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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

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文献类型

75 篇 专利

馆藏范围

75 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

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

检索条件"主题词=最佳模型参数"

共 75 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于图文一致性的虚假新闻检测方法

一种基于图文一致性的虚假新闻检测方法

引用

作者：郭颖李丙鑫葛红胡淑婷李晋宏 100144 北京市石景山区晋元庄路5号

本发明公开了一种基于图文一致性的虚假新闻检测方法，涉及信息检测领域，包括以下步骤：数据集准备及预处理，将预处理后的每一张图像对应一个文本，并将数据集分为训练集、验证集和测试集；搭建检测模型，使用预训练的网络模型提取文... 详细信息

标准号: CN116229139A

本发明公开了一种基于图文一致性的虚假新闻检测方法，涉及信息检测领域，包括以下步骤：数据集准备及预处理，将预处理后的每一张图像对应一个文本，并将数据集分为训练集、验证集和测试集；搭建检测模型，使用预训练的网络模型提取文本特征和图像特征，将文本特征和图像特征拼接并做分类，计算文本特征和图像特征的余弦相似度，判断文本和图像的匹配性；加载训练集和验证集，训练检测模型并更新各层参数，直至网络训练收敛；加载最佳模型参数，将测试集送入检测模型，计算指标，完成对检测模型的测试和评估。本发明结合图像特征和文本特征以及两者之间的相似性进行虚假新闻检测，及时发现并阻断假新闻的传播，对现阶段的社会具有重大意义。

关键词：图像特征文本特征检测预处理测试集数据集训练集验证集加载文本图像最佳模型参数测试和评估余弦相似度网络模型网络训练信息检测重大意义匹配性图文拼接收敛送入分类更新传播发现

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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: CN113114161B

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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一种面向车辆自动驾驶的多任务网络道路目标检测方法

一种面向车辆自动驾驶的多任务网络道路目标检测方法

引用

作者：张云佐郑宇鑫杨月辉甄嘉闻王双双刘婷 050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17号

本发明公开了一种面向车辆自动驾驶的多任务网络道路目标检测方法，所述方法包括如下步骤：收集车辆行驶道路的检测数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集，并对输入图像进行数据增强；将数据集中的数据根据检测场景中的不同类型进... 详细信息

标准号: CN116665176B

本发明公开了一种面向车辆自动驾驶的多任务网络道路目标检测方法，所述方法包括如下步骤：收集车辆行驶道路的检测数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集，并对输入图像进行数据增强；将数据集中的数据根据检测场景中的不同类型进行注释；搭建多任务网络模型，构建损失函数；根据不同需求选择不同训练方法训练多任务网络模型，迭代多轮后得到收敛的最佳模型；加载最佳模型参数，输入待检测目标数据，获取模型检测结果和评估结果；模型优化后导出。本发明模型能够通过同一个模型获得道路车辆目标检测、车道线检测、可行驶区域检测三个视觉感知任务的检测结果，实现更高的检测效率和准确率。

关键词：检测网络模型最佳模型参数车道线检测车辆行驶道路车辆道路目标检测结果检测数据模型获得模型检测模型优化目标检测目标数据评估结果视觉感知输入图像数据集中数据增强损失函数行驶区域需求选择自动驾驶最佳模型测试集训练集验证集准确率导出迭代多轮构建加载收敛场景网络

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一种实现锂电池组荷电状态估计的方法

一种实现锂电池组荷电状态估计的方法

引用

作者：郑明魁吴兰花杨秀芝苏凯雄 350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城学园路2号福州大学新区

本发明涉及一种实现锂电池组荷电状态估计的方法。采用支持向量机理论强大的自学习能力实现对大容量锂电池的离线建模和在线状态估计，并从选取支持向量机最佳模型参数的角度出发，采用了简单、快速的粒子群优化算法实现参数的自适应全... 详细信息

标准号: CN107132490A

本发明涉及一种实现锂电池组荷电状态估计的方法。采用支持向量机理论强大的自学习能力实现对大容量锂电池的离线建模和在线状态估计，并从选取支持向量机最佳模型参数的角度出发，采用了简单、快速的粒子群优化算法实现参数的自适应全局搜索，缩短模型训练时间。而且采用粒子群优化算法实现参数的自适应搜索过程及建模过程是离线进行的，SOC预测过程则是实时的，参数的搜索过程不会影响到SOC估计的实时性。本发明在训练集样本数据不多的情况下,能够实现大容量锂电池荷电状态的准确估计，用廉价的数字处理器就可以操作，适合用于基于低成本微控制器的电池管理系统实现电池SOC的预测，具有实时、高效、低成本等特点。

