本发明公开了基于集合古气候数据同化框架的自适应局地化方法，构建观测密度场，更新模式格点的局地化半径大小；若代用记录位于其局地化半径内，根据Gaspari‑Cohn五阶多项式计算代用记录的权重；若代用记录位于其局地化半径外，计算气候模式格点与代用记录的相关性信息，若相关性信息是否满足相关性阈值，则利用相关性信息计算代用记录的权重，否则利用Gaspari‑Cohn五阶多项式计算位于局地化半径外的代用记录的权重；结合重建时间段内统计的相关性信息，获得最终的混合权重矩阵，利用该矩阵对协方差矩阵进行调整。在保证每个模式格点均保有一定量的观测影响前提下，利用统计相关性，减少虚假遥相关，提高重建效果。
📄 2026104165449
📂 G06F17_16
👤 南京信息工程大学
📅 2026-04-01
本发明公开了一种基于OPTICS的高机动目标无源雷达跟踪方法，包括以下步骤：利用目标运动状态方程和观测方程得到目标运动状态预测值和目标运动状态预测误差协方差矩阵Pk+1|k；引入波动参数δk，δk为相邻两个时间间隔内滤波算法预测值与观测值误差之差，设误差门限值为δth，判断是否δk>δth，若δk>δth，则对目标运动状态转移矩阵Fk更新，并基于更新后的目标运动状态转移矩阵Fk进行测量更新，若δk≤δth，则保持目标运动状态转移矩阵Fk不变，直接进行测量更新。利用基于OPTICS的高机动目标无源跟踪算法，解决了高机动目标运动模型未知引起的低跟踪精度的问题。
📄 2022114791046
📂 G06F17_16
👤 南京信息工程大学
📅 2022-11-23
本发明公开了一种基于通用逆扰动防御矩阵的对抗攻击防御方法，首先，准备对抗样本，利用各类攻击方法获得比较全面的对抗样本；然后开始训练通用逆扰动矩阵，训练策略包括通用逆扰动防御矩阵策略、通用逆扰动防御矩阵生成网络策略和自集成通用逆扰动防御矩阵生成网络策略，使用三种不同的策略生成通用逆扰动矩阵，以应对不用的用户需求，用户的计算资源越充足，防御等级需求越高，使用的通用逆扰动矩阵生成策略越复杂；最后，观察所产生的通用逆扰动矩阵的性能指标，指标达标后，进行对抗攻击防御的应用。本发明的方法，不需要使用模型的反馈信息，也不会改动模型内部结构，既能对已知的各种攻击进行防御，还能实现对部分未知攻击进行防御。
📄 2019111821442
📂 G06F17_16
👤 浙江工业大学
📅 2019-11-27
本发明公开了一种基于单目视觉测量实现集卡定位的方法，包括如下步骤：步骤1：测量得到集卡的实际高度h，单目相机相对于地面的高度H，根据实际场地大小定制一张正方形黑白格组成的标定板；步骤2：以步骤1中选取的图片建立待测地面的默认坐标系，步骤3：当集卡未装载集装箱时，依次对拍摄到的车端部图像进行灰度化、基于多结构元的形态学混合滤波和边缘检测；当集卡装载集装箱时使用Hog+SVM来识别图像中的集卡端部锁孔位置；步骤4：根据式(2)计算集卡停车位置误差b：步骤5：计算出集卡端部相对于停车线的实际距离以及集卡端部直线与停车线的相对角度，实现精确的集卡定位。本发明的有益效果为：成本低廉，能够快速准确地实现集卡定位。
📄 2019105696229
📂 G06F17_16
👤 浙江工业大学
📅 2019-06-27
本发明涉及一种基于迭代处理的主对偶分布式加速优化方法，属于大规模机器学习分布式优化技术领域。该方法基于迭代处理的分布式计算方式，采用Nesterov梯度加速技术，主要包括以下步骤：S1：确定目标函数；S2：搭建通信网络；S3：变量初始化；S4：选取合适的步长和动量参数；S5：变量更新。本方法采用分布式计算方式，具有广泛的应用领域，例如：机器学习、信号与信息处理、资源分配等；同时，采用Nesterov梯度加速技术，极大地提高了所提算法的收敛速度。本方法为无向通信网络下的分布式优化的应用奠定了理论基础，扩大了其应用范围。
📄 2020107932214
📂 G06F17_16
👤 西南大学
📅 2020-08-07
本发明提供了一种含库伦摩擦的非线性结构阻尼摄动重分析方法，针对非线性施加谐波激励，基于非线性参数矩阵确定非线性系统伪接收导纳矩阵；确定非线性系统摄动阻尼变换形式；将上述伪接收导纳矩阵和摄动阻尼变换矩阵代入非线性变换摄动公式中，从而获得摄动后系统的伪接收导纳矩阵。本发明通过原有信号及摄动量值确定摄动后系统的动态特性，针对非线性系统，在阻尼摄动情况下，建立起与输入量级相关的非线性矩阵，通过非线性变换摄动公式快速确定摄动后系统的伪接收导纳矩阵，在非线性结构设计中具有重要的工程意义。
📄 2022104753438
📂 G06F17_16
👤 安徽工业大学
📅 2022-04-29
