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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）

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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72 篇 专利

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72 篇 电子文献
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机构

7 篇 淮阴工学院
6 篇 南昌新世纪会展中...
6 篇 南昌虚拟现实检测...
6 篇 北京理工大学
4 篇 国家电网有限公司
3 篇 南京理工大学
3 篇 中冶华天南京工程...
3 篇 中冶华天工程技术...
2 篇 中国运载火箭技术...
2 篇 华北计算技术研究...
2 篇 湖南科技大学
2 篇 华南农业大学
2 篇 西南石油大学
2 篇 中南民族大学
2 篇 清华大学
2 篇 中国电子科技集团...
2 篇 湖南核三力技术工...
2 篇 国网陕西省电力公...
2 篇 上海交通大学
2 篇 西安电子科技大学

作者

7 篇 张楚
6 篇 荀航
6 篇 胡翔
6 篇 翁冬冬
5 篇 彭甜
4 篇 马由
4 篇 汤艳
4 篇 刘康
3 篇 汪凯
3 篇 熊金琳
3 篇 张新荣
3 篇 赵贤林
3 篇 陶孜菡
2 篇 梁金千
2 篇 陈理国
2 篇 杨璇
2 篇 周艺环
2 篇 梁勇
2 篇 劳天
2 篇 尹涛

语言

72 篇 中文

检索条件"主题词=测试数据样本"

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详细简洁

排序：

基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法

基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法

引用

作者：丁卫平周天奕沈鑫杰黄嘉爽鞠恒荣姜舒程纯陈悦鹏孙颖尹涛侯涛 226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院

本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI... 详细信息

标准号: CN116665906A

本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fMRI数据；S2：构建孪生神经网络；S3：设计特征相似性与标签相似性度量模块；S4：定义置信度评估脑龄预测模块；S5：将测试数据集中的脑部影像数据输入到该模型中进行分析，从而得出每个测试数据样本的预测脑龄。本发明的有益效果为：预测准确率高，对脑影像数据进行精确的预测，帮助医生更准确地评估患者的脑龄。

关键词：预测功能性磁共振成像测试数据样本功能磁共振相似性度量测试数据脑部影像设计特征神经网络医学图像影像数据预测模块智能诊断静息态置信度评估准确率构建标签采集医生分析网络帮助

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基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法

基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法

引用

作者：丁卫平周天奕沈鑫杰黄嘉爽鞠恒荣姜舒程纯陈悦鹏孙颖尹涛侯涛 226000 江苏省南通市崇川区永福路79号1幢南通大学技术转移研究院

标准号: CN116665906B

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一种无人驾驶农机作业速度自主决策方法

一种无人驾驶农机作业速度自主决策方法

引用

作者：何杰汪沛胡炼黄培奎李明锦黄钰峰丁帅奇曾思晓 510642 广东省广州市天河区五山路483号

本发明公开了一种无人驾驶农机作业速度自主决策方法，包括以下步骤：S1、采集农机运动状态数据，筛选影响农机作业速度的因变量，建立目标作业速度训练样本；S2、建立农机目标作业速度的高斯过程回归预测模型；S3、训练目标作业速度的... 详细信息

标准号: CN116069043B

本发明公开了一种无人驾驶农机作业速度自主决策方法，包括以下步骤：S1、采集农机运动状态数据，筛选影响农机作业速度的因变量，建立目标作业速度训练样本；S2、建立农机目标作业速度的高斯过程回归预测模型；S3、训练目标作业速度的高斯过程回归预测模型；S4、训练时对高斯过程回归预测结果评价与检验，获得训练完成预测模型；S5、获取农机测试数据样本，采用高斯过程回归预测模型获得相应的无人驾驶农机预测速度，以此预测速度的均值作为目标决策速度；S6、根据获得目标决策速度，自动调节无人驾驶农机的作业速度。本发明方法实现无人驾驶农机自主根据农田地形起伏情况决策并调节作业速度，保障作业质量的同时提高作业效率。

关键词：高斯过程回归农机无人驾驶预测模型目标决策目标作业农机作业测试数据样本运动状态数据速度训练训练目标预测结果作业效率因变量预测样本决策地形采集筛选农田检验

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一种亚硝态氮浓度软测量预测方法

一种亚硝态氮浓度软测量预测方法

引用

作者：刘康张楚彭甜纪捷伏咏妍陶孜菡李正波熊金琳 223005 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦8楼

