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虚假关联性去除方法及装置
虚假关联性去除方法及装置
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作者： 不公告发明人 201114 上海市闵行区陈行公路2388号16幢13层1302室
本发明提供一种虚假关联性去除方法及装置，该方法包括：针对训练数据集，通过随机采样获得新数据集，将训练数据集的标签设置为1，新数据集的标签设置为0，训练二分类器，获取训练数据集中的训练样本属于训练数据集的概率；根据获得的... 详细信息
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一种基于SFA-GMM-BID的航空发动机动态健康监测方法
一种基于SFA-GMM-BID的航空发动机动态健康监测方法
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作者： 张营 韦辛月 李德文 李泱 李爱 孙宁 210000 江苏省南京市龙蟠路159号
本发明提供一种基于SFA‑GMM‑BID的航空发动机动态健康监测方法，包括以下步骤：对训练数据进行慢特征分析，提取缓慢变化特征，选取健康状态训练数据构建高斯混合模型，并得到模型的参数，利用GMM参数计算测试数据的BID值，描述航空发... 详细信息
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一种基于组合型机器学习模型的蛋白质溶解性预测方法
一种基于组合型机器学习模型的蛋白质溶解性预测方法
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作者： 范子灵 梁恒宇 周鹏 韩超 陈民良 幸志伟 马英宁 张一平 张皓 454003 河南省焦作市马村区金源路8号
本发明公开了一种基于组合型机器学习模型的蛋白质溶解性预测方法，包括：从TargetTrack数据库中提取在大肠杆菌中表达的蛋白质氨基酸序列及溶解性相关的记录，作为训练数据集；训练卷积神经网络模型；蛋白质氨基酸序列作为输入，蛋白... 详细信息
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一种基于大数据分析的风控模型构建方法与系统
一种基于大数据分析的风控模型构建方法与系统
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作者： 许士松 谢卓航 200000 上海市浦东新区自由贸易试验区临港新片区环湖西二路888号C楼
本发明公开了一种基于大数据分析的风控模型构建方法与系统，方法包含：获取数据并处理得到特征信息数据后去除冗余信息数据后转换为多维大宽表，并根据要解决的问题拆解成多个特征组并转化为特征矩阵后进行加权中心化数据得到加权中心... 详细信息
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一种基于改进t-SNE的多模态化工过程故障检测方法
一种基于改进t-SNE的多模态化工过程故障检测方法
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作者： 顾昊昱 张成功 钱平 王丽 201418 上海市奉贤区海泉路100号
本发明涉及一种基于改进t‑SNE的多模态化工过程故障检测方法，该方法包括：步骤S1：采集多模态化工过程原始数据Xo并标准化处理得到高维数据X；步骤S2：计算高维数据点之间的马氏距离DM；步骤S3：采用改进t分布随机近邻嵌入方法t‑SNE对... 详细信息
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一种基于Distance-AttU-Net的端到端的乳腺超声图像的分割方法
一种基于Distance-AttU-Net的端到端的乳腺超声图像的分割方法
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作者： 杨新武 侯海娥 100124 北京市朝阳区平乐园100号
本发明公开了一种基于Distance‑AttU‑Net的端到端的乳腺超声图像的分割方法，该方法直接将原始乳腺超声图像作为网络的输入，使用自定义损失函数计算训练的损失值，通过优化损失值，反向传播更新模型参数，训练网络模型直至该模型收敛... 详细信息
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支持模态增加的模型学习方法及其装置
支持模态增加的模型学习方法及其装置
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作者： 戴勇 洪晓鹏 王亚斌 马智恒 蒋冬梅 王耀威 518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号
本发明公开了一种支持模态增加的模型学习方法及其装置，所述方法包括以下步骤：获取具有不同模态特征的训练数据，模态特征包括但不限于文本信息、可见光图像和热红外图像；将训练数据输入到预设的学习模型，生成与模态特征对应的模型... 详细信息
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基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法及系统
基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法及系统
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作者： 王荣 梁秀兵 王晓晶 胡振锋 孔令超 100071 北京市丰台区丰台东大街53号院
本发明属于点阵结构领域，提供了基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法及系统。其中，基于点云神经网络的非均匀点阵结构逆向设计方法包括获取待逆向设计的应力云图；利用训练好的点云神经网络处理待逆向设计的应力云图，得到... 详细信息
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训练神经网络模型的方法及装置、图像识别方法
训练神经网络模型的方法及装置、图像识别方法
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作者： 谢宏宇 谢粤超 黄李超 100080 北京市海淀区中关村大街1号3层318
公开了一种训练神经网络模型的方法，包括：针对所述多个子网络中的相同层数的卷积层，基于该卷积层的权重以及该卷积层的输入数据，计算训练样本在该卷积层的特征图；针对所述特征图，通过归一化层进行归一化处理，得到所述特征图对应... 详细信息
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一种基于模板对比的表面缺陷检测方法
一种基于模板对比的表面缺陷检测方法
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作者： 唐立新 牛通之 谢智宇 张杰 谭耀昌 李斌 430074 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号
本发明属于图像处理相关技术领域，并公开了一种基于模板对比的表面缺陷检测方法。该方法包括：S1采集待检测对象的工业图像，构建训练集、验证集和测试集；构建表面缺陷检测网络；S2设定检测网络的网络参数；将训练集中的模板和样本输... 详细信息
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