本发明涉及细胞识别技术领域，公开稀有细胞群体识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括获取原始基因表达矩阵，对原始基因表达矩阵进行预处理，得到目标基因表达矩阵，构建细胞叶节点图和K近邻图；对细胞叶节点图和K近邻图进行整合，以得到富集细胞叶节点图；对富集细胞叶节点图进行节点嵌入，以将目标基因表达矩阵中的所有目标细胞映射至目标维度嵌入空间，得到细胞嵌入向量集；对细胞嵌入向量集中的所有目标细胞进行聚类分析以及近邻误差分析，识别出稀有细胞群体。本方案克服了单一维度信息的局限性，能够从功能机制和表型状态两个互补的视角，更全面、更深刻地刻画细胞间的复杂关系，提高稀有细胞群体的识别准确性。
📄 2025117915877
📂 G06F18_2413
👤 龙岩学院
📅 2025-12-01
一种基于多层采样的主动学习溯源攻击方法，包括提出了一种基于多层采样的主动学习溯源攻击模型来模拟工业信息物理系统的源节点被攻击问题，建立了智能化的溯源攻击模型，该模型是一种“随机游走+主动学习”的迭代学习模型，攻击者在网络节点进行随机游走的基础上加入主动学习以提升溯源游走性能。本发明构建了基于样本空间性采样策略算法，可以有效地表达整体样本空间的分布情况；构建了基于样本多样性的采样策略算法，解决了采样过程中存在的信息冗余问题；本发明提出的主动学习的溯源攻击比随机游走的溯源攻击具有更优的溯源攻击能力，提出的算法比其他主动学习算法具有较优的采样性能，从而提高溯源攻击的攻击效果。
📄 2020111029761
📂 G06F18_2413
👤 浙江工业大学
📅 2020-10-15
本发明涉及图科学技术领域，具体公开一种基于图压缩的深度图分类模型防御方法，包括以下步骤：(1)设计深度图分类模型，对干净样本与对抗样本的连边求梯度得到所有连边权重系数；(2计算干净/对抗样本的梯度‑传统连边重要性相似度；(3)选择传统连边重要性指标与对抗样本中的连边进行排序，提取对抗样本中的关键连边；(4)根据提取到的关键连边进行图压缩，并将压缩后的图样本重新输入深度图分类模型，输出压缩后的图分类准确率，实现深度图分类模型的防御过程。本发明利用图压缩方法保留图原始关键连边并滤除对抗扰动连边与非关键连边，实现对图分类的防御，防御成本更低；具有广泛的适用性。
📄 202110659694X
📂 G06F18_2413
👤 浙江工业大学
📅 2021-06-11
一种基于N阶近邻分析聚类的配送中心选址方法，首先，根据候选地址的地位位置信息，初始化研究对象的样本数据集；然后，计算样本点的N阶近邻距离和方差值，结合次序统计的相关原理来分析样本数据点簇间特性，得到合适的聚类数目K值；最终，结合聚类算法将样本数据集划分为簇内相似度高的K的簇，最终均值向量对应的候选点即为配送中心的最佳选址。本发明提供一种实用性强的基于N阶近邻分析聚类簇的配送中心选址方法。
📄 2020108486545
📂 G06F18_2413
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-21
本发明公开了一种基于核密度估计与香农熵的风电机组数据异常检测方法，基于马氏距离，寻找到每个数据点的邻居点，之后利用以高斯函数为核函数的核密度估计方法，对所有的数据进行密度估计。结合邻居点和密度估计值，计算出了以每个点为中心的局部熵值，局部熵值可以用来衡量局部点的密度是否均匀，可以用来更高效地检测集群异常。之后，将每个点的局部熵值除以每个点的密度估计值，得到熵密度比。熵密度比越高，说明局部熵值越高，说明当前局部的密度较为分散，同时，也表明当前点的密度值较小，说明当前点出现的概率低，由此可以判断为异常点。本发明可以精准高效地检测出多维数据集中的异常点。
📄 2023105329033
📂 G06F18_2413
👤 浙江工业大学
📅 2023-05-11
本申请公开了海上井口多传感器检测方法与装置，涉及声发射传感器技术领域。该方法包括：获取多传感器数据；其中多传感器数据来自多个不同安装位置的声发射传感器；优化多传感器数据，得到优化信号；提取优化信号的时域特征与频域特征，并通过特征融合得到其中的关键信号；确定关键信号之间的时间差，并利用定位算法基于时间差确定关键信号的源位置；通过机器训练算法对关键信号分类得到关键信号的分类类别；根据关键信号的源位置与分类类别得到每个关键信号的分类类别与其源位置。该方法能够准确检测并识别和分类不同类型的声发射事件，且定位准确性较高。
📄 2024114412513
📂 G06F18_2413
👤 西安石油大学
📅 2024-10-16
