示(105)。另外，系统(100)配置为通过一个或多个处理器(110)将第一高维表示与多个第二高维表示中的每个第二高维表示(105)进行比较。
用于处理生物学相关数据系统方法控制显微镜

[发明专利]一种悬空波导空间分布的预测方法-CN202310660907.X在审
发明人：田玲;闫科;孙明;田斌;朱巡洋;成达;张奔 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于气象时空预测领域，其公开了一种悬空波导空间分布的预测方法，首先，对目标区域待预测时间点之前的悬空波导数据，分解转化为两个二维时序数据，一个表征顶高，另一个表征底高；然后，分别针对表征顶高的二维时序数据和表征底高的二维时序数据，构建待预测时间点之间的时空时序数据，作为对应时空预测网络的输入，而上述时空时序数据中的各个时空数据，分别通过对其所在时间点之前的时间点的特征进行聚合获得；最后，通过时空预测网络，获得目标区域在待预测时间点的顶高和底高的预测值本发明通过预处理和聚合，获得二维的时空数据，使其适配现有处理气象二维时空数据的时空预测模型，以低成本的方式，实现对悬空波导空间分布的预测。
一种悬空波导空间分布预测方法

[发明专利]用于处理生物学相关数据的系统和方法、用于控制显微镜的系统和方法及显微镜-CN201980099046.4在审
发明人： C·卡佩尔 -专利权人：徕卡显微系统CMS有限公司
申请日： 2019-06-07 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：系统(100)配置为接收基于生物学相关语言的检索数据(101)，并配置为通过由一个或多个处理器(110)执行的经训练的语言识别机器学习算法，生成基于生物学相关语言的检索数据(101)的第一高维表示。该第一高维表示包括至少3个条目，每个条目具有不同的值。进一步地，该系统配置为获得多个基于生物学相关图像的输入数据集或多个基于生物学相关语言的输入数据集的多个第二高维表示(105)，并将第一高维表示与多个第二高维表示(105)中的每个第二高维表示进行比较。
用于处理生物学相关数据系统方法控制显微镜

[发明专利]一种海上风电运维船作业窗口期的计算方法及终端-CN202210132045.9在审
发明人：余嘉立;朱尤生;林金珍;高晓华 -专利权人：福建海电运维科技有限责任公司
申请日： 2022-02-14 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种海上风电运维船作业窗口期的计算方法及终端，先获取目标海域的风电场数据以及在未来时间段内的天气预报数据；再分别计算未来时间段内目标时刻的天气预报数据中风向数据、潮高数据和大小潮数据对浪高的影响系数以及风电场数据中最近岛屿距离和离岸距离对浪高的影响系数；然后，根据所有影响系数和天气预报数据中的浪高数据，得到综合浪高数据；最后将综合浪高数据与目标船只的抗浪等级相比，以判断目标时刻是否为目标船只的作业窗口期。本发明为海上风电运维船否出海停靠风机作业提供数据参考，准确预测出海上风电运维船作业窗口期，为海上风电运维作业提供安全保障。
一种海上风电运维船作业窗口期计算方法终端

[发明专利]基于三维点云数据的铁轨异物入侵实时监测方法及系统-CN202210813758.1有效
发明人：张建平;李阳;吴国强;夏宝前;王列伟;朱丹;王磊 -专利权人：合肥派光感知信息技术有限公司;南京派光智慧感知信息技术有限公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01S7/48 文献下载
摘要：本发明公开了基于三维点云数据的铁轨异物入侵实时监测方法和系统。该方法包括临近铁轨设置有激光雷达，对监测区域进行背景探测，获取背景三维点云数据，并传输至计算终端；在计算终端，利用所述背景三维点云数据，构建背景三维点云模型；所述激光雷达对监测区域进行实时探测，获取实时三维点云数据，并传输至计算终端进行实时处理，得到实时三维点云数据集；将所述实时三维点云数据集与所述背景三维点云模型进行对比处理，得到异物点云数据，对其进行动态建模和识别过滤。该方法具有识别准确率高，实施方便，推广应用价值高。
基于三维数据铁轨异物入侵实时监测方法系统

