“svm”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果6287个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种电力通信运维数据分析方法、装置及存储介质-CN202111417375.4在审
发明人：亢中苗;吴赞红;许世纳;曾瑛;李波;张健;施展;黄东海 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力通信运维数据分析方法、装置及存储介质，其中方法包括：采集预设时间段内的电力通信运维数据作为历史样本数据；根据Apriori算法提取历史样本数据的数据特征；利用数据特征进行SVM训练，得到SVM分析模型；采集实时电力通信运维数据，将实时电力通信运维数据输入至SVM分析模型中进行数据分析，得到电力通信运维数据的分析结果。本发明实施例通过Apriori算法能够准确提取得到历史样本数据的数据特征，并根据该数据特征进行SVM训练得到SVM分析模型，将实时采集的电力通信运维数据输入至该模型中即可快速、准确得到电力通信运维数据的分析结果
一种电力通信数据分析方法装置存储介质

[发明专利]一种基于SVM的炮位侦校雷达目标分类识别算法-CN202210401851.1在审
发明人：李明;张增强;白小二;王晓东;王干 -专利权人：南京国睿防务系统有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于SVM的炮位侦校雷达目标分类识别算法，包括如下步骤：S1，目标特征提取：从目标回波中分别提取目标的RCS特征和微动特征，并构建联合特征向量；S2，SVM分类器训练：将构建的联合特征向量作为SVM分类器的训练输入，训练后得到分类器参数；S3，SVM分类器测试：将待测试弹道测量数据中的跟踪帧作为测试样本，通过S2中训练好的SVM分类器，对所有跟踪帧的置信度进行固定门限检测，若过门限的跟踪帧个数超过本次弹道跟踪点迹的
一种基于 svm 炮位雷达目标分类识别算法

[发明专利]光纤电流互感器的故障诊断方法、故障诊断装置-CN202210719525.5在审
发明人：陈燕南;万龙;李波;李海涛;陈洁;王立辉 -专利权人：国网江苏省电力有限公司常州供电分公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G01R35/02 文献下载
摘要：本发明提供一种光纤电流互感器的故障诊断方法、故障诊断装置，所述方法包括：获取光纤电流互感器的光源监测数据并进行预处理后，将光源监测数据分为训练集和测试集；对训练集和测试集进行特征提取；根据训练集提取的特征对SVM故障诊断模型进行训练；根据测试集提取的特征对SVM故障诊断模型的准确率进行测试；根据测试结果的准确率获取最终的SVM故障诊断模型；根据最终的SVM故障诊断模型对光纤电流互感器进行故障诊断。本发明通过提取光源监测数据训练SVM故障诊断模型实现光纤电流互感器的故障诊断，从而可以分析光纤电流互感器内部光源的工作状态与故障情况等信息，方便光纤电流互感器的监控与检修。
光纤电流互感器故障诊断方法装置

[发明专利]一种用于煤矿掘进工作面瓦斯突出预警的智能分析算法-CN202310222337.6在审
发明人：武栋栋;武祥;闫志铭;郭昌放;刘继勇;李月奎;王晓东;尹金辉 -专利权人：华阳新材料科技集团有限公司;中国矿业大学;江苏山河迅长智能科技有限公司
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于煤矿掘进工作面瓦斯突出预警的智能分析算法，涉及瓦斯预警数据处理系统领域，包括以下步骤：首先对获取的瓦斯参数数据进行归一化处理，利用灰色关联分析方法实现各数据指标的关联度排序，保留关联度大于0.65的数据指标；随后建立瓦斯突出预警的SVM模型，选取RBF核函数；其次是利用自适应粒子群算法计算得到SVM模型的参数，基于得到的计算参数，导入相应步骤所获得的样本数据，进行SVM预警模型训练。最后利用训练好的SVM预警模型实现当前掘进工作面位置的瓦斯突出预警。本专利采用改进的粒子群算法，实现自动寻优选取SVM模型的计算参数，对多维、多源瓦斯数据进行挖掘分析，实现稳定可靠的煤矿掘进工作面瓦斯突出预警。
一种用于煤矿掘进工作面瓦斯突出预警智能分析算法

[发明专利]一种含虚拟惯量的新能源电力系统等效惯量预测方法-CN202310487642.8在审
发明人：杨巧玲;边惠;苏斌华;张博砚;张琦;杨晨煜;满建樟;陈凯;石会军 -专利权人：兰州理工大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种含虚拟惯量的新能源电力系统等效惯量预测方法，包括：构建含虚拟惯量的新能源电力系统等效惯量数据库，基于新能源电力系统等效惯量数据库构建SVM预测模型；使用PSO算法对SVM预测模型进行参数寻优，获取最优SVM预测模型；获取待预测时刻的输入特征，基于待预测时刻的输入特征将最优SVM预测模型与待预测时刻相匹配；将待预测时刻的输入特征作为与待预测时刻相匹配的最优SVM预测模型的输入，输出待预测时刻的新能源电力系统等效惯量
一种虚拟惯量新能源电力系统等效预测方法