本发明公开了基于大型离散动作空间的强化学习优化方法、方法及装置。所述优化方法包括：将状态输入策略网络以得到原始动作，并基于KNN算法获取大型离散动作集内与所述原始动作距离相近的若干离散动作；将获取的各所述离散动作输入价值网络以筛选出最佳动作，并使模型执行所述最佳动作以获得样本；循环执行上述步骤以获得若干所述样本，并按照获取顺序依次间隔选取部分所述样本存储于缓冲池内；基于所述缓冲池训练所述模型并更新所述策略网络及所述价值网络；循环执行上述所有步骤直至得到最优的策略网络及价值网络。所述方法及所述优化装置均基于所述优化方法进行。本发明在进行模型训练时具有训练速度快，且对动作泛化能力强的优点。
📄 2022106552950
📂 G06F18_2413
👤 安徽工业大学
📅 2022-06-10
本发明公开了一种FDM型3D打印机送丝机构流量比监测方法，包括：按照预设的时间步长采集打印过程中的待测信号；对待测信号进行归一化处理，得到预处理的待测信号；利用快速傅里叶变换法将预处理的待测信号转换为频域待测信号；对频域待测信号划分为多个频率区间，提取每个频率区间的最大幅值，得到表征频域待测信号的特征向量；根据预先构建的动态识别模型，对频域待测信号的特征向量进行聚类分析，得到识别结果。本申请的方法根据FDM型3D打印喷头送丝速度与打印速度之间关系量化识别当前打印机的工作状态，提高了打印机稳定性及打印质量。
📄 2020106085009
📂 G06F18_2413
👤 江苏科技大学
📅 2020-06-30
本发明提供了一种基于编队位置智能变换的无人船识别目标方法和装置，所述方法包括：获得待识别目标的姿态角、距离信息、环境信息及图像信息；构建识别分类器模型；利用姿态角、距离信息、环境信息以及图像信息样本集，对识别分类器模型进行训练；将待识别目标的姿态角、距离信息、环境信息与图像信息作为训练后的识别分类器模型的输入项，得到分类结果向量；根据分类结果向量，获得待识别目标的最佳姿态角，进而计算无人船编队的队形位置，智能变换无人船成员的编队队形位置之后，通过训练后的识别分类器模型，获得待识别目标的识别结果。通过最佳姿态角，以最短路径动态变换位置，达到优化编队协同感知策略、有效提高目标识别正确率的技术效果。
📄 2022102857076
📂 G06F18_2413
👤 烟台大学
📅 2022-03-23
本发明公开了一种基于改进BP神经网络的轨道病害监测方法及系统，方法包括：对钢轨振动信号进行VMD分解，并根据熵值筛选特征矩阵策略对分解得到的IMF信号的样本熵进行筛选，得到样本熵特征矩阵；提取钢轨振动信号中的特征信息，并将特征信息与各个目标IMF信号的样本熵特征进行融合操作，得到融合特征信息；将融合特征信息输入至改进BP神经网络中，并基于动态参数调整策略对改进BP神经网络进行迭代训练，得到轨道病害监测模型。
📄 2024112666820
📂 G06F18_2413
👤 华东交通大学
📅 2024-09-11
本发明提供一种列车轴箱轴承早期故障诊断方法，包括获取列车轴箱轴承运行数据，得到列车轴箱轴承早期状态的原始信号数据集；平衡早期原始信号数据集，并得到初步时频分布，通过重构去噪得到初步优化时频图；使用高斯分布拟合归一化后的初步优化时频图的主要能量区域，得到增强后的时频图；基于降噪、增强后的数据得到模态区间；根据编码处理后的二维时频图像按状态类型进行预设比例划分，得到划分后的样本；基于训练后的MIA‑Mamba2模型识别模态区间。本发明能够解决数据不平衡的问题，能够保留微弱信号并去除噪声，有效改善了列车轴箱轴承在早期故障诊断过程中存在的特征提取不完整以及复杂性过高的问题。
📄 2024118054230
📂 G06F18_2413
👤 华东交通大学
📅 2024-12-10
本发明提供一种基于HBA‑KNN的挖掘机典型作业工况智能识别方法，其包括以下步骤：S1、分别采集液压挖掘机的两个泵出口处的压力信号；S2、对步骤S1采集到的两个泵出口处的压力信号及两个泵的压差数据进行预处理；S3、搭建HBA‑KNN分类模型，将步骤S25处理得到的特征数据作为输入，进行挖掘机的典型作业工况识别判断。本发明基于主泵压力信号及两个泵的压力差信号在不同工况之间具有明显特征差异的特点，利用蜜獾算法(HBA)优化的K最近邻优化算法(KNN)对其进行工况识别，能够在替代人工识别的基础上保证识别的精度和结果的准确度，识别效率快，识别结果正确率高，能够为施工现场监督和分段节能控制提供重要保障。
📄 2022103764882
📂 G06F18_2413
👤 燕山大学
📅 2022-04-11
柿子坊 · 知识产权运营
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