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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）

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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
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文献类型

75 篇 专利

馆藏范围

75 篇 电子文献
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日期分布

机构

6 篇 石家庄铁道大学
5 篇 华南理工大学
4 篇 浙江大学
3 篇 武汉理工大学
3 篇 山东科技大学
3 篇 西北工业大学
3 篇 浙江工业大学
2 篇 艾丽娜·格罗德尼茨...
2 篇 东南大学
2 篇 四川轻化工大学
2 篇 酒仙网络科技股份...
2 篇 哈尔滨工大航博科...
2 篇 福州大学
2 篇 国网江苏省电力有...
2 篇 福建亿榕信息技术...
2 篇 苏州科德软体电路...
2 篇 之江实验室
2 篇 哈尔滨工业大学
2 篇 南京航空航天大学
2 篇 电子科技大学

作者

6 篇 张云佐
6 篇 郑宇鑫
5 篇 魏武
4 篇 杨月辉
4 篇 康伟丽
4 篇 刘亚猛
4 篇 武存宇
4 篇 张天
4 篇 朱鹏飞
2 篇 李融
2 篇 余晨
2 篇 张烨
2 篇 艾丽娜·格罗德尼茨...
2 篇 秦亮
2 篇 张烁
2 篇 郑丽娟
2 篇 刘凯
2 篇 许传龙
2 篇 李福生
2 篇 王玘玥

语言

75 篇 中文

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详细简洁

排序：

一种基于深度学习的车道线检测方法

一种基于深度学习的车道线检测方法

引用

作者：贾晨李泽智宋廷伦张武张恒于 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明公开了一种基于深度学习的车道线检测方法，步骤如下：获取Tusimple图像数据集；将调整后的车道线图像作为车道线检测神经网络模型的训练数据集；搭建车道线检测神经网络模型，确定损失函数，训练车道线检测神经网络模型直至收敛... 详细信息

标准号: CN114913493A

本发明公开了一种基于深度学习的车道线检测方法，步骤如下：获取Tusimple图像数据集；将调整后的车道线图像作为车道线检测神经网络模型的训练数据集；搭建车道线检测神经网络模型，确定损失函数，训练车道线检测神经网络模型直至收敛，以得到最佳模型；加载最佳模型参数，将道路图像输入最佳模型，分别得到判定为不同车道线的各个点集；对不同类别的车道线使用二次多项式进行拟合，并将拟合后的车道线叠加在原始图像上实现车道线检测的可视化。本发明的方法在保证准确率的同时提高了检测速度，满足实时性的要求。

关键词：车道线检测神经网络模型车道线最佳模型拟合最佳模型参数车道线图像二次多项式图像数据集训练数据集道路图像损失函数原始图像可视化实时性准确率点集加载叠加收敛判定检测保证学习

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一种基于谱图分析的有机物生物毒性预测方法及系统

一种基于谱图分析的有机物生物毒性预测方法及系统

引用

作者：闫希亮胡松刘国红颜嘉晨周宏钰周小霞闫兵 510006 广东省广州市番禺区大学城外环西路230号

本发明公开了一种基于谱图分析的有机物生物毒性预测方法，包括以下步骤：通过生物毒性实验获取有机物的生物毒性数据；通过质谱数据获取模块获取有机物谱图数据中的质谱数据；将质谱数据进行预处理，得到预处理质谱数据；提取有机物谱... 详细信息

标准号: CN114141316A

本发明公开了一种基于谱图分析的有机物生物毒性预测方法，包括以下步骤：通过生物毒性实验获取有机物的生物毒性数据；通过质谱数据获取模块获取有机物谱图数据中的质谱数据；将质谱数据进行预处理，得到预处理质谱数据；提取有机物谱图数据中的谱图信息，通过谱图信息构建机器学习模型；利用五折交叉验证获取机器学习模型的最佳模型参数，进而得到最佳机器学习模型；通过最佳机器学习模型处理质谱数据，提取特征，并输出生物毒性的预测结果；本发明直接从谱图数据中提取能够量化关联有机物毒性的特征信息，从而不需要提前获得分子的组成和结构信息，也不需要复杂地计算分子描述符，在建模过程中进行了内、外部验证考察模型的预测能力和稳健性。

关键词：有机物机器学习模型生物毒性质谱数据谱图数据预处理图信息质谱数据获取最佳模型参数分子描述符交叉验证结构信息模块获取谱图分析特征信息提取特征预测结果预测能力稳健性构建量化验证关联输出外部预测考察

