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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

所选分类

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文献类型

63 篇 专利
4 篇 期刊文献

馆藏范围

67 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

3 篇 管理学
- 3 篇 图书情报与档案管...
1 篇 医学
- 1 篇 临床医学

主题

4 篇 标准化数据集
1 篇 引用情感倾向
1 篇 标注系统
1 篇 引文标注系统
1 篇 人工智能
1 篇 静脉血栓栓塞
1 篇 关键词
1 篇 信息计量学
1 篇 规则模板
1 篇 数据元
1 篇 学术文本
1 篇 语义功能
1 篇 学术文献
1 篇 引用功能
1 篇 引文内容分析
1 篇 词汇功能

机构

2 篇 大连理工大学
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 华南师范大学
2 篇 江苏省气象台
2 篇 山西三友和智慧信...
2 篇 中国科学院文献情...
2 篇 同济大学
2 篇 福建工程学院
2 篇 广东粤海珠三角供...
2 篇 中铁十六局集团有...
2 篇 皇家飞利浦有限公...
2 篇 赛峰电子与防务公...
2 篇 杭州杭叉桥箱有限...
2 篇 安徽徽电科技股份...
2 篇 国网内蒙古东部电...
2 篇 国网内蒙古东部电...
2 篇 交通运输部科学研...
2 篇 赛峰起落架系统公...
2 篇 电子科技大学
2 篇 华南理工大学

作者

3 篇 张伟
2 篇 李信
2 篇 li xin
2 篇 闫晓燕
2 篇 a·佩里戈德
2 篇 张楠
2 篇 张娜
2 篇 曹建蜀
2 篇 李晓军
2 篇 邢敬舒
2 篇 张丽
2 篇 刘思
2 篇 徐明忻
2 篇 雷鹏
2 篇 李春生
2 篇 孟振宇
2 篇 谭捷
2 篇 郭瑜
2 篇 林垚
2 篇 郑念祖

语言

67 篇 中文

检索条件"主题词=标准化数据集"

共 67 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

交通运输领域变革性研究文献早期识别方法

交通运输领域变革性研究文献早期识别方法

引用

作者：林垚郑春晓张丽张晗郭瑜秦晓燕孙逸帆周紫君刘思范煜君张亚赵正松杨文娟 100029 北京市朝阳区惠新里240号

本发明涉及文献识别技术领域，具体地说，涉及一种交通运输领域变革性研究文献早期识别方法。其包括如下步骤：步骤S1、构建待识别数据集A；步骤S2、获取所述N篇文献的年度被引频次数据集B；步骤S3、计算获取每篇文献的Bcp指数；步骤S4... 详细信息

标准号: CN113704412B

本发明涉及文献识别技术领域，具体地说，涉及一种交通运输领域变革性研究文献早期识别方法。其包括如下步骤：步骤S1、构建待识别数据集A；步骤S2、获取所述N篇文献的年度被引频次数据集B；步骤S3、计算获取每篇文献的Bcp指数；步骤S4、计算获取所述N篇文献的年度被引频次最大增量序列ΔC；步骤S5、计算获取所述N篇文献的总被引频次标准化数据集B'；步骤S6，基于预定规则对所述N篇文献进行排序，进而筛选出M篇文献作为变革性研究文献。通过本发明能够较佳地对交通运输领域的变革性研究文献进行早期识别。

关键词：变革性交通运输领域早期识别标准化数据集频次数据预定规则最大增量数据集构建研究排序筛选

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一种测算方法及装置

一种测算方法及装置

引用

作者：马二超李亚莉 100000 北京市海淀区西北旺东路10号院东区13号楼广联达信息大厦

本发明所提供的一种测算方法和装置，获取用户调价行为日志；根据所述用户调价行为日志的分类结果，对所述用户行为记录进行标准化处理，确定标准化数据集；从所述标准化数据集中获取非异常数据集，根据重采样算法及置信水平参数，确定... 详细信息

标准号: CN111737317A

本发明所提供的一种测算方法和装置，获取用户调价行为日志；根据所述用户调价行为日志的分类结果，对所述用户行为记录进行标准化处理，确定标准化数据集；从所述标准化数据集中获取非异常数据集，根据重采样算法及置信水平参数，确定预测价格区间。通过重采样算法及置信水平参数，计算出合理范围的价格区间，更精准。