[发明专利]一种高光谱遥感数据的降维方法及系统-CN201810430362.2在审
发明人：欧文浩;夏玮;费香泽;赵斌滨;杨罡 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网公司;中国科学院遥感与数字地球研究所;国网山西省电力公司
申请日： 2018-05-08 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种高光谱遥感数据的降维方法及系统，根据相邻波段的高光谱遥感数据间的相关系数获取高光谱遥感数据的数据子集以及所述数据子集对应的相关系数曲线；对所述数据子集的相关系数曲线主成分变换后对所述高光谱遥感数据进行降维处理本发明可以很大程度上降低高光谱数据的冗余度，获得精度较高的分类结果。
高光谱遥感数据数据子集系数曲线降维高光谱数据主成分变换分类结果降维处理系数获取相邻波段冗余度

[发明专利]支持相似性检索的高纬缺失时间序列的压缩方法及装置-CN201910750265.6在审
发明人：张亮 -专利权人：清华大学山西清洁能源研究院;清华大学
申请日： 2019-08-14 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持相似性检索的高纬缺失时间序列的压缩方法及装置，其中，方法包括以下步骤：采集高维数据序列数组，其中，采用二进制阶梯标识进行编码；对高维数据序列数组的高维时间序列的进行压缩转换，并确定缺失数据点；通过clustered存储方式或者unclustered存储方式存储不同精确度的阶梯型高压缩比数据。该方法可以完成高维时间序列的快速压缩转换并支持缺失数据点的记录，并支持不同精确度的阶梯型高压缩比存储，且支持在图形领域广泛使用的二进制索引技术，简单易实现。
时间序列存储方式高维数据高压缩比缺失数据序列数组阶梯型高维存储压缩方法及装置二进制二进制索引相似性检索快速压缩压缩转换采集转换记录

[发明专利]一种高维大数据离群点检测方法-CN202110354524.0在审
发明人：郭鹏飞;李鑫 -专利权人：辽宁工程技术大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种高维大数据离群点检测方法，属于离群点检测技术领域。该方法首先利用主成分分析法对输入的高维大数据进行降维处理，解决了孤立森林算法不适用于高维数据的问题，然后对降维后的数据用iForest算法进行异常值检测，具体地是对降维后的数据用基于k‑means的iForest
一种高维大数据离群检测方法

[发明专利]一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法-CN202010406264.2有效
发明人：李万益;谢海蓉;张谦;邬依林;徐海蛟;陈强;陈国明;张菲菲;陈勇昌 -专利权人：广东第二师范学院
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法，包括以下步骤：(1)获取两种不同的运动形态图像序列，对第一种运动形态图像序列处理后获取其三维人体运动形态的高维数据样本YI并进行降维后获得低维数据X1和相应的训练参数；(2)将相应的训练参数和低维数据X1再次进行训练后得到更新的低维数据X1和相应的训练参数，并得到映射关系f；(3)对第二种运动形态图像序列处理后获取其三维人体运动形态的高维数据样本YII，训练后得映射关系g；本发明的一种基于增量降维投影位置优化的人体运动形态获取方法具有耗时少、估算准确、效率高的特点。
一种基于增量投影位置优化人体运动形态获取方法

[发明专利]一种基于相关性辅助的高维时间序列数据清洗方法-CN202210672524.X在审
发明人：周静静;张昊;章国豪;于晓康;朱旭东;诸葛斌 -专利权人：浙江工商大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于相关性辅助的高维时间序列数据清洗方法，该方法通过对高维时间序列数据相关机理的深入挖掘，基于从高维数据中提取的信息进行知识推理，确定高维时间序列数组中存在的异常维度，再通过速度约束对异常维度进行异常数据点检测，最后对异常点进行清洗修复，解决了以往清洗算法中约束条件单一和数据空间相关性利用不充分的问题。本发明提出的方法能够有效地对传感器网络数据集进行清洗。
一种基于相关性辅助时间序列数据清洗方法

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