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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

78 篇 专利
1 篇 期刊文献
1 篇 学位论文

馆藏范围

80 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 仪器科学与技术

主题

2 篇 最优分类模型
2 篇 钓鱼网页检测
2 篇 联合特征
2 篇 机器学习
1 篇 自训练方法

机构

7 篇 中国科学技术大学
4 篇 武汉科技大学
3 篇 合肥工业大学
2 篇 西华大学
2 篇 南京华苏科技有限...
2 篇 中国科学院计算技...
2 篇 中国科学院苏州生...
2 篇 北京神州泰岳软件...
2 篇 南京维数软件股份...
2 篇 中国地质大学
2 篇 湖南明康中锦医疗...
2 篇 天津工业大学
2 篇 武汉工程大学
2 篇 西安工业大学
2 篇 惠州蓄能发电有限...
2 篇 深圳金三立视频科...
2 篇 广东工业大学
1 篇 中国电信股份有限...
1 篇 华中科技大学
1 篇 长治医学院

作者

9 篇 陈勋
7 篇 刘爱萍
5 篇 张勇东
5 篇 吴枫
5 篇 梁邓
4 篇 边小勇
4 篇 张晓龙
4 篇 高逸凯
4 篇 钱若兵
4 篇 盛玉霞
3 篇 孙启彬
3 篇 吴曼青
2 篇 王双全
2 篇 贾雪鹏
2 篇 王维博
2 篇 吕伟胜
2 篇 陈旭腾
2 篇 王雷
2 篇 宋仁成
2 篇 谷洋

语言

80 篇 中文

检索条件"主题词=最优分类模型"

共 80 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置

一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置

引用

作者：李显巨陈伟涛王力哲陈刚 430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

本发明提供了一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置，涉及类不平衡模型建立及滑坡识别。本发明所述的复杂背景区滑坡分类模型建立方法，包括：获取研究区的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据构建地形对象，以及根据所述地... 详细信息

标准号: CN112418363A

本发明提供了一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置，涉及类不平衡模型建立及滑坡识别。本发明所述的复杂背景区滑坡分类模型建立方法，包括：获取研究区的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据构建地形对象，以及根据所述地形对象确定地形对象特征向量，以确定数据集；根据所述数据集对分类模型参数和平衡系数联合寻优，以确定协同最优平衡系数和协同最优分类模型参数；根据所述协同最优平衡系数和所述协同最优分类模型参数确定类平衡后的鲁棒敏感特征子集；根据所述类平衡后的鲁棒敏感特征子集建立滑坡分类模型。本发明所述的技术方案，提升了滑坡遥感识别精度。

关键词：分类模型滑坡平衡系数协同激光雷达数据最优分类模型复杂背景敏感特征地形数据集鲁棒子集参数确定对象确定对象特征模型建立遥感识别构建平衡向量寻优联合研究

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一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置

一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置

引用

作者：李显巨陈伟涛王力哲陈刚 430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号

标准号: CN112418363B

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一种企业财务风险识别方法、装置、设备及存储介质

一种企业财务风险识别方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：顾凌云郭志攀王伟汪岳沈晶吴怡莹 210000 江苏省南京市鼓楼区中山北路99号6层

本发明公开了一种企业财务风险识别方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据分析技术领域。所述方法是先将建模样本集合拆分为训练样本集合、测试样本集合和验证样本集合，然后根据训练样本集合，基于不同的多个有监督机器学习算法建立... 详细信息

标准号: CN117876115A

本发明公开了一种企业财务风险识别方法、装置、设备及存储介质，涉及大数据分析技术领域。所述方法是先将建模样本集合拆分为训练样本集合、测试样本集合和验证样本集合，然后根据训练样本集合，基于不同的多个有监督机器学习算法建立不同的多个企业财务风险分类模型，再然后针对各个分类模型，应用测试样本集合得到对应的模型效果评估结果，以及应用基于无监督孤立森林算法对验证样本集合进行异常样本剔除处理后所得的验证样本新集合，得到对应的模型稳定性观察结果，最后根据两种结果综合选取最优分类模型并应用于目标企业的财务风险识别，如此可有效提高企业财务风险识别准确性，同时无需依靠专家人为经验。

关键词：样本集合风险识别企业财务训练样本集合验证样本集合机器学习算法最优分类模型稳定性观察测试样本存储介质分类模型风险分类结果综合模型效果目标企业评估结果应用测试大数据无监督建模算法剔除应用孤立财务森林分析监督

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基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法

基于Transformer引导卷积神经网络的脑电信号分类方法

引用

作者：李畅蔡国超黄晓阳刘羽宋仁成成娟陈勋 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明公开了一种基于Transformer引导卷积神经网络的脑电分类方法，其步骤包括：1，对于原始EEG数据进行预处理，包括去除噪声、片段分割以及利用短时傅里叶变换提取时间频率特征；2，建立基于Transformer引导卷积神经网络的深度学习... 详细信息