关键词：粒子群优化算法大容量锂电池支持向量机搜索过程低成本自适应电池管理系统荷电状态估计最佳模型参数数字处理器训练集样本荷电状态建模过程离线建模模型训练全局搜索微控制器在线状态锂电池组电池SOC 实时性自学习预测离线

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基于CP-ABE的对等网络中联邦学习数据共享系统及模型构建方法

基于CP-ABE的对等网络中联邦学习数据共享系统及模型构建方法

引用

作者：王翀高莉莎刘梅招许梦晗刘凯戴然 210024 江苏省南京市鼓楼区北京西路20号

本发明提出一种基于CP‑ABE的对等网络中联邦学习数据共享模型及其构建方法，该模型包括参与方、访问控制模块和联邦学习模块；该方法包括：1）创建访问控制树，基于属性加密技术，采用结合随机多项式的门限访问策略筛选参与方；2）参与... 详细信息

标准号: CN116614273B

本发明提出一种基于CP‑ABE的对等网络中联邦学习数据共享模型及其构建方法，该模型包括参与方、访问控制模块和联邦学习模块；该方法包括：1）创建访问控制树，基于属性加密技术，采用结合随机多项式的门限访问策略筛选参与方；2）参与方使用私钥和解密公式解密密文，取得含有初始训练任务及训练参数的明文，参与方加入循环队列，构建对等网络；3）在对等网络结构下，组建参与方组成的循环队列，确定联邦学习中训练参数的传递方向，构建联邦学习训练架构；4）启动联合训练，在对等网络中采用参数传递运算评测方式进行模型及参数更新，使模型达到收敛标准；5）设置最佳模型参数，预测测试数据，观测预测精度及评估指标，评估共享模型的性能。

关键词：参与方对等网络构建循环队列训练参数访问控制模块最佳模型参数访问控制树随机多项式评测参数传递参数更新测试数据访问策略加密技术解密密文评估指标数据共享网络结构学习模块学习训练预测门限明文私钥收敛运算观测架构筛选学习传递共享评估创建组建联合

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一种增强曲线感知的车道线精准检测方法

一种增强曲线感知的车道线精准检测方法

引用

作者：张云佐郑宇鑫朱鹏飞武存宇张天杨月辉康伟丽刘亚猛王建明 050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17号

本发明公开了一种增强曲线感知的车道线精准检测方法，所述方法包括如下步骤：收集车道线检测数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集；搭建神经网络模型，构建损失函数；训练神经网络模型，迭代多轮后得到收敛的最佳模型；加载最佳... 详细信息

标准号: CN116129390B

本发明公开了一种增强曲线感知的车道线精准检测方法，所述方法包括如下步骤：收集车道线检测数据集，将其划分为训练集、验证集和测试集；搭建神经网络模型，构建损失函数；训练神经网络模型，迭代多轮后得到收敛的最佳模型；加载最佳模型参数，将待检测图像输入最佳模型中；将检测结果映射为车道线在输入图像中的坐标，得到车道线的坐标点集；拟合坐标点集并叠加在原始图像上实现车道线检测的可视化。本发明的车道线检测网络模型将检测任务转化为分类任务，检测结果更灵活，能够保证模型对多种复杂车道线结构的检测准确率更高，同时速度也能达到自动驾驶的实时性需求。

关键词：车道线车道线检测检测结果最佳模型坐标点集检测神经网络模型训练神经网络最佳模型参数待检测图像任务转化输入图像损失函数网络模型原始图像自动驾驶测试集可视化实时性数据集训练集验证集准确率映射迭代多轮构建加载拟合感知叠加收敛分类灵活保证

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一种增强曲线感知的车道线精准检测方法

一种增强曲线感知的车道线精准检测方法

引用

作者：张云佐郑宇鑫朱鹏飞武存宇张天杨月辉康伟丽刘亚猛王建明 050043 河北省石家庄市长安区北二环东路17号

标准号: CN116129390A

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一种基于集成深度神经网络的单相接地故障诊断方法

一种基于集成深度神经网络的单相接地故障诊断方法

引用

作者：张葛祥马松杨强刘启虞胡洋珩朱明 610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号

本发明提供了一种基于集成深度神经网络的单相接地故障诊断方法，属于单相接地故障诊断技术领域，方法包括：S1.获取故障线路与非故障线路的历史数据和在线实时数据；S2.进行缺失值处理和标准化处理；S3.将历史数据划分为训练集和测试... 详细信息