本发明涉及一种基于MPI的分布式共轭梯度法的调优计算方法。传统的串行计算方法的演算流程不能有效地利用多核平台的优势。本发明当有新的节点加入计算集群时，采用预调优算法确定该节点的计算线程数并得到适用于集群计算的最优矩阵分块大小；将矩阵数据结构按最优分块大小，转换为分块压缩结构；在计算任务执行之前，根据各个节点的预调优数据为每个节点的线程分配计算量；当共轭梯度法演算流程执行矩阵与向量乘时，利用MPI自动将计算任务分配到集群中的计算节点，当计算完成后将结果主动归约到主节点。本发明采用高度压缩及灵活方便的结构针对稀疏矩阵进行分块处理，降低了计算时间复杂度中的常数，节省了存储空间。
📄 2011100537925
📂 G06F17_16
👤 杭州电子科技大学
📅 2011-03-07
本发明涉及一种基于多方法融合的量化卡尔曼滤波方法，本发明大体包括三部分内容。第一部分根据实际目标运动进行系统建模；第二部分参考相关文献，分别给定QKF-STF和VB-AQKF的最优估计结果；第三部分使用QKF-MMF实现最优线性加权融合，其中包括计算最优加权矩阵、最终目标状态的加权融合状态估计、融合估计误差协方差及互协方差矩阵。上述方法既具有强跟踪功能还能对未知方差进行动态估计，不仅实现了在线实时估计还提高目标跟踪的精确度。因此，该发明能够通过雷达所测得的现有数据准确估计任意时刻目标的运动状态，实现了目标跟踪的功能。
📄 2014105228550
📂 G06F17_16
👤 杭州电子科技大学
📅 2014-09-30
本发明公开了一种基于综合得分法水文模型精度识别的方法，步骤包括：1)收集整理研究区各水文站的水文资料；2)对水文资料进行前期处理，分析各站点资料的趋势性变化，划分模型率定期及验证期，进行水文模型模拟及参数率定，计算各模型精度评价指标值；3)对研究区各水文站降雨量及径流量数据进行归一化处理，计算各评价指标的隶属度值；4)对各指标隶属度值先进行主成分分析，得到指标敏感性排名；进行指标的层次分析得到指标权重；5)构建模型综合指标，根据综合指标进行各模型精度评价。本发明的方法，不仅考虑了各评价指标的固有性质，还考虑各指标在整个评价体系中的影响权重，能够较好地反映出模拟结果。
📄 2018114329243
📂 G06F17_16
👤 西安理工大学
📅 2018-11-28
本发明涉及一种基于随机有限集的可分辨机动群目标状态估计方法。现有方法对协作关系考虑的不足，对协作误差估计精度不够，导致跟踪精度不高。本发明方法首先进行系统建模，然后进行误差修正，最后进行状态预测与更新。本发明方法给出了在随机有限集的框架下对可分辨机动群目标的状态估计方法，该方法引入图理论，利用图理论的邻接矩阵描述目标间的协作关系，对目标间的位置向量进行优化，并对状态估计的协作误差进行修正，有效的降低目标间的协作关系部分带来的群目标状态估计的误差，解决了传统算法未考虑目标间协作关系对状态估计效果的影响的问题。
📄 2019100126892
📂 G06F17_16
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-01-07
本公开的实施例公开了车辆姿态信息生成方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：基于预先确定的车辆定位信息序列，确定车辆移动距离值和地面法向量；响应于确定上述车辆移动距离值满足预设距离条件，基于上述地面法向量和预设的初始单位向量，生成相对姿态矩阵；对上述相对姿态矩阵和上述车辆定位信息序列中满足预设时序条件的车辆定位信息分别进行标准化处理，得到标准化相对姿态矩阵和标准化车辆定位信息；基于上述标准化相对姿态矩阵和上述标准化车辆定位信息，生成车辆姿态信息。该实施方式可以提高生成的车辆姿态信息的准确度。
📄 2022104196237
📂 G06F17_16
👤 龙岩市责诚创新科技成果转化有限公司
📅 2022-04-21
本发明提供了一种基于多流形对偶图正则化非负矩阵分解的多视图聚类方法，包括：S10获取待聚类视图；S20针对每个待聚类视图构建数据图的邻接矩阵和特征图的邻接矩阵；S30通过一致性系数及多视图局部嵌入得到多流形对偶图正则化非负矩阵分解的目标函数；S40根据目标函数使用迭代加权的方法迭代预设次数，对每个待聚类视图数据图的邻接矩阵、特征图的邻接矩阵及图正则项进行更新，得到各待聚类视图的特征矩阵；S50采用k-means聚类算法分别对每个待聚类视图的特征矩阵进行分析，实现多视图聚类。该聚类方法与传统的多视图聚类方法相比，更加有效地利用视图数据中包含的结构信息及特征，大大提升了聚类效果，带来了更好的聚类性能。
📄 201911190170X
📂 G06F17_16
👤 江苏理工学院
📅 2019-11-28
柿子坊 · 知识产权运营
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