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[发明专利]基于支持向量机的B帧快速帧间预测宏块模式选择方法-CN201310445721.9无效
发明人：陈皓;胡亚平;陈炯聪;黄曙;余南华;刘玮;刘振国;谢国财;邓应松 -专利权人：广东电网公司电力科学研究院
申请日： 2013-09-26 - 公布日： 2014-01-22 - 主分类号： H04N19/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种基于支持向量机的B帧快速帧间预测宏块模式选择方法：（1）基于支持向量机（support vector machine，SVM）模型训练SVM分类器；（2）使用SVM分类器对B帧的帧间预测宏块模式进行快速选择本发明通过引入具有较强推广性和学习能力出色的支持向量机（SVM,Support Vector Machines），通过提取编码信息作为输入特征矢量训练支持向量机分类器模型，对帧间预测宏块模式进行分类，避免全搜索遍历
基于支持向量快速预测模式选择方法

[发明专利]单分类SVM的特征选择和参数同步优化方法-CN201610632312.3在审
发明人：李岳阳;蒋高明;丛洪莲;夏风林;张爱军 -专利权人：江南大学
申请日： 2016-08-04 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种单分类SVM的特征选择和参数同步优化方法。首先构造随机漂移粒子群优化‑支持向量机(RDPSO‑SVM)系统，然后采用RDPSO算法同步优化最优特征子集和支持向量数据描述(SVDD)中的参数，最后应用RDPSO‑SVM系统对待检测的织物图像进行疵点判别
分类 svm 特征选择参数同步优化方法

[发明专利]一种跌倒检测算法-CN201910702414.1在审
发明人：杨逍;方芝琳;王玉石 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-07-31 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G08B21/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种跌倒检测算法，包括以下步骤：将采集的每组数据进行预处理，去除误差值；计算每组数据的SVM值，并以时间窗的形式计算CV值；若每组数据的SVM值大于SVM阈值，且连续三个时间窗内CV值均大于
时间窗组数据预处理跌倒检测算法形式计算去除跌倒采集

[发明专利]基于支持向量机的高能效频谱感知方法-CN201811543801.7有效
发明人：李久超;刘枫;李亚秋;张千;陈明章 -专利权人：中国空间技术研究院
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：基于支持向量机(SVM，Support Vector Machine)的高能效频谱感知方法，首先计算主用户信号和噪声的能量统计量，得到能量向量，进而得到主用户信号和噪声的残差向量，然后利用特征向量离线训练SVM分类模型，基于模拟退火优化高斯核参数，最后计算接收信号的特征表示，使用SVM分类模型进行分类，判断信号是否包含主用户，从而判断频谱状态。
基于支持向量能效频谱感知方法

[发明专利]一种新风机运行功率的预测及监控方法-CN201810082463.5在审
发明人：陈科明;孙萌;江倩;罗国清 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2018-01-29 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明首先是服务器采集新风机相关数据；建立一个SVM预测模型，得到新风机运行功率SVM预测模型。其次应用该SVM预测模型预测新风机历史数据，计算新风机运行功率预测值与实际值之间的误差。然后计算得出马尔可夫模型；应用该SVM预测模型预测新风机未来运行功率，使用马尔可夫模型修正SVM预测模型初步预测值，得到最终结果；最后将预测模型部署到服务器上，服务器每小时将新风机运行功率实际值和预测值进行对比
新风机运行功率预测服务器马尔可夫模型服务器推历史数据提醒信息稳定运行用户手机预测模型最终结果监控应用采集节能修正部署安全

[发明专利]基于PSO-SVM和人工免疫算法的油浸式电抗器故障诊断方法、装置及系统-CN201811234607.0在审
发明人：郝宝欣;陈轩;谭风雷;潘信诚;马宏忠 -专利权人：国网江苏省电力有限公司检修分公司;河海大学
申请日： 2018-10-23 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO‑SVM和人工免疫算法的油浸式电抗器故障诊断方法、装置及系统，包括获取PSO‑SVM二分类模型，其中，所述PSO‑SVM二分类模型中的SVM的核函数参数经过遗传算法优化；获取设定的电抗器相关数据，利用人工免疫算法训练不同类型的故障抗体集，生成最佳记忆抗体集；通过所述PSO‑SVM二分类模型判断新样本故障状态；若判断出新样本处于故障状态，则通过k近邻综合决策法对电抗器故障类型进行深度诊断。
人工免疫二分类油浸式电抗器电抗器故障装置及系统故障诊断故障状态电抗器算法遗传算法优化多故障诊断诊断记忆抗体两级分类模型判断算法训练核函数决策法新样本级联抗体研发样本