标准号: CN114564991A

本发明公开了一种基于Transformer引导卷积神经网络的脑电分类方法，其步骤包括：1，对于原始EEG数据进行预处理，包括去除噪声、片段分割以及利用短时傅里叶变换提取时间频率特征；2，建立基于Transformer引导卷积神经网络的深度学习模型，初始化网络参数；3，输入数据对网络进行训练，优化网络参数，获得最优分类模型用于实现脑电信号的分类。本发明能够显著提升脑电信号分类准确率，从而提升脑电信号在医疗等领域中的应用价值。

关键词：脑电信号卷积神经网络网络参数短时傅里叶变换预处理最优分类模型分类准确率片段分割时间频率初始化分类脑电去除噪声医疗优化应用网络学习

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基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类方法

基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类方法

引用

作者：陈勋高逸凯刘爱萍钱若兵孙启彬吴曼青 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号

本发明公开了一种基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类方法，其步骤包括：1对数据集中的原始脑电信号进行预处理，包括通道选择、切片分割；2建立基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类模型，初始化网络参数；3设计... 详细信息

标准号: CN115700104A

本发明公开了一种基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类方法，其步骤包括：1对数据集中的原始脑电信号进行预处理，包括通道选择、切片分割；2建立基于多尺度原型学习的本身可解释的脑电信号分类模型，初始化网络参数；3设计损失函数，建立分类模型优化目标；4输入数据对网络进行训练，优化网络参数，获得最优分类模型。本发明相对现有脑电信号分类方法，能够在高分类准确率的条件下提供本身可解释的证据，从而提升脑电信号在医疗等领域中的应用价值。

关键词：脑电信号分类模型网络参数多尺度原型预处理原始脑电信号最优分类模型分类准确率数据集中损失函数通道选择优化目标初始化分类切片学习分割证据医疗应用优化网络

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基于深度学习的图像检测分类方法

基于深度学习的图像检测分类方法

引用

作者：赵舰波刘怀亮孙坤坤张善庄 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

本发明的基于深度学习的图像检测分类方法，具体为：收集待检测图像并进行预处理；将预处理后的待检测图像随机分为检测数据集和分类数据集；对检测数据集进行标注，将标注后的检测数据集按照比例划分为训练集、验证集以及测试集；分别... 详细信息

标准号: CN118351354A

本发明的基于深度学习的图像检测分类方法，具体为：收集待检测图像并进行预处理；将预处理后的待检测图像随机分为检测数据集和分类数据集；对检测数据集进行标注，将标注后的检测数据集按照比例划分为训练集、验证集以及测试集；分别构建基于原YOLOv8网络的敏感图像检测模型和分类模型；将训练集和验证集输入敏感图像检测模型进行基础训练和验证，得到最优敏感图像检测模型；将分类数据集输入分类模型进行进阶训练，得到最优分类模型；将测试集输入最优敏感图像检测模型进行检测，得到检测结果；将检测结果输入最优分类模型，得到分类敏感图像，解决了现有技术中对敏感图像检测时因检测的计算量大导致效率低下和内存资源占用的问题。

关键词：敏感图像检测检测数据预处理最优分类模型待检测图像分类数据集检测结果测试集训练集验证集标注图像检测模型分类模型基础训练内存资源输入分类输入敏感图像检测计算量分类构建进阶验证占用网络学习

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一种基于ECG信号的睡眠自动分期方法

一种基于ECG信号的睡眠自动分期方法

引用

作者：王维博周超王彬蓉房玉李珉岳郑永康罗锦 610039 四川省成都市金牛区土桥金周路999号

本发明公开了一种基于ECG信号的睡眠自动分期方法。该方法包括对MITBPD数据库中的ECG信号进行预处理，构建RP信号并提取HRV信号；提取HRV信号特征和RP信号时域特征；采用递归特征消除的随机森林算法对提取的特征进行预处理并进行特征选... 详细信息

标准号: CN112674779A

本发明公开了一种基于ECG信号的睡眠自动分期方法。该方法包括对MITBPD数据库中的ECG信号进行预处理，构建RP信号并提取HRV信号；提取HRV信号特征和RP信号时域特征；采用递归特征消除的随机森林算法对提取的特征进行预处理并进行特征选择；将选择出来的特征再次进行特征预处理，训练多种分类模型并筛选得到最优分类模型，对该模型优化后进行睡眠分期。本发明为了解决现有技术中特征提取时仅考虑了单独的ECG或HRV信号特征，且在特征选择时只考虑了特征重要度的影响，并在睡眠分期中直接选用一种分类模型的问题，采用了结合RP信号和HRV信号，并筛选重要度高的特征和性能好的分类模型的方法，降低了ECG信号提取难度，凸显出了ECG信号特点，保证了睡眠分期准确率。

