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公开(公告)号：CN104657749A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510097947.3
申请日：2015-03-05
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明提供了一种时间序列的分类方法及装置，本申请中预先将训练时间序列集合的训练时间序列按类别标签分为各个训练时间序列子集，针对每个训练时间序列子集中的每个样本进行时间分段，使得每个训练时间序列由长段时间序列转换为短段时间序列，然后生成与每个训练时间序列子集对应的预设类别码本。本申请中每个类别均有自身的码本，这样便可使得测试时间序列与每个类别的码本均进行类别匹配，由于对长段时间序列进行了分段，使得聚集在一个时间序列内的各个特征分离，从而能够提取到训练时间序列子集的主要特征，进一步使得测试时间序列的匹配精度更高。
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公开(公告)号：CN103676788B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201310753094.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G05B19/41
Abstract: 本发明公开了一种面向光顺加工的数控加工轨迹处理方法，所述方法包括以下步骤：S1、遍历整条加工轨迹上的所有小线段，进行插值子区间的判定；S2、对插值子区间内的小线段，采用圆弧插值的方法进行插值计算；S3、遍历整条加工轨迹上的所有小线段，进行光顺滤波子区间的判定；S4、对需要进行光顺滤波的各个拐角采用滑动滤波技术进行滤波。本发明能满足数控系统实时性的要求，以及光顺加工对加工轨迹的特殊要求。
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公开(公告)号：CN103927560A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410177935.7
申请日：2014-04-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本申请提供一种特征选择方法及装置，该方法通过响应接收到的训练样本集，生成第一训练样本集、与该第一训练样本集对应的第一特征索引集、第二训练样本集以及与该第二训练样本集对应的第二特征索引集，根据第一训练样本集计算第一元素，进而完成对第一特征索引集的更新，根据第二训练样本集计算第二元素，进而完成对第二特征索引集的更新，当更新后的第一特征索引集/第二特征索引集中各个特征的数量和满足预设值时，根据得到第一特征索引集以及第二特征索引集计算特征索引集，完成对特征的选择，以实现在特征选择的过程中，在保证学习效率的基础上，降低计算代缴、提高推广能力。
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公开(公告)号：CN103927529A
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201410185212.1
申请日：2014-05-05
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于相似性学习的人脸集匹配方法及系统，首先通过选取部分样本作为训练样本，进行训练过程，实现对分类器的选取，避免了将所有的样本作为训练样本进行训练，并对训练集样本进行降维处理，得到降维训练样本，避免了高维数据对计算复杂度的增加，减少了训练周期，从而简化了训练过程，避免了复杂的过程，提高了训练速度。另外，本方案中通过选取训练集样本每类样本的几何平均值来构建多个不同的分类器，达到了通过简单的操作过程带来精确的结果的效果。
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公开(公告)号：CN103870848A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410128704.7
申请日：2014-04-01
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明提供了一种投影变换矩阵的获取方法、样本分类方法，投影变换矩阵的获取方法中使用训练样本的类别标签形成类别信息，并根据类别信息对训练样本进行分类得到同类样本和异类样本，并通过进一步的计算得到投影变换矩阵。本方法中由于类别标签能够准确的表示训练样本的类别，类别信息与类别标签是一一对应的，因此类别信息能够准确反应训练样本的类别，本方法中训练样本的类别信息是确定的不是通过计算得到的，因此通过类别信息对训练样本进行分类，不会出现分类出错的情况，因此本方法能够获得正确地投影变换矩阵，并很好地实现拉近同类之间距离，扩大异类之间距离的目的，进而使分类性能变好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103676788A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310753094.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G05B19/41
Abstract: 本发明公开了一种面向光顺加工的数控加工轨迹处理方法，所述方法包括以下步骤：S1、遍历整条加工轨迹上的所有小线段，进行插值子区间的判定；S2、对插值子区间内的小线段，采用圆弧插值的方法进行插值计算；S3、遍历整条加工轨迹上的所有小线段，进行光顺滤波子区间的判定；S4、对需要进行光顺滤波的各个拐角采用滑动滤波技术进行滤波。本发明能满足数控系统实时性的要求，以及光顺加工对加工轨迹的特殊要求。
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公开(公告)号：CN103258211A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310214343.3
申请日：2013-05-31
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本申请实施例提供了一种手写体数字识别方法和系统，所述方法包括：计算待分类图像对应的待分类李群变换数据；获取预先训练的包括对应不同数字类别的样本李群变换数据，所述样本李群变换数据是根据不同数字类别对应的大量训练图像计算得到；确定最接近所述待分类李群变换数据的预设数量的目标样本李群变换数据；识别对应同一数字类别且数量最多的目标样本李群变换数据的数字类别为所述待分类图像的数字类别。通过本实施例可以实现简单高效的数字识别，且提高了识别准确率。
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公开(公告)号：CN102789490A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210228899.3
申请日：2012-07-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种数据可视化方法，包括：获取第一数据集并计算所述第一数据集中每个数据的可视化坐标，得到与所述第一数据集对应的可视化坐标集，其中，所述第一数据集包括n个D维数据，n为大于等于1的正整数，D为大于等于1的正整数；获取第二数据集并利用稀疏矩阵求加权值的方法增量式地处理所述第二数据集中的每个数据，得到所述第二数据集中每个数据的可视化坐标，并将每次处理得到的每个数据的可视化坐标加入到与所述第一数据集对应的可视化坐标集中，其中，N为大于n的正整数；输出与所述第一数据集对应的可视化坐标集。本发明还提供了一种数据可视化系统。本发明提供的数据可视化方法和系统提高了数据处理速度。
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公开(公告)号：CN102663370A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210120265.6
申请日：2012-04-23
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种人脸识别的方法，通过对测试样本和训练样本进行随机的降维，并生成相似性学习训练集和测试集，选择支持向量机的正则参数和高斯核函数，将相似性学习的训练集输入到正则参数和高斯核函数中，得到分类器模型，再将相似性学习的测试集输入到分类器模型中，得到分类结果，通过将所述分类结果进行求和，与某一类样本的样本数量的商为所述某一类的相似性概率的大小，取得最大值，并将所述最大值输出，得到相似性概率的大小，得到最准确的人脸识别结果。通过对样本的降维，将样本复杂度降低，使得基于SVM来学习人脸图像之间的相似性的算法快速；另外，通过对于每一类进行的算法，使得人脸识别率有了相应的提高。
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