[发明专利]基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断方法-CN201910066744.6在审
发明人：王海瑞;吕维宗 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2019-04-12 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明公开了基于谐波小波包和IAGA‑SVM的滚动轴承故障诊断系统，包括谐波小波包模块、SVM建模模块与故障识别模块，所述谐波小波包模块包括信号采集模块、信号分解模块、信号重构模块与信号特征提取模块，所述SVM建模模块包括SVM模型初始模块、自适应训练模块、模型测试模块与自适应支持向量模块。本发明还公开了基于谐波小波包和IAGA‑SVM的滚动轴承故障诊断方法。
小波包谐波滚动轴承故障诊断滚珠轴承建模模块故障识别模块信号采集模块信号分解模块信号特征提取信号重构模块自适应训练诊断初始模块故障类型模型测试模型建立判断过程训练过程诊断结果支持向量滚动体原设备自适应拆卸内圈

[发明专利]一种基于SVM的人脸特征识别方法及装置-CN201610798856.7在审
发明人：赵轩;李青海;简宋全;邹立斌;窦钰景 -专利权人：广州精点计算机科技有限公司
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：其包括步骤a，从网络中获取各种包含非正常皮肤的人脸照片；步骤b，图像预处理；步骤c，通过K‑means算法将脸部的非正常皮肤进行分离；步骤d，提取出非正常皮肤特征参数，得到简约特征空间；步骤e，训练得到SVM这样，使用SVM算法将问题转化为二次型寻优问题，得到全局最优值，解决了神经网络算法难以避免的局部极值问题；SVM算法泛化能力高于神经网络；通过分析SVM分类器中每个特征参数对样本分类结果的识别率，筛选其中贡献率为正的特征参数作为SVM分类器的输入项，提高了分类准确率。
一种基于 svm 特征识别方法装置

[发明专利]基于PCA‑GA‑SVM算法的高速公路拥堵识别方法-CN201710350149.6在审
发明人：赵敏;孙棣华;郑林江;刘严磊 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-05-18 - 公布日： 2017-08-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PCA‑GA‑SVM算法的高速公路拥堵识别方法，包括如下步骤步骤1获取固定车检器数据，并对固定车检器数据进行预处理；步骤2选取拥堵判别SVM算法特征向量步骤21选取训练样本的特征向量；步骤22利用PCA对初始特征参数进行加权降维处理；步骤3训练拥堵判别SVM算法参数步骤31选取SVM算法核函数；步骤32利用遗传算法优化核函数参数；步骤4拥堵状态判别根据交通事件的严重程度分为无事件状态、轻度拥堵状态和严重拥堵状态；采用“一对一”算法，组合两个二分类器构造SVM多分类器来得到判别结果，将二分类器问题延伸到处理多分类问题。
基于 pca ga svm 算法高速公路拥堵识别方法

[发明专利]川崎病的冠脉损伤并发症的预测方法及预测系统-CN201710641560.9在审
发明人：吕海涛;黎璇;江振荣;陈烨;孙凌;曹磊;钱为国;徐秋琴;王波;严文华;沈洁 -专利权人：苏州大学附属儿童医院;苏州赫博特医疗信息科技有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供的川崎病的冠脉损伤并发症的预测方法及系统，所述方法包括以下步骤采集建立SVM模型的21项原始参数；所述建模原始参数包括性别，年龄，就诊时发热时间，临床分型，CRP检测值，WBC值，PLT值，Hb，丙球蛋白使用时间，以及临床诊断症状指标；所述临床诊断症状指标包括结膜充血，皮疹，口唇皲裂，杨梅舌，颈淋巴结肿大，手足硬肿，指趾脱皮，肛周脱皮，卡疤红肿；对所述原始参数做离散化处理以获得原始参数对应的SVM特征值；以SVM特征值为基础数据构建SVM模型，并通过所述SVM模型预测川崎病的冠脉损伤并发症。
川崎病损伤并发症预测方法系统

[发明专利]一种基于SVM的网络流量异常检测方法-CN201610454965.7在审
发明人：彭泽武;黄剑文;冯歆尧;江疆;杨秋勇;伍江瑶 -专利权人：广东电网有限责任公司信息中心
申请日： 2016-06-20 - 公布日： 2016-08-24 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明公开一种基于SVM的网络流量异常检测方法，其包括：读取历史网络流量数据；提取历史网络流量数据的网络流量特征；将网络流量特征进行数据标准化；对网络流量特征进行约简，得到精简优化的特征子集；利用SVM对最优特征子集进行训练，得到SVM分类器；对处理后的在线的测试网络流量数据加入SVM分类器中，用SVM分类器计算，得到最终的分类结果，判定处理后的在线的测试网络流量数据是否为异常网络流量数据。
一种基于 svm 网络流量异常检测方法