[发明专利]一种基于支持向量机的机床电力能效分析与评级方法-CN202111209543.0在审
发明人：马立新 -专利权人：上海卓渊智能科技有限公司
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：本发明包括构建机床系统能效评级体系；对样本数据进行归一化处理，并将处理后的数据作为输入用于训练SVM分类模型；利用PSO算法加速寻优SVM参数，得出训练的PSO‑SVM训练分类模型；获取测试集，利用训练的PSO‑SVM训练分类模型对于测试集验证分类效果；获取机床工厂实时数据，利用训练的PSO‑SVM训练分类模型对机床系统能效进行评级，并寻找出能效等级低的原因，进行改进。
一种基于支持向量机床电力能效分析评级方法

[发明专利]一种轴承润滑状态监测方法、系统、设备及介质-CN202310148048.6在审
发明人：张燕飞;黄康;刘洋;史卫朝;王权岱;孔令飞 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种轴承润滑状态监测方法、系统、设备及介质，包括用红外热像仪采集轴承在润滑故障下的红外热像图；对采集的图像进行预处理，将图像数据分为训练集、验证集和测试集；构建用于轴承润滑状态监测的CNN‑SVM模型，初始化模型训练参数值，训练CNN‑SVM诊断模型；将图像测试集数据输入至训练好的CNN‑SVM模型进行诊断分析，输出轴承润滑状态监测结果；本发明采用红外热成像技术获取轴承原始数据，在数据采集过程中避免了传统基于振动信号诊断方法中存在的噪声影响问题；CNN‑SVM模型结合了CNN的特征提取能力和SVM的泛化能力，提高了轴承润滑状态监测的效率和准确率，对轴承的运行维护和状态监测有重要指导作用。
一种轴承润滑状态监测方法系统设备介质

[发明专利]一种基于QPSO-MSVM的控制集群故障检测方法-CN202211656625.4在审
发明人：许涛;杨博;庄毅;顾晶晶 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：的控制集群故障检测方法，步骤如下：对目标集群系统的故障进行分类，并构建特征向量；根据SDN控制集群故障的分类特征实时采集特征向量，并将采集的特征向量分为训练样本和测试样本；采用一对多支持向量机算法，构建基于改进的多类SVM的控制集群故障检测模型；采用量子粒子群算法优化多类SVM故障检测模型中的参数；采用一对多SVM分类算法构建多类SVM控制集群故障检测分类器；将测试样本作为输入样本通过多类SVM控制集群故障检测分类器进行故障检测
一种基于 qpso msvm 控制集群故障检测方法

[发明专利]基于多算法结合的入侵检测方法、装置及计算机设备-CN202311021655.2在审
发明人：罗远哲;李雪茹;吴鹏;李玉琼;闫鹿博;于文志;姜传利;宋桂斌;林文强 -专利权人：山东万里红信息技术有限公司
申请日： 2023-08-15 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：属于计算机网络安全技术领域，方法包括以下步骤：采集用于入侵检测的原始数据；采用TF‑IDF算法和奇异值分解算法对原始数据进行预处理；将预处理后数据按照7比3的比例分为训练数据集和测试数据集；基于改进的机器学习算法建立SVM分类器；将训练数据集数据输入SVM分类器进行模型训练，并采用测试数据集进行SVM分类器的效果检测；利用训练及测试后的SVM分类器进行入侵检测。本发明采用基于TF‑IDF算法和奇异值分解算法相结合的数据预处理方式，使用改进的机器学习算法建立SVM分类器，提高了入侵检测的效率和准确率，有效拦截了入侵行为。
基于算法结合入侵检测方法装置计算机设备

[发明专利]通用物件检测方法及系统-CN201410495298.8有效
发明人：龚敏;冯广思;刘凯 -专利权人：深圳市华尊科技有限公司
申请日： 2014-09-24 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：根据预设窗口进行遍历；在遍历期间，对待检测图像进行提取颜色特征、梯度特征及位置尺寸特征，提取位置尺寸特征包括根据预先获得的位置概率表确定出待检测图像中不同位置上出现目标的概率；将提取出的梯度特征输入第一SVM进行训练，得到第一SVM的输出；将提取出的颜色特征、第一SVM的输出及确定出的概率输入到预先训练得到的第二SVM分类器，输出目标检测结果。本发明结合三种特征以及级联的SVM分类器进行物件检测，从而可以不仅仅是关注在某一特定物件的检测，而且能够将待检测图像中所有可能存在有用信息的区域(即通用物件)检测出来。
通用物件检测方法系统

