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公开(公告)号：CN115795353B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310064110.3
申请日：2023-02-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/24 , G06N20/10 , G06N20/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于不均衡数据集的地下金属目标分类方法及系统，该方法包括：获取地下金属目标样本数据，构建样本数据库；对样本数据中的各磁场强度数据分别进行特征提取，得到样本特征数据；根据不同类别地下金属目标的样本数量，自适应地构建多个平衡样本数据集；利用平衡样本数据集对多个预设的机器学习模型分别进行训练，得到多个地下金属目标分类子模型；集成各个地下金属目标分类子模型，得到最终的地下金属目标分类模型；利用地下金属目标分类模型得到待测的地下金属目标对应的类别。本发明的技术方案在地下金属目标类别不均衡的数据集下，保证了地下金属目标分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113780573A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110956973.2
申请日：2021-08-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种抗噪的高精度测距方法及装置，该方法包括：采集样本数据，包括接收到的磁场强度数据、电场强度数据以及传播距离；采用预设的特征提取算法对样本数据中的磁场强度数据与电场强度数据进行特征提取，获得样本特征数据；以样本特征数据作为输入，以传播距离作为输出，训练并得到基于机器学习的距离估计模型；实时采集待测的传播距离对应的磁场强度数据与电场强度数据，并采用预设的特征提取算法进行特征提取，将提取到的特征数据输入到距离估计模型中，得到预测的传播距离。本发明解决了现有技术因环境噪声导致的测距误差大甚至无法求解的问题，同时通过特征提取的方法避免了在使用机器学习方法训练距离估计模型时的特征冗余的问题。
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公开(公告)号：CN115795353A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202310064110.3
申请日：2023-02-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F18/24 , G06N20/10 , G06N20/00 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于不均衡数据集的地下金属目标分类方法及系统，该方法包括：获取地下金属目标样本数据，构建样本数据库；对样本数据中的各磁场强度数据分别进行特征提取，得到样本特征数据；根据不同类别地下金属目标的样本数量，自适应地构建多个平衡样本数据集；利用平衡样本数据集对多个预设的机器学习模型分别进行训练，得到多个地下金属目标分类子模型；集成各个地下金属目标分类子模型，得到最终的地下金属目标分类模型；利用地下金属目标分类模型得到待测的地下金属目标对应的类别。本发明的技术方案在地下金属目标类别不均衡的数据集下，保证了地下金属目标分类的准确率。
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公开(公告)号：CN113780573B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110956973.2
申请日：2021-08-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/2132 , G06F18/2135 , G06F17/18 , G01S11/06
Abstract: 本发明公开了一种抗噪的高精度测距方法及装置，该方法包括：采集样本数据，包括接收到的磁场强度数据、电场强度数据以及传播距离；采用预设的特征提取算法对样本数据中的磁场强度数据与电场强度数据进行特征提取，获得样本特征数据；以样本特征数据作为输入，以传播距离作为输出，训练并得到基于机器学习的距离估计模型；实时采集待测的传播距离对应的磁场强度数据与电场强度数据，并采用预设的特征提取算法进行特征提取，将提取到的特征数据输入到距离估计模型中，得到预测的传播距离。本发明解决了现有技术因环境噪声导致的测距误差大甚至无法求解的问题，同时通过特征提取的方法避免了在使用机器学习方法训练距离估计模型时的特征冗余的问题。
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