[发明专利]一种非线性系统的自适应滑模控制系统及仿真方法-CN201711358033.3在审
发明人：谢春利;赵丹丹 -专利权人：大连民族大学
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本分案申请涉及一种非线性系统的自适应滑模控制系统及仿真方法，属于人工智能及控制领域，用于解决闭环控制系统渐近稳定的问题，技术要点是控制系统，其特征在于，存储有多条指令，所述指令适于处理器加载并执行对所述非线性系统使用LS‑SVM结构逼近理想状态反馈控制器以构造新的反馈控制器；对其由施以滑模控制以对LS‑SVM回归的逼近误差和/或不确定外部干扰补偿；以自适应率确定权值参数向量，效果是充分利用LS‑SVM回归的非线性函数逼近能力设计反馈线性化控制器，引入滑模控制补偿LS‑SVM回归的逼近误差及不确定外部干扰对系统输出的影响，进行LS‑SVM权值参数的调整。
一种非线性系统自适应控制系统仿真方法

[发明专利]丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法及预测系统-CN201710642661.8在审
发明人：吕海涛;黎璇;江振荣;张建敏;周万平;侯淼;唐孕佳;黄洁;丁粤粤 -专利权人：苏州大学附属儿童医院;苏州赫博特医疗信息科技有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供的丙种球蛋白无反应型川崎病的预测方法及系统，所述方法包括以下步骤采集建立SVM模型的21项原始参数；建模原始参数包括性别，年龄，就诊时发热时间，临床分型，CRP检测值，WBC值，PLT值，HbALB值，丙球蛋白使用时间，以及临床诊断症状指标；临床诊断症状指标包括结膜充血，皮疹，口唇皲裂，杨梅舌，颈淋巴结肿大，手足硬肿，指趾脱皮，肛周脱皮，卡疤红肿；对原始参数做离散化处理以获得原始参数对应的SVM特征值；以SVM特征值为基础数据构建SVM模型，并通过SVM模型预测川崎病的丙种球蛋白无反应并发症。
丙种球蛋白反应型川崎病预测方法系统

[发明专利]一种基于机器视觉的压铸件表面缺陷检测方法及系统-CN201910285535.0在审
发明人：蒋鸿翼;李培杰 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器视觉的压铸件表面缺陷检测方法和系统，该系统包括图像采集单元、图像处理单元、HOG+LBP特征提取单元、SVM分类器训练检测单元；图像采集单元用于采集压铸件表面的图像；图像处理单元用于将采集到的图像进行处理以得到可以提取缺陷特征向量的图像；HOG+LBP特征提取单元用于将处理后的图像进行HOG+LBP特征提取；SVM分类器训练检测单元用于对SVM分类器进行训练，并利用训练好的SVM分类器进行缺陷识别。采用HOG+LBP的特征计算，有效避免了复杂的多维特征计算降低识别的效率，利用SVM分类器进行识别分类，所需样本数量较少且避免了样本种类较繁杂时神经网络算法陷入局部极小值的问题。
压铸件图像表面缺陷检测特征提取单元图像采集单元图像处理单元基于机器样本视觉神经网络算法采集多维特征缺陷识别缺陷特征特征计算特征提取检测向量分类

[发明专利]一种基于样本熵和SVM的OLTC机械故障诊断方法-CN201910144378.1在审
发明人：马宏忠;陈明;刘宝稳;徐艳;陈冰冰;王梁;许洪华 -专利权人：河海大学
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于样本熵和SVM的OLTC机械故障诊断方法，步骤1：将加速振动传感器置于OLTC顶盖采集各种状态下的振动信号。步骤2：将原始的振动信号进行EEMD分解，得到分量IMF，取前4个IMF分量进行进一步处理；步骤3：计算选取IMF分量的样本熵；步骤4：对于训练数据集，用计算得到的样本熵作为特征向量，输入SVM进行训练，得到SVM分类器，把测试样本的IMF分量的SampEn值输入SVM分类器，由SVM分类器的输出得到测试样本的运行状态。
样本机械故障诊断测试样本分接开关振动信号变压器实时故障诊断训练数据集振动传感器实时监测数据支撑特征向量运行状态顶盖检修采集分解输出