公开(公告)号：CN118114191A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202311763548.7

申请日：2023-12-21

申请人： 太原科技大学

发明人： 杨海峰 ,  贺艳婷 ,  蔡江辉 ,  王瑞 ,  杨雨晴 ,  苏美红

IPC分类号： G06F18/25 ,  G06F18/24 ,  G06F18/27 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N20/20

摘要： 本发明公开了一种基于集成回归的Am/Ap星并行化分类模型，所述的分类模型基于DCU系统架构开发，主要包括：a.恒星光谱去伪连续谱预处理模块；b.标准化光谱特定波段等值宽度特征提取模块；c.光谱特征集成回归并行训练模块，包括光谱特征分组、光谱特征交叉、光谱特征集成回归、光谱特征回归正负误差区间四个子模块；d.待测光谱并行分类模块。本发明具有以下优点：可以使用较少特征实现对Am/Ap恒星的有效分类；对低信噪比的Am/Ap恒星光谱数据有一定的区分能力；记录不同特征组合的回归值，可用于进一步探究Am/Ap恒星的等值宽度特征间的相关性信息。

公开(公告)号：CN118262157A

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202410356378.9

申请日：2024-03-27

申请人： 太原科技大学

发明人： 蔡振姣 ,  张素兰 ,  王飞 ,  苏美红 ,  胡立华

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

摘要： 一种用于古建筑图像分类的渐进式堆栈伪逆学习方法，属于图像处理技术领域，解决了古建筑图像分类过程中泛化性能的下降以及分类器冗余的技术问题，解决方案为：一方面，首先对输入的古建筑图像随机生成具有特定分布的输入权重矩阵，经过伪逆学习算法获得不同的随机投影块，形成基学习器；然后将不同随机投影块的训练结果作为新的输入数据集，通过引入注意力机制，为不同的随机投影块分配不用的权重；最后使用堆栈伪逆学习算法进行单隐层神经网络训练，获得具有较高泛化性能的古建筑分类模型。另一方面，通过迭代选择有用样本优化分类结果，有效利用训练样本信息，逐步提高古建筑分类模型的泛化性能。

公开(公告)号：CN116308441A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310211892.9

申请日：2023-03-07

申请人： 太原科技大学

发明人： 苏美红 ,  张继福 ,  胡立华

IPC分类号： G06Q30/02 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q50/16

摘要： 本发明提供了一种具有变量选择能力的房屋价格预测方法，属于基于计算机模型的房价预测技术领域；解决了现有房价预测方法缺乏变量选择的能力的问题；包括如下步骤：房屋数据收集：获取给定范围内各个小区的住宅交易信息及房屋特征，形成数据集；房屋数据整理及标准化处理：对收集到的房屋数据进行整理；将数据集分为特征数据集X和房屋价格数据集Y，并进行标准化处理；构建基于分位数的回归模型：构建适用于含有异常点的鲁棒回归模型，并加入正则化项，从而对回归系数进行约束；训练模型：利用整理好的房屋数据对所构建的模型进行训练，估计回归系数，确定房屋特征变量系数；通过特征数据集和模型给出房价的预测结果；本发明应用于房价预测。