关键词：重采样算法价格区间行为日志置信水平标准化数据集用户行为记录标准化处理标准化数据方法和装置分类结果异常数据测算预测

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一种基于三轴加速度空时特征融合的手势识别方法及系统

一种基于三轴加速度空时特征融合的手势识别方法及系统

引用

作者：黄明智李小勇易晓辉 510006 广东省广州市番禺区外环西路378号华南师范大学环境学院

本发明公开了一种基于三轴加速度空时特征融合的手势识别方法，包括以下步骤：获取三轴加速度样本数据，并使用标注分类标签进行数据集划分；对数据集进行标准化处理，得到标准化数据集；将标准化数据集进行空域特征提取和时域特征提取... 详细信息

标准号: CN113095386B

本发明公开了一种基于三轴加速度空时特征融合的手势识别方法，包括以下步骤：获取三轴加速度样本数据，并使用标注分类标签进行数据集划分；对数据集进行标准化处理，得到标准化数据集；将标准化数据集进行空域特征提取和时域特征提取；通过空域特征数据和时域特征数据训练预测分类模型；使用训练后的预测分类模型进行分类识别，得到识别结果；本发明可以获取空域信息作为模型的特征，门控循环单元具有长距离时序数据的信息特征提取能力，从而保证了系统具有处理有局部相关性的时序数据的能力；另外，将三轴加速度信号的空域特征和时域特征作为分类特征进行输入，同时提升了手势识别分类方法的准确性，以及分类系统的鲁棒性。

关键词：空域特征标准化数据集分类模型时序数据时域特征数据集三轴三轴加速度信号时域特征提取手势识别分类信息特征提取标准化处理分类标签分类识别分类特征分类系统空域信息手势识别数据训练特征融合循环单元样本数据鲁棒性预测空时门控标注保证

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基于改进PSO-TSNE特征选择的水下目标识别方法

基于改进PSO-TSNE特征选择的水下目标识别方法

引用

作者：孟振宇钟于心 350000 福建省福州市大学新区学府南路33号

本发明公开基于改进PSO‑TSNE特征选择的水下目标识别方法，将水下目标辐射噪声信号进行水下噪音特征提取并归一化处理数据得到标准化数据集；利用T‑SNE对标准化数据集的数据进行降维处理，得到高维空间数据点之间的相似度、低维空间中... 详细信息

标准号: CN112633413A

本发明公开基于改进PSO‑TSNE特征选择的水下目标识别方法，将水下目标辐射噪声信号进行水下噪音特征提取并归一化处理数据得到标准化数据集；利用T‑SNE对标准化数据集的数据进行降维处理，得到高维空间数据点之间的相似度、低维空间中数据点之间的相似度以及两者KL散度优化的目标函数和阶梯函数；利用改进的PSO算法获得最优的KL值；用最小的KL再次用利用T‑SNE对标准化数据集的数据进行降维处理，并取水下目标特征以确认目标。本发明采用更新后PSO对T‑SNE中的散度进行优化，使得T‑SNE的性能更好。

关键词：标准化数据集降维处理水下目标数据点相似度散度辐射噪声信号归一化处理低维空间高维空间阶梯函数目标函数目标特征特征选择噪音特征取水优化改进更新

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一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法

一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法

引用

作者：吕伏王鑫磊冯永安 123000 辽宁省阜新市中华路47号

本发明提供一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法，包括如下步骤：S1：对尾矿砂液化数据进行标准化处理，得到标准化数据集；S2：滑动窗口模型遍历所述标准化数据集，并计算每个滑动窗口内标准化数据的标准差，所有标准差形成标准... 详细信息

标准号: CN113191089A

本发明提供一种基于滑动窗口的尾矿砂液化数据聚类方法，包括如下步骤：S1：对尾矿砂液化数据进行标准化处理，得到标准化数据集；S2：滑动窗口模型遍历所述标准化数据集，并计算每个滑动窗口内标准化数据的标准差，所有标准差形成标准差数据集；S3：计算标准差数据集的均值和标准差，根据所述标准差数据集的均值和标准差和拉依达准则得到多个分段数据集；S4：计算每个所述分段数据集的聚类半径；S5：每个所述分段数据集根据其所述聚类半径和聚类算法进行聚类；S6：将不在任何簇中的数据作为异常点输出。本发明采用了滑动窗口对数据进行划分的方法来降低全局参数对DBSCAN聚类效果的影响。该方法与传统DBSCAN方法相比，具有明显提升。

