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]基于特征空间分布的Fisher特征选择方法-CN202010244314.1有效
  • 刘峥;秦基凯;王晶晶;谢荣;靳冰洋 - 西安电子科技大学
  • 2020-03-31 - 2023-03-10 - G06F18/211
  • 本发明公开了一种基于特征空间分布的Fisher特征选择方法,解决了特征空间非均匀多区域聚合性分布特征可分性值的准确计算问题,选择出可分性较高的特征供雷达目标识别。实现过程是:对原始特征集中的每个特征进行空间区域划分;计算子空间区域权值及Fisher值;计算每个特征的Fisher值;选出最优特征集用于雷达目标识别。本发明对特征空间区域划分,并计算各子空间区域的权值及Fisher值,加权得到各特征的Fisher值。本发明使Fisher值的计算结果更加准确,选出的最优特征集的目标鉴别概率更高,提升了雷达目标识别率。
  • 基于特征空间分布fisher选择方法
  • [发明专利]一种短期负荷预测中气象预报的误差校正方法-CN202110626312.3在审
  • 周梓樾;蔡舒平 - 江苏大学
  • 2021-06-04 - 2021-10-01 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种短期负荷预测中气象预报的误差校正方法,对短期负荷预测中待预测日气象预报样本数据及历史样本数据进行分析,得到每个待预测时刻前12小时真实气象数据的Fisher信息窗口数据,以窗口数据为基础得出每个待预测时刻前12小时的真实气象数据Fisher信息值,并通过Fisher信息的特点对计算出的Fisher信息值进行归一化及映射处理,利用处理后的Fisher信息值和待预测时刻前一小时的气象数据变化值获得待预测时刻气象预报数据的校正值,气象预报数据校正值和历史气象及负荷数据输入人工智能模型,通过Fisher信息及气象数据变化对待预测时刻气象预报数据进行校正,从而能够使得短期负荷预测的精度有进一步的提高。
  • 一种短期负荷预测气象预报误差校正方法
  • [发明专利]一种人脸认证的方法和装置-CN200710179809.5有效
  • 邓亚峰;黄英;王浩 - 北京中星微电子有限公司
  • 2007-12-18 - 2009-11-18 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种人脸认证的方法,该方法包括:利用基于主元分析的费舍尔fisher特征脸方法,计算待认证目标的费舍尔fisher系数;利用查找表型弱分类器计算所述fisher系数对应的相似匹配度;比较所述相似匹配度和预先设定的阈值得出认证结果本发明还同时公开了一种人脸认证的装置,该装置包括:系数计算模块,计算待认证目标的费舍尔fisher系数;输出计算模块,利用查找表型弱分类器计算所述fisher系数对应的相似匹配度;认证模块,比较所述相似匹配度和预先设定的阈值得出认证结果
  • 一种认证方法装置
  • [发明专利]基于Fisher分布的活动轮廓SAR图像分割方法-CN201110374474.9有效
  • 王勋;孔丁科;范英豪;章志勇 - 浙江工商大学
  • 2011-11-23 - 2012-07-04 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于fisher分布的活动轮廓sar图像分割方法,主要在于克服现有基于gamma分布对于sar图像分割技术的不足,其具体实现步骤为:(1)利用fisher分布拟合图像区域的强度统计特征,根据区域竞争模型建立基于fisher分布的能量泛函;(2)引入水平集函数,并结合长度约束项和水平集规则项,重新表示步骤一得到的能量泛函;(3)采用euler-lagrange变分法最小化步骤二的能量泛函,利用对数矩估计对fisher分布的参数进行估计,然后对偏微分方程进行数值求解,进而获得sar图像的分割结果本发明利用水平集方法演化分割曲线和fisher分布参数估计相结合,使能量泛函达到最小化,从而实现对sar图像的分割。
  • 基于fisher分布活动轮廓sar图像分割方法
  • [发明专利]基于Fisher特征分析的CNN机场室内场景识别方法-CN201910350193.6有效
  • 李芃;曹聪;张兰勇;刘胜;刘洪丹;孙希威;涂德志;张鑫 - 哈尔滨工程大学
  • 2019-04-28 - 2022-07-12 - G06V20/10
  • 本发明公开了基于Fisher特征分析的CNN机场室内场景识别方法,属于机场室内场景识别领域。本发明包括:收集机场内部不同场景区域图像样本;对采集的图像进行筛选,制作网络训练所需的数据集,数据集里包括机场内部场景图片和场景所属的类别;搭建基于Fisher特征分析的CNN算法的深度神经网络,并设置相应参数;基于数据集对该神经网络进行训练,得出Fisher特征分析的CNN训练模型;输入当前场景图像,利用基于Fisher特征分析的CNN训练模型进行识别。本发明引用基于Fisher特征分析的CNN算法对机场室内场景进行快速识别,相比传统导航机器人使用的室内场景识别方法,提高了识别的正确率。辅助服务机器人自动导航,有效节约人力资源。
  • 基于fisher特征分析cnn机场室内场景识别方法

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