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一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法

一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法

引用

作者：江高飞薛卫刘佐张家璇韦中徐阳春沈其荣 210095 江苏省南京市玄武区卫岗1号

本发明公开了一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法，其包括步骤为：步骤一、在已测序基因组数据基础上生成模拟长reads；步骤二、将长reads送入自监督特征表示模型训练，并保存最佳模型参数；步骤三、模型训练后，将三代read... 详细信息

标准号: CN116364192A

本发明公开了一种使用自监督特征学习的三代宏基因组分箱方法，其包括步骤为：步骤一、在已测序基因组数据基础上生成模拟长reads；步骤二、将长reads送入自监督特征表示模型训练，并保存最佳模型参数；步骤三、模型训练后，将三代reads送入模型提取特征，宏基因组long reads序列通过特征表示模型转换成特征向量后，将输入到聚类层通过聚类层进行分箱。本发明避免了以往大多数方法只看重核苷酸频率和覆盖度等统计特征而忽视long reads本身序列特征的缺点，其使用的具有半监督性质的对比学习能够有效利用已有的数据库信息，避免了以往无监督学习的盲目性。

关键词：特征表示模型宏基因组分箱聚类送入最佳模型参数核苷酸频率基因组数据数据库信息无监督学习模型提取模型训练特征向量特征学习统计特征序列特征半监督覆盖度测序监督保存转换学习

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一种利用最小中值法剔除野值的机电系统信号滤波方法

一种利用最小中值法剔除野值的机电系统信号滤波方法

引用

作者：陶逸博陈松林邢宝祥王玘玥 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

本发明公开了一种利用最小中值法剔除野值的机电系统信号滤波方法。对于机电系统的离散信号，首先求解直线模型，再次进行计算偏差平方并求中位数操作；通过中位数和当前最佳模型参数，得到野值判别的阈值参数Mi；将偏差平方小于野值判... 详细信息

标准号: CN113114161A

本发明公开了一种利用最小中值法剔除野值的机电系统信号滤波方法。对于机电系统的离散信号，首先求解直线模型，再次进行计算偏差平方并求中位数操作；通过中位数和当前最佳模型参数，得到野值判别的阈值参数M_i；将偏差平方小于野值判别的阈值参数的点放入内点集内；得到野值修正后的最近L个数据点，以此为基础通过数字滤波器得到最终的输出值。本发明克服了机电系统已有方法依赖阈值和连续误判的问题。

关键词：机电系统阈值参数中位数最佳模型参数数字滤波器离散信号信号滤波直线模型误判求解放入内点剔除修正输出

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一种液体喷射抛光表面粗糙度的预测方法及装置

一种液体喷射抛光表面粗糙度的预测方法及装置

引用

作者：陈满意章志强陈涛王信伟 430070 湖北省武汉市洪山区珞狮路122号

本发明提供了一种液体喷射抛光表面粗糙度的预测方法及装置，包括：获取液体喷射抛光实验的样本加工参数输入数据集和粗糙度输出数据集；基于样本加工参数数据集和粗糙度输出数据集确定神经网络的网络架构以构建初始粗糙度预测模型；根... 详细信息

标准号: CN116542139A

本发明提供了一种液体喷射抛光表面粗糙度的预测方法及装置，包括：获取液体喷射抛光实验的样本加工参数输入数据集和粗糙度输出数据集；基于样本加工参数数据集和粗糙度输出数据集确定神经网络的网络架构以构建初始粗糙度预测模型；根据量子粒子群优化算法对初始粗糙度预测模型进行处理，得到最佳模型参数；根据最佳模型参数对初始粗糙度预测模型进行更新，得到目标粗糙度预测模型；基于目标粗糙度预测模型对目标液体喷射抛光物的表面粗糙度进行预测。本发明通过样本加工参数输入数据集和粗糙度输出数据集构建目标粗糙度预测模型，通过目标粗糙度预测模型集进行评估，以解决在加工后用仪器进行测量，导致生产、检测成本高，浪费材料的问题。

关键词：粗糙度预测模型输出数据集加工参数最佳模型参数样本输入数据集液体喷射构建量子粒子群优化算法表面粗糙度浪费材料目标液体抛光表面抛光实验喷射抛光神经网络网络架构数据集预测测量检测评估更新加工生产