关键词：标准差滑动窗口聚类分段数据数据集标准化数据集尾矿砂液化标准化处理标准化数据聚类算法模型遍历全局参数数据聚类异常点输出

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脉冲神经网络结构的图像分类方法、装置、设备及介质

脉冲神经网络结构的图像分类方法、装置、设备及介质

引用

作者：尚德龙满益耒周玉梅 211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园8栋8层

本发明公开了脉冲神经网络结构的图像分类方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取预设的图像数据集，并对图像数据集进行标准化处理生成标准化数据集；将标准化数据集按预设的比例划分为训练集和测试集；定义可微分脉冲神经网络结构... 详细信息

标准号: CN116433980A

本发明公开了脉冲神经网络结构的图像分类方法、装置、设备及介质，其方法包括：获取预设的图像数据集，并对图像数据集进行标准化处理生成标准化数据集；将标准化数据集按预设的比例划分为训练集和测试集；定义可微分脉冲神经网络结构的搜索空间，将训练集输入搜索空间，利用梯度下降算法进行可微分脉冲神经网络结构的搜索；基于搜索获取的可微分脉冲神经网络结构，引入注意力机制构建图像分类模型；通过训练集对构建的图像分类模型进行训练，将测试集输入训练后的图像分类模型，生成图像分类结果；本发明能够实现在脉冲神经网络领域的可微分神经网络结构搜索算法，同时提升图像分类的准确性。

关键词：神经网络结构图像分类模型微分脉冲训练集标准化数据集图像数据集搜索空间图像分类测试集构建预设搜索脉冲神经网络标准化处理注意力机制分类结果生成图像搜索算法下降算法脉冲引入

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一种基于人工智能的颅内动脉瘤破裂风险基因筛选方法

一种基于人工智能的颅内动脉瘤破裂风险基因筛选方法

引用

作者：叶明全熊月玲王培培黎青青卢小杰王家琦黄道斌 241000 安徽省芜湖市弋江区高教园区文昌西路22号

本发明公开了一种基于人工智能的颅内动脉瘤破裂风险基因筛选方法，包括以下步骤：对颅内动脉瘤原始数据集进行数据预处理；对标准化数据集进行初步特征选择得到候选基因子集；对候选基因子集进行二次特征选择得到最优风险基因子集；构... 详细信息

标准号: CN116386731A

本发明公开了一种基于人工智能的颅内动脉瘤破裂风险基因筛选方法，包括以下步骤：对颅内动脉瘤原始数据集进行数据预处理；对标准化数据集进行初步特征选择得到候选基因子集；对候选基因子集进行二次特征选择得到最优风险基因子集；构建多个分类模型，并基于最优风险基因子集进行评估。本发明初步特征选择有效剔除相关度低和冗余性高的非候选基因，获得候选基因子集，为后续的基因寻优降低计算复杂度；采用二次特征选择对候选基因子集再次寻优，选择对预测颅内动脉瘤破裂状态数据贡献度高于一定标准的基因，分类性能、分类准确率更高，分类评估过程采用不同的评价标准对关键基因进行评估，从而验证特征选择方法的有效性。

关键词：候选基因子集颅内动脉瘤特征选择基因子集次特征寻优破裂标准化数据集分类准确率计算复杂度数据预处理原始数据集人工智能分类模型分类性能关键基因基因筛选评估过程评价标准状态数据贡献度冗余性相关度基因评估构建剔除验证分类预测

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一种基于轻量化卷积神经网络的纬编针织物分类方法

一种基于轻量化卷积神经网络的纬编针织物分类方法

引用

作者：汝欣彭来湖李建强汤炜胡旭东史伟民 310000 浙江省杭州市杭州经济技术开发区白杨街道2号大街928号

本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的纬编针织物分类方法，属于针织物分类技术领域，方法包括：获取多种纬编针织物的样本图像，建立样本数据集；对各样本图像进行标准化处理，建立标准化数据集；将标准化数据集划分为训练集、验... 详细信息