本发明公开一种亚硝态氮浓度软测量预测方法，采集养殖水厂数据，运用主成分析法对数据进行辅助变量的选取，获得温度、pH、溶解氧、氧化还原电位这4个影响亚硝态氮浓度的辅助变量，同时测定水体中亚硝态氮的浓度，对数据进行预处理，... 详细信息

标准号: CN115952728A

本发明公开一种亚硝态氮浓度软测量预测方法，采集养殖水厂数据，运用主成分析法对数据进行辅助变量的选取，获得温度、pH、溶解氧、氧化还原电位这4个影响亚硝态氮浓度的辅助变量，同时测定水体中亚硝态氮的浓度，对数据进行预处理，建立基于ELM亚硝态氮的浓度软测量预测模型；采用拉丁超立方抽样对SSA种群进行初始化操作，在樽海鞘领导者位置更新中引入Logistic映射与非线性动态权重策略；在追随者位置更新中，引入引力搜索策略，得到LGSSA；使用LGSSA对ELM极限学习机进行参数优化，获得最佳参数，并将最优参数和测试数据样本输入到ELM预测模型中得到预测结果。与现有技术相比，本发明能够有效地预测水体亚硝态氮浓度，提高软测量预测模型精度。

关键词：亚硝态氮预测模型软测量辅助变量位置更新水体预处理测试数据样本氧化还原电位初始化操作非线性动态极限学习机参数优化权重策略搜索策略预测结果最佳参数最优参数引入溶解氧硝态氮有效地预测海鞘水厂引力种群抽样采集养殖分析

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一种基于先验概率的多元电网故障类型的判别方法

一种基于先验概率的多元电网故障类型的判别方法

引用

作者：吴子豪解振学王磊王永庆黑新宏魏昊焜王若谷尚渭萍张燕平师鹏李明田刚旗李华万天虎李广白欢王辰曦周艺环张小平唐露甜李高阳杜楠梁勇赵嘉刘桐 710054 陕西省西安市碑林区友谊东路308号

本发明公开了一种基于先验概率的多元电网故障类型的判别方法，包括以下步骤：步骤1，从多元电网数据库中获取历史故障数据，对历史故障数据进行特征提取；步骤2，计算步骤1提取的每类历史故障数据的特征分类输出的先验概率；步骤3，对... 详细信息

标准号: CN109409444A

本发明公开了一种基于先验概率的多元电网故障类型的判别方法，包括以下步骤：步骤1，从多元电网数据库中获取历史故障数据，对历史故障数据进行特征提取；步骤2，计算步骤1提取的每类历史故障数据的特征分类输出的先验概率；步骤3，对测试数据样本进行特征提取，根据步骤2获得的先验概率计算获得测试数据样本特征与历史故障数据特征对应的故障分类概率输出；步骤4，将每类故障中测试数据样本特征的概率输出进行加权处理，加权结果最大的故障分类作为最终判决故障分类的结果进行输出。本发明的判别方法可降低数据运算的维度，能够提高系统的判别效率。

关键词：历史故障测试数据样本故障分类先验概率概率输出特征提取电网数据库电网故障计算步骤加权处理加权结果数据特征数据运算特征分类输出维度判决

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整车排放参数优化方法、系统、电子设备和存储介质

整车排放参数优化方法、系统、电子设备和存储介质

引用

作者：付乐中苏建业 201206 上海市浦东新区榕桥路555号

本发明提供了一种整车排放参数优化方法、系统、电子设备和存储介质，所述方法首先采集待标定车辆的测试数据并将测试数据划分为训练数据样本和测试数据样本；然后使用训练数据样本对构建的每一排放物类型的学习模型进行训练、使用测试... 详细信息

标准号: CN115270932A

本发明提供了一种整车排放参数优化方法、系统、电子设备和存储介质，所述方法首先采集待标定车辆的测试数据并将测试数据划分为训练数据样本和测试数据样本；然后使用训练数据样本对构建的每一排放物类型的学习模型进行训练、使用测试数据样本对训练得到的学习模型进行测试，直至满足预设结束条件，以得到该排放物类型的排放数据预测模型；接着对于每一所述排放物类型，根据该排放物类型的排放数据预测模型和测试数据，获取每一个控制参数对该排放物类型的预测结果的影响权重；最后根据影响权重，确定该排放物类型的待优化控制参数，以对待标定车辆的控制参数进行优化和/或标定。本发明能够缩短标定寻优时间，提高标定工作效率。

关键词：排放物标定测试数据训练数据样本控制参数数据预测影响权重测试数据样本优化控制参数存储介质电子设备工作效率结束条件排放参数使用测试数据样本预测结果排放构建寻优预设整车优化采集测试学习