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一种积分型静力渐进损伤破坏模型的试验数据处理方法

一种积分型静力渐进损伤破坏模型的试验数据处理方法

引用

作者：孙秦刘彦杰刘成玉 710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号

本发明公开了一种积分型静力渐进损伤破坏模型的试验数据处理方法，采用一种简单方式在试验件受力破坏过程中测量远端试验数据，远端即指远离试验件构形局部变化位置且在试验件有效段内，配以精细的非线性数值有限元模型，并采用数值反... 详细信息

标准号: CN110717298A

本发明公开了一种积分型静力渐进损伤破坏模型的试验数据处理方法，采用一种简单方式在试验件受力破坏过程中测量远端试验数据，远端即指远离试验件构形局部变化位置且在试验件有效段内，配以精细的非线性数值有限元模型，并采用数值反演的方法获得积分型静力渐进损伤破坏模型的最佳模型参数。本发明可以提高静力渐进损伤破坏模型的精细程度，有利于对金属材料在多轴应力状态下结构细节危险点的损伤累积破坏的高精度预测，进一步确保结构的强度安全。

关键词：损伤试验件渐进静力积分型远端精细多轴应力状态试验数据处理最佳模型参数高精度预测金属材料简单方式结构细节局部变化试验数据危险点有效段元模型反演构形受力测量安全

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一种基于MI-LSTM的锅炉NO_x预测方法

一种基于MI-LSTM的锅炉NO<Sub>x</Sub>预测方法

引用

作者：杨国田王英男李新利刘禾王孝伟 102206 北京市昌平区北农路2号

本发明公开了一种基于MI‑LSTM的锅炉NOx预测方法，以互信息(MI)“最小冗余最大相关”为准则对辅助变量进行重要性排序和变量选择，将筛选出来的辅助变量集作为长期短时记忆(LSTM)模型的输入，建立了NOx排放量预测的MI‑LSTM模型，并利用... 详细信息

标准号: CN110675920A

本发明公开了一种基于MI‑LSTM的锅炉NO_x预测方法，以互信息(MI)“最小冗余最大相关”为准则对辅助变量进行重要性排序和变量选择，将筛选出来的辅助变量集作为长期短时记忆(LSTM)模型的输入，建立了NO_x排放量预测的MI‑LSTM模型，并利用多层网格搜索优选LSTM模型的参数。在变量筛选过程中采用序列前向选择方法，以模型预测精度为目标确定最优输入特征集和最佳模型参数，可以有效地减少输入变量间的信息冗余，降低模型复杂度，提高模型的预测精度和泛化能力。

关键词：辅助变量预测最佳模型参数有效地减少变量筛选变量选择模型预测目标确定输入变量网格搜索信息冗余最大相关复杂度互信息排放量特征集冗余多层前向优选排序锅炉筛选

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一种积分型静力渐进损伤破坏模型的试验数据处理方法

一种积分型静力渐进损伤破坏模型的试验数据处理方法

引用

作者：孙秦刘彦杰刘成玉 710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号

标准号: CN110717298B

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一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测方法

一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测方法

引用

作者：张云佐郑宇鑫张天武存宇刘亚猛朱鹏飞康伟丽孟凡郑丽娟 050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17号

本发明公开了一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测方法，涉及车辆自动驾驶技术领域。所述方法包括如下步骤：获取复杂环境车道线检测数据集；将数据划分为训练集、验证集和测试集；搭建车道线检测神经网络模型，构建损失函... 详细信息

标准号: CN115861951A

本发明公开了一种基于双特征提取网络的复杂环境车道线精准检测方法，涉及车辆自动驾驶技术领域。所述方法包括如下步骤：获取复杂环境车道线检测数据集；将数据划分为训练集、验证集和测试集；搭建车道线检测神经网络模型，构建损失函数；训练模型直至收敛；加载最佳模型参数，将待检测图像输入模型中；对图像不同位置区域进行分类，并拟合分类结果，叠加在原始图像上实现车道线检测的可视化。所述方法有效提高了复杂环境中车道线检测的准确度。

关键词：车道线检测复杂环境神经网络模型最佳模型参数待检测图像分类结果损失函数特征提取位置区域训练模型原始图像自动驾驶准确度测试集车道线可视化数据集训练集验证集构建加载拟合叠加收敛图像分类检测网络

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一种利用最小中值法剔除野值的机电系统信号滤波方法

一种利用最小中值法剔除野值的机电系统信号滤波方法

引用

作者：陶逸博陈松林邢宝祥王玘玥 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

标准号: CN113114161B

关键词：机电系统阈值参数中位数最佳模型参数数字滤波器离散信号信号滤波直线模型误判求解放入内点剔除修正输出

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