标准号: CN115861714A

本发明公开了一种基于轻量化卷积神经网络的纬编针织物分类方法，属于针织物分类技术领域，方法包括：获取多种纬编针织物的样本图像，建立样本数据集；对各样本图像进行标准化处理，建立标准化数据集；将标准化数据集划分为训练集、验证集与测试集；构建神经网络模型；采取权值共享策略处理训练集的样本图像，并将得到的特征向量融合得到融合特征向量；根据得到的融合特征向量对输入的样本图像组进行分类；利用训练集的损失值，使用验证集的预测准确率评估训练效果，调整神经网络模型的超参数，保留验证集的预测准确率最高的模型作为最优神经网络模型，将测试集样本输入至最优神经网络模型，并根据测试集的预测准确率，以确定最终的神经网络模型。

关键词：神经网络模型样本图像特征向量测试集训练集验证集准确率标准化数据集纬编针织物融合预测卷积神经网络标准化处理策略处理分类技术训练效果样本输入样本数据轻量化针织物分类构建共享保留评估

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一种融合多元多维数据治理方法及系统

一种融合多元多维数据治理方法及系统

引用

作者：王大亮 550025 贵州省贵阳市贵安新区大学城创客园A5栋5楼

该发明涉及一种融合多元多维数据治理方法及系统，其方法包括：S0，数据源采集，可从导入的图片、文字、文档、表格、图形中自动采集所需数据；S1，数据处理，对数据进行质控、清洗，将数据结构化得到标准化数据；S2，数据分类，S2‑1，... 详细信息

标准号: CN112988734A

该发明涉及一种融合多元多维数据治理方法及系统，其方法包括：S0，数据源采集，可从导入的图片、文字、文档、表格、图形中自动采集所需数据；S1，数据处理，对数据进行质控、清洗，将数据结构化得到标准化数据；S2，数据分类，S2‑1，以名称为线索将标准化数据归类；S2‑2，根据信息类别，分类为多个标准化数据集；S3，数据融合，将所述标准化数据集中的数据整合入预设模板。该发明的融合多元多维数据治理方法及系统可以更加高效、科学的处理海量、多数据源、多元、多维的采集、处理、融合数据。

关键词：标准化数据多维数据标准化数据集数据结构化数据源采集多数据源融合数据数据分类数据融合数据整合信息类别自动采集数据处理融合多维归类文档预设质控清洗治理采集线索分类图片

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一种基于实时地质信息的泥水盾构掘进参数预测方法

一种基于实时地质信息的泥水盾构掘进参数预测方法

引用

作者：陆岸典赵思成李旭辉李晓军张双俐 511455 广东省广州市南沙区丰泽东路106号(自编1号楼)X1301-A3665

本发明提供了一种基于实时地质信息的泥水盾构掘进参数预测方法，用于预测泥水平衡式盾构掘进参数，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定掘进参数，并采集掘进数据。步骤S2，对掘进数据进行预处理，得到预处理数据。步骤S3，以分钟... 详细信息

标准号: CN113946899A

本发明提供了一种基于实时地质信息的泥水盾构掘进参数预测方法，用于预测泥水平衡式盾构掘进参数，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，确定掘进参数，并采集掘进数据。步骤S2，对掘进数据进行预处理，得到预处理数据。步骤S3，以分钟为粒度对预处理数据进行提取，得到提取数据集。步骤S4，对提取数据集进行数据标准化处理，得到标准化数据集。步骤S5，构建GA‑NN深度神经网络模型。步骤S6，利用遗传算法，将标准化数据集输入到GA‑NN深度神经网络模型进行超参数优化，得到最优的GA‑NN深度神经网络模型。步骤S7，将待测的地质信息、待测的泥水仓顶部压力和待测的操作参数输入到最优的GA‑NN深度神经网络模型，得到待测掘进荷载参数。

关键词：神经网络模型掘进标准化数据集预处理数据地质信息掘进参数提取数据预处理泥水平衡式数据标准化参数优化操作参数盾构掘进荷载参数泥水盾构遗传算法泥水仓预测构建采集

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