[发明专利]基于精简集下采样不均衡SVM变压器在线故障检测方法-CN201310611419.6有效
发明人：刘福荣;陶新民;李震;张凯 -专利权人：国网黑龙江省电力有限公司
申请日： 2013-11-27 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G01N29/14 文献下载
摘要：基于精简集下采样不均衡SVM变压器在线故障检测方法。目前提高不均衡数据下SVM算法包括数据上采样和下采样。由于上采样算法的SVM模型计算代价增大。下采样算法有时候选择不当会导致分类效果很不理想。本发明包括如下步骤（1）采集变压器振动信号；（2）获取降噪振动信号；（3）获得多组故障检测特征数据；（4）利用K‑均值算法进行聚类；（5）算出每一个样本的权重值；（6）建立多数类样本约简向量求解优化模型；（7）得到SVM故障诊断模型；（8）将待测样本输入到步骤七训练好的不均衡SVM检测器中，分析检测器输出的结果，得到变压器的工作状态，实现变压器的在线故障检测。
基于精简采样均衡 svm 变压器在线故障检测方法

[发明专利]基于SVM-马尔科夫组合法的太阳能光伏发电量预测方法-CN201310321242.6有效
发明人：戴栋;李述文;郝艳捧;张建伟;曹敏 -专利权人：华南理工大学;云南电网公司
申请日： 2013-07-26 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM-马尔科夫组合法的太阳能光伏发电量预测方法，该方法包括以下步骤：（1）选择太阳辐射强度、日最高气温、相对湿度、风速作为预警因子；（2）根据预警因子收集一定量的样本数据；（3）初步建立SVM回归预测模型，并利用样本数据进行训练，确定SVM模型结构；（4）利用步骤（3）得到的SVM模型结构进行光伏发电量初步预测；（5）应用马尔科夫方法对预测结果进行修正；（6）得到预测结果。本发明利用支持向量机（SVM）进行回归预测分析，并通过马尔科夫方法对预测结果加以修正，方法契合光伏发电特点，并将二者进行优势互补，从而得到更为准确的预测结果，实现对光伏发电量的可靠预测。
基于 svm 马尔科夫组合太阳能发电量预测方法

[发明专利]基于SVM学习的人脸图像磨皮取证方法-CN201310383129.0有效
发明人：赖剑煌;赖永周;冯展祥 -专利权人：中山大学
申请日： 2013-08-28 - 公布日： 2013-11-27 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM学习的人脸图像磨皮取证方法，包括：(1)训练阶段：对训练集中每张人脸图像提取图像内容不相关特征，对特征进行规范化形成训练样本的特征集，然后将特征向量输入LIBSVM进行训练，从而建立SVM模型；(2)取证阶段：对于测试输入人脸图像，提取图像内容不相关特征，对特征进行规范化，然后送入训练好的SVM模型，得出取证结果。本发明充分利用磨皮处理的先验信息，还引进了一种图像质量失真评价标准，构造了图像内容不相关特征，设计了SVM分类器，SVM分类器不需要原始图像，能够利用人脸图像经过磨皮处理后留下的痕迹提取分类器特征，能够更加准确
基于 svm 学习图像取证方法

[发明专利]基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测方法-CN201310227768.8有效
发明人：赵捷;张军建 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2013-06-08 - 公布日： 2013-10-02 - 主分类号： G08B21/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三轴加速度传感器的人体跌倒检测方法，通过三轴加速度传感器获取人体三维加速度信号，本发明基于三轴加速度传感器获取的人体三个方向上的加速度信号，采用SVM和SMA两个特征量，检测人体跌倒具体步骤如下：1）人体加速度数据的获取；2）数据预处理；3）SVM值计算；4）SVM小波分析；5）SVM检测，倘若连续若干个采样点SVM≥阈值th1，初步判定为人体跌倒，进入步骤6）；否则，继续步骤5）
基于加速度传感器人体跌倒检测方法

[发明专利]一种基于SVM和稀疏表示的假指纹检测方法-CN201310259382.5有效
发明人：程建;周圣云;王峰;李鸿升 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2013-06-26 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SVM和稀疏表示的假指纹检测方法。采集数百张真、假指纹图像，对其提取统计特性、频域特性等特征数据，对特征数据归一化并进行支持向量机(SVM)训练得到SVM的分类模型，对需要进行检测的指纹提取图像，提取同样的特征数据并归一化，使用上述SVM的分类模型进行分类，得到“真”或“假”的SVM分类结果；同时对指纹图像随机提取子图像，训练稀疏表示字典，对需要进行检测的指纹图像随机提取子图像，进行稀疏表示，判断子图像为“真子图”或“假子图”；最后使用上述分类和判断结果进行综合决策
一种基于 svm 稀疏表示指纹检测方法