一种基于近似核函数与改进黄金分割的分类方法

    公开(公告)号:CN115204239A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210909367.X

    申请日:2022-07-29

    Abstract: 本发明属于数据分类及信号识别技术领域,尤其涉及一种基于近似核函数与改进黄金分割的分类方法。所述方法,包括:将采集的信号进行预处理及特征提取,得到特征矩阵;对特征矩阵映射到近似核空间,得到特征数据集并划分为特征训练集和特征测试集;随机选择特征训练集中的一个样本;将选择的样本作为权值向量并进行归一化,得到归一化权值向量;在模型训练变量的取值范围间随机选择一个值赋给模型训练变量;根据特征训练集、归一化权值向量以及选择的随机变量,通过改进的黄金分割线搜索计算分离间隔;遍历特征训练集中的每一个样本,依据归一化权值向量以及分离间隔,进行训练和测试,得到样本的类别。所述方法大大降低了复杂度,准确率没有下降。

    一种基于分级分解特征提取方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116821665A

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN202310834476.4

    申请日:2023-07-10

    Abstract: 本发明属于特征提取及信号分类技术领域,尤其涉及一种基于分级分解特征提取方法。所述方法,包括:将采集的二维时间序列进行预处理,得到多通道有效数据;建立分级分解特征提取结构;所述分级分解特征提取结构,包括接收域矩阵、调制域矩阵和脉冲生成域矩阵;初始化循环参数、特征提取结构参数以及方阵;初始化接收域矩阵、调制域矩阵和脉冲生成域矩阵为全0矩阵;将多通道有效数据进行分级分解,得到分级分解特征提取结果;将脉冲信号矩阵输入分类器中进行数据分类,得到分类结果。所述方法能较好地提取出复杂环境中采集的信号及数据特征,进一步提高数据分类准确率;所述方法特征提取结构简单,不需要通过机器学习训练提取特征,计算复杂度低。

    一种高频石英晶片微天平小型湿度传感器及湿度测量装置

    公开(公告)号:CN115165656A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210894590.1

    申请日:2022-07-28

    Abstract: 本发明属于高频感知及压力传感技术领域,涉及一种高频石英晶片微天平小型湿度传感器及湿度测量装置。所述湿度传感器通过在QCM基片表面涂敷选择性薄膜制备,包括QCM基片及选择性薄膜且QCM基片的厚度为25到30微米;所述QCM基片采用湿法刻蚀工艺制备,包括溅膜、光刻、腐蚀、再光刻、再溅膜及键合;所述选择性薄膜通过乳化内凝胶、注射过滤及和微球沉积涂覆在QCM基片表面再干燥形成。所述湿度测量装置包括气泵、湿度发生装置、固定装置、网络分析仪及上位机,测量湿度。所述湿度传感器首次使用湿法刻蚀制作QCM基片且选择性薄膜首次用于QCM基片制备小体积QCM传感器,所述传感器体积极小、成本低、易于制造且柔性可穿戴。

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