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基于双神经网络的睡眠呼吸声检测方法及系统

基于双神经网络的睡眠呼吸声检测方法及系统

引用

作者：许志勇董文秀赵兆 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

本发明公开了一种基于双神经网络的睡眠呼吸声检测方法及系统，方法包括：采集睡眠声音实测数据，并分别标记呼吸声和非呼吸声；将睡眠声音实测数据划分为训练数据样本和测试数据样本；获取用于区分不同强度呼吸声的能量阈值，并根据该... 详细信息

标准号: CN111012306A

本发明公开了一种基于双神经网络的睡眠呼吸声检测方法及系统，方法包括：采集睡眠声音实测数据，并分别标记呼吸声和非呼吸声；将睡眠声音实测数据划分为训练数据样本和测试数据样本；获取用于区分不同强度呼吸声的能量阈值，并根据该阈值将训练数据样本划分为两类训练数据样本；利用两类训练数据样本分别对其对应的人工神经网络进行训练；利用训练后的人工神经网络对待检测的睡眠声音数据进行呼吸声检测。系统用于实现上述方法。本发明以睡眠实测数据为基础，采用双人工神经网络进行识别，能实现快速有效的检测睡眠呼吸声，且能区分低强度呼吸声与非呼吸声，检测原理简单易实现，检测精度高，对于生命体征检测、睡眠质量监测等具有重要意义。

关键词：呼吸声训练数据样本检测睡眠实测数据睡眠声音人工神经网络测试数据样本生命体征检测工神经网络神经网络质量监测重要意义与非采集

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基于粒子群优化的KFCM及SVM的电抗器故障诊断方法

基于粒子群优化的KFCM及SVM的电抗器故障诊断方法

引用

作者：马宏忠潘信诚田涛朱超陈轩杭峰郝宝欣 211100 江苏省南京市江宁开发区佛城西路8号

本发明公开一种基于粒子群优化的KFCM及SVM的电抗器故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1，采集电抗器油中的故障气体浓度，将采集到的数据分为测试数据和故障数据；步骤2，利用P‑KFCM算法对测试数据样本空间进行预分类，建立数据样本与... 详细信息

标准号: CN109164315A

本发明公开一种基于粒子群优化的KFCM及SVM的电抗器故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1，采集电抗器油中的故障气体浓度，将采集到的数据分为测试数据和故障数据；步骤2，利用P‑KFCM算法对测试数据样本空间进行预分类，建立数据样本与故障类型间的隶属度映射；步骤3，确定SVM的最优分类；步骤4，将最优分类中每两类的数据样本建立一个SVM预测训练器；步骤5，将采集到的测试样本分别输入SVM训练器，得到初步测试结果；步骤6，基于P‑KFCM结合SVM分类模型算法进行电抗器故障诊断。此种故障诊断方法可有效解决局部最优问题，提升诊断结果的可靠性。

关键词：电抗器故障数据样本采集测试数据样本粒子群优化诊断测试数据测试样本电抗器油故障类型故障气体故障数据故障诊断有效解决诊断结果隶属度训练器预分类分类映射算法预测

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数据样本冗余性定量判定方法及系统

数据样本冗余性定量判定方法及系统

引用

作者：汤艳关昕陈理国马由李思雨陈美萍 100000 北京市海淀区北四环中路华北所科技大厦

本发明提供了一种数据样本冗余性定量判定方法及系统。该方法包括：确定输入项的均匀的取值范围区间，并根据取值范围区间对输入项进行命名；使用取值范围区间名称替换样本中的测试数据值；判断是否存在完全相同的区间名称样本；若不存... 详细信息

标准号: CN113032271A

本发明提供了一种数据样本冗余性定量判定方法及系统。该方法包括：确定输入项的均匀的取值范围区间，并根据取值范围区间对输入项进行命名；使用取值范围区间名称替换样本中的测试数据值；判断是否存在完全相同的区间名称样本；若不存在完全相同的区间名称样本，计算输入项各个区间名称出现的次数；根据各个区间名称出现的次数，计算每一条测试数据样本的冗余度；根据每一条测试数据样本的冗余度，计算测试数据样本集的冗余度。本发明提供的数据样本冗余性定量判定方法及系统能够对测试数据样本集的冗余性进行定量的判定。

关键词：测试数据样本范围区间数据样本冗余度冗余性输入项样本判定测试数据计算测试替换

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一种基于先验概率的多元电网故障类型的判别方法

一种基于先验概率的多元电网故障类型的判别方法

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标准号: CN109409444B

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