关键词：预处理睡眠分类模型特征选择重要度筛选最优分类模型模型优化时域特征随机森林特征提取特征消除准确率递归构建算法数据库保证

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一种自动驾驶车辆在不同安全域的测试场景创建方法

一种自动驾驶车辆在不同安全域的测试场景创建方法

引用

作者：白先旭李亲李维汉石琴 230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号

本发明公开了一种自动驾驶车辆在不同安全域的测试场景创建方法，包括：1)获取自然驾驶数据并进行数据清洗和特征提取，将场景关键信息组成全部特征集；2)将全部特征集的部分变量去除，采用基于支持向量机递归特征消除法对简化属性集进... 详细信息

标准号: CN116361175A

本发明公开了一种自动驾驶车辆在不同安全域的测试场景创建方法，包括：1)获取自然驾驶数据并进行数据清洗和特征提取，将场景关键信息组成全部特征集；2)将全部特征集的部分变量去除，采用基于支持向量机递归特征消除法对简化属性集进行最优特征子集选择；3)采用不同分类器构建分类模型，基于真正率和假正率作为评价指标选出最优分类模型；4)将其他属性加入其中，在数据子集上应用关联规则方法，对部分复杂场景进行场景细化；5)对已分类的场景进行测试用例构建，在满足覆盖率和复杂度基础上，设置不同安全阈值，随机生成SOTIF域、临界事故域和事故域三类场景。本发明能满足自动驾驶汽车在不同场景不同安全域下的仿真测试需求。

关键词：场景自动驾驶安全域特征集测试用例构建最优分类模型最优特征子集分类器构建支持向量机变量去除测试场景场景细化仿真测试分类模型复杂场景关键信息临界事故评价指标数据清洗数据子集随机生成特征提取特征消除应用关联复杂度属性集递归覆盖率驾驶分类创建汽车安全

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一种侧信道分析方法及装置、终端及计算机可读存储介质

一种侧信道分析方法及装置、终端及计算机可读存储介质

引用

作者：张亮亮 518057 广东省深圳市南山区高新技术产业园区深圳软件园3栋301、302

本发明提供了一种侧信道分析方法及装置、终端及计算机可读存储介质，该方法获得各数据搬移值已知的数据搬移操作对应的特征向量，然后使用数据搬移值已知的各数据搬移操作对应的特征向量，对至少一种分类学习器进行训练，确定最优分类... 详细信息

标准号: CN109995502A

本发明提供了一种侧信道分析方法及装置、终端及计算机可读存储介质，该方法获得各数据搬移值已知的数据搬移操作对应的特征向量，然后使用数据搬移值已知的各数据搬移操作对应的特征向量，对至少一种分类学习器进行训练，确定最优分类模型，然后使用相同的预处理参数获得数据值未知的数据搬移操作对应的特征向量，最后使用最优分类模型，对数据搬移值未知的数据搬移操作对应的特征向量进行分析预测；通过使用数据搬移值已知的各数据搬移操作对应的特征向量对多个分类学习器进行训练，以获得一个最优模型，与现有一个学习器进行训练的方式相比，最优模型的攻击准确率更高，即提高了侧信道分析的成功率。

关键词：数据搬移操作特征向量学习器最优分类模型使用数据数据搬移信道分析最优模型搬移计算机可读存储介质预处理参数分类准确率成功率终端攻击预测分析

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基于电机电流分析法的永磁同步电机轴承故障诊断方法

基于电机电流分析法的永磁同步电机轴承故障诊断方法

引用

作者：曹军义袁雨凡胡峻朝雷亚国王鸿博乔煜庭 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

一种基于电机电流分析法的永磁同步电机轴承故障诊断方法，先采集永磁同步电机定子U、V相电流信号，计算出W相电流；对三相电流通过空间矢量降维得到直角坐标系下的两相电流，并对两相电流进行矢量归一化处理；基于轴承故障对电流信号... 详细信息

标准号: CN116400215A

一种基于电机电流分析法的永磁同步电机轴承故障诊断方法，先采集永磁同步电机定子U、V相电流信号，计算出W相电流；对三相电流通过空间矢量降维得到直角坐标系下的两相电流，并对两相电流进行矢量归一化处理；基于轴承故障对电流信号的作用机理及电流信号特点对空间矢量降维后的信号进行变分模态分解，对模态分量计算近似熵并组成特征矩阵；改进标准人工蜂群算法使得蜂群类型根据最优解情况相互转化，且改变蜂群初始化种群生成规则，使用优化后的自适应变类型算法优化机器学习模型参数得到最优分类模型；使用最优模型对样本集中的测试集进行故障类型分类，并与标签对比得到测试集准确率；本发明具有准确度高、诊断效率高等优点。

关键词：蜂群永磁同步电机电流信号空间矢量两相电流轴承故障测试集降维机器学习模型最优分类模型矢量归一化相电流信号直角坐标系准确度诊断标准人工电机电流分量计算故障类型三相电流生成规则算法优化特征矩阵最优模型作用机理初始化近似熵相电流自适应最优解准确率对模分模算法样本种群标签采集分解分类转化优化改进分析

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