标准号: CN116008733A

本发明提供了一种基于集成深度神经网络的单相接地故障诊断方法，属于单相接地故障诊断技术领域，方法包括：S1.获取故障线路与非故障线路的历史数据和在线实时数据；S2.进行缺失值处理和标准化处理；S3.将历史数据划分为训练集和测试集；将在线实时数据定义为验证集；S4.建立单相接地故障诊断模型，将训练集和测试集输入到单相接地故障诊断模型中，进行模型训练；S5.在模型训练结束后保存最佳模型参数；S6.将验证集输入到最佳模型参数的单相接地故障诊断模型中，进行单相接地故障诊断，完成故障选线。本发明能够快速有效判别单相接地故障，相对于单一神经网络模型，能够显著提高故障选线准确率，确保故障选线结果的可靠性。

关键词：单相接地故障诊断故障选线在线实时数据最佳模型参数故障线路历史数据模型训练测试集训练集验证集神经网络模型标准化处理神经网络有效判别诊断技术准确率与非保存

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预测性维护优化方法、装置、设备及工程机械

预测性维护优化方法、装置、设备及工程机械

引用

作者：邓志国倪兵兵张毅方小开 410600 湖南省长沙市长沙经济技术开发区蒸湘路北、凉塘路南、东四线东、东六线西三一汽车制造有限公司23号厂房

本发明涉及故障预测技术领域，提供一种预测性维护优化方法、装置、设备及工程机械。该方法包括：获取故障预测模型预测的发生目标故障的第一时间点，以及实际发生目标故障的第二时间点；将第一时间点与第二时间点的时间差值，与目标故... 详细信息

标准号: CN117742300A

本发明涉及故障预测技术领域，提供一种预测性维护优化方法、装置、设备及工程机械。该方法包括：获取故障预测模型预测的发生目标故障的第一时间点，以及实际发生目标故障的第二时间点；将第一时间点与第二时间点的时间差值，与目标故障对应的有效时长进行比较，以确定时间差值小于有效时长的准确预测故障次数用于计算故障预测模型的评价指标，并根据评价指标对故障预测模型进行优化。通过有效时长赋予故障预测模型预测的故障发生时间点以时效性，提高了预测的故障发生时间点的容错空间，以此获取到的准确预测故障次数计算出的故障预测模型的评价指标更加合理准确，有利于获取到最佳模型参数，从而提高故障预测模型的预测效果。

关键词：故障预测模型时间点预测目标故障评价指标有效时长故障发生最佳模型参数预测性维护次数计算工程机械故障预测时效性优化赋予

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一种基于深度学习的轮式机器人避障路径规划方法

一种基于深度学习的轮式机器人避障路径规划方法

引用

作者：陈逸东魏武 510640 广东省广州市天河区五山路381号

本发明公开了一种基于深度学习的轮式机器人避障路径规划方法，包括以下步骤：(1)采集图像数据集；通过搭载在机器人车身的视觉传感器不断采集场景数据，形成图像数据集；(2)像素级标注图像数据集的可行使区域；(3)使用经开源数据集预... 详细信息

标准号: CN112800925B

本发明公开了一种基于深度学习的轮式机器人避障路径规划方法，包括以下步骤：(1)采集图像数据集；通过搭载在机器人车身的视觉传感器不断采集场景数据，形成图像数据集；(2)像素级标注图像数据集的可行使区域；(3)使用经开源数据集预训练后的语义分割网络，对带有标注的图像数据集进行训练，得到最佳模型参数；(4)轮式机器人采集一段新的视频流，输入训练好的网络模型，得到可行使区域的检测结果。本发明能在人员密集的场景下精确的完成对手势的识别和对机器人的控制。本发明能在仅使用视觉的方式实现了轮式机器人的避障路径规划，减少了对高成本传感器的依赖，且利用深度学习的优势，提高了可通达路径检测的准确性。

关键词：轮式机器人图像数据集避障路径标注采集采集图像数据最佳模型参数机器人车身视觉传感器场景数据检测结果路径检测网络模型语义分割视频流数据集像素级传感器手势机器人规划视觉场景学习网络

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