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]一种用于解决多分类问题的纠错SVM分类方法-CN201010528417.7无效
  • 郭成安;赵泰洋;王成波 - 大连理工大学
  • 2010-11-01 - 2011-04-13 - H04L1/00
  • 本发明公开了一种用于解决多分类问题的纠错SVM分类方法,属于模式识别和机器学习技术领域。其特征是由纠错SVM网络的训练系统和纠错SVM网络的工作系统组成。纠错SVM网络的训练系统由编码器、训练样本集划分器、n个SVM单元训练器组成;纠错SVM网络的工作系统由经过纠错SVM网络的训练系统训练好的n个SVM单元、解码器组成。本发明利用数字通信中的纠错编码算法将多个SVM进行有效地组合,使得组合后的SVM网络具有纠正其中部分SVM单元所发生的分类错误的能力,而且需要使用的SVM单元的数量较少,从而使该分类方法的综合性能得到提高
  • 一种用于解决分类问题纠错svm方法
  • [发明专利]基于支持向量机的入侵检测方法-CN200910029900.8无效
  • 纪迎彬;黄勤;郭晓凤 - 扬州永信计算机有限公司
  • 2009-03-20 - 2009-10-14 - H04L12/26
  • 基于支持向量机的入侵检测方法是一种用于针对异常流量对网络性能造成的危害,鉴于此危害,提出了一种基于SVM入侵检测的方法,该方法先进行SVM的分类原理的介绍、然后对网络流量中的异常流量进行数据转化、进行SVM的支持向量的训练,形成SVM的支持向量库,然后建立基于SVM的入侵检测的数据模型及其检测过程。其中使用的SVM支持向量库的训练过程参见图1,在SVM支持向量库(数据库)的形成过程中,采用了数据采集模块,数据预处理模块,SVM训练模块从而形成SVM支持向量库;在基于SVM的入侵检测的过程中,除上述使用的模块外
  • 基于支持向量入侵检测方法
  • [发明专利]基于SVM算法的客户用电需求识别方法-CN201910262557.5在审
  • 卜晓阳;赵郭燚;王宗伟;金鹏;武鹏;汪莉;郑悦;魏冰;冉晶晶;郭晓芸 - 卜晓阳
  • 2019-04-02 - 2020-10-13 - G06Q10/04
  • 本发明涉及电力技术领域,具体公开了基于SVM算法的客户用电需求识别方法,所述方法包括:获取待识别客户的用电需求信息并生成用电需求样本进行存储;提取用电需求样本进行数据分析得到训练样本;基于SVM算法对至少一个训练样本进行SVM训练得到SVM模型;接收客户用电需求请求并输入至SVM模型进行识别得到识别数据;对识别数据分类后进行分享。本发明通过基于SVM算法对提取的用电需求样本进行数据分析得到的训练样本,训练样本通过SVM训练得到SVM模型,进而可以将客户用电需求请求输入至SVM模型进行识别,解决了由于无法对客户用电需求进行识别而降低了分析预测准确性的问题
  • 基于svm算法客户用电需求识别方法
  • [发明专利]一种提高SVM建模准确率的方法-CN201010214057.3无效
  • 曾华宗 - 上海聚类生物科技有限公司
  • 2010-06-29 - 2011-12-14 - G06F19/12
  • SVM(支持向量机)建模的方法是建立在统计学习理论上的机器学习方法,具有相对优良的性能指标,常用于差异基因的研究中。但常规SVM建模方法的准确率不太高,本发明设计了一套SVM建模的实施流程,用以提高其建模的准确率。该方法的基本思路为:对一特定样本建立多组训练集和测试集,用以建立多组SVM模型,对每组模型寻找最优SVM参数范围和预测错误的样本,然后取各组的交集,保留交集中的SVM参数,剔除交集中的错误样本号,最后以最优SVM建模参数和不全错误的样本重新建立SVM模型。
  • 一种提高svm建模准确率方法
  • [发明专利]一种磁浮列车的故障文本分析处理方法-CN202110882198.0在审
  • 程宝;张福景;张增一 - 中车大连电力牵引研发中心有限公司
  • 2021-08-02 - 2021-11-09 - G06F16/35
  • 本发明公开了一种磁浮列车故障文本分析方法,包括:获取故障发生时数据记录文件和故障解决后的处理措施文件,构成磁浮列车的故障文本;获取故障文本的特征词文本,利用TF‑IDF表示法将特征词文本转化为SVM分类算法输入向量;利用QPSO算法迭代优化,获取满足终止条件的粒子;并获得计算适应度值和SVM算法的最优参数值;利用SVM算法的最优参数值构造SVM分类模型;将SVM分类算法输入向量代入SVM分类模型进行训练,将SVM分类算法输入向量分为训练集、验证集和测试集,测试集训练分类结果作为SVM分类模型的评价指标。本发明将多维文本向量降维处理的过程,SVM分类算法计算的复杂性取决于支持向量的数目,而不是样本空间的维数,从一定程度上起到了降维目的。
  • 一种列车故障文本分析处理方法
  • [发明专利]一种使用Boosting训练集成SVM的方法、装置、终端及存储介质-CN202010684266.8在审
  • 苑晓龙;张峻旗;刘牧 - 浪潮云信息技术股份公司
  • 2020-07-16 - 2020-10-30 - G06K9/62
  • 本发明公开一种使用Boosting训练集成SVM的方法、装置、终端及存储介质,涉及SVM技术领域,本方法使用Boosting,对训练数据集包含的多个训练子集进行依次取样,利用标准形式的SVM进行多次迭代,以对分类错误的样本加大权重,同时完成标准SVM中参数W和B的更新,在权重达到设定阈值,标准SVM基于训练数据集包含的多个训练子集进行多次迭代后,得到具有更新参数W和B的集成SVM。本装置结合前述方法,利用获取划分模块、初始化模块、逐次迭代模块、取样处理模块、计算模块、更新模块、分类处理模块、判断循环模块得到具有更新参数W和B的集成SVM。本终端及存储介质用于调用程序执行本方法。本发明得到的集成SVM能够提高训练速度,减少使用内存。
  • 一种使用boosting训练集成svm方法装置终端存储介质
  • [发明专利]一种基于BAS-SVM的配电网电压暂降源识别方法-CN202010273237.2在审
  • 刘海涛;叶筱怡;袁华骏;耿宗璞 - 南京工程学院
  • 2020-04-09 - 2020-07-31 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于BAS‑SVM的配电网电压暂降源识别方法,通过改进S变换的结果模矩阵得到各种电压暂降信号的相关曲线;应用改进S变换提取各种电压暂降信号的若干组特征指标数据;通过BAS对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建BAS‑SVM分类器;归一化处理提取的特征指标数据;采用5倍交叉验证方法划分训练集和测试集,训练集作为BAS‑SVM分类器的训练样本,测试集作为BAS‑SVM分类器的测试样本进行测试,实现对配电网电压暂降源的仿真结果表明,该方法与CV‑SVM、GA‑SVM、PSO‑SVM等方法相比,可以更有效地提高不同电压暂降源的识别正确率,具有更好的分类效果。
  • 一种基于bassvm配电网电压暂降源识别方法

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