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公开(公告)号：CN108593557B
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN201810205703.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TE‑ANN‑AWF移动污染源遥测误差补偿方法，本发明利用TE传递熵对干扰与测量结果进行因果相关性分析，从而确定测量误差来源以及衡量多干扰间不平衡程度，并利用TE传递熵的方向性引出非显著因果关系的量化标准和判定方法。提出了虚拟观测方法来实现单元观测序列的多元解构，通过ANN误差预测模型实现单干扰通道虚拟观测序列的补偿，再采用多元自适应加权融合方法对补偿后的多元虚拟观测序列进行融合重构。针对融合算法中的权值收敛问题，模型中引入了指数遗忘的方法将TE良好的权值预估能力和AWF的权值自适应调整的优点相结合，改善了误差补偿过程的动态性能。
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公开(公告)号：CN110263620A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910371349.9
申请日：2019-05-06
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开一种基于L2,1偏标记学习的年龄估计方法。首先获取人脸数据集的特征矩阵和标签矩阵，然后构建该方法的目标函数。为了使样本的标签分布尽可能稀疏并且求解更加简单，在目标函数中嵌入了L2,1范数；为了使相邻样本的标签分布尽可能相似，采用了流形假设的思想，在目标函数中嵌入图正则项。接着利用交替迭代方法求解优化问题，得到判别系数A(t)。最后，利用判别系数A(t)估计给定的人脸测试样本的标签分布，依据概率最大原则判定其年龄。本发明一方面充分利用了特征空间潜在的有用信息，使相邻样本的标签分布尽可能接近，有效提高了方法的准确性和鲁棒性；另一方面能够实现对候选标记集合进行消歧，准确地估计出样本的标签。
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公开(公告)号：CN110175511A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910285119.0
申请日：2019-04-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种嵌入正负样本对距离分布的行人重识别方法，属于生物特征认证领域。首先通过多个摄像头采集行人图像样本，组成训练样本库，对各训练样本进行归一化处理和提取LOMO特征后，构建学习马氏距离度量的目标函数，并在目标函数中引入正负样本对距离的分布特性，然后采用投影梯度下降算法求解马氏距离的协方差矩阵，最后利用所获得的马氏距离计算待识别样本和训练样本间的距离，利用k-近邻分类方法判定其类别。本发明重点解决行人重识别任务中的度量学习问题，旨在提高识别性能。
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公开(公告)号：CN112288465B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202011117305.2
申请日：2020-10-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q30/0201 , G06F18/214 , G06F18/2321 , G06F18/25 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开一种基于半监督聚类集成学习的客户细分方法，本发明首先收集客户的特征信息，将特征信息数字化，构建客户特征信息数据集；利用少量的标签样本来初始化聚类中心，并设置核模糊聚类算法的模糊度和高斯宽度两个参数，生成若干个差异性较大的基聚类；利用标签样本的聚类准确性来计算各基聚类的可信度；通过近邻法和各基聚类的可信度来构造质量函数；最后利用D‑S证据理论将质量函数进行证据融合，得到聚类结果。本发明将半监督集成学习引入到客户细分中，解决了算法参数敏感性的问题；利用了先验信息合理估计各基聚类的可信度，改变各基聚类在融合过程中所占的比重，解决了证据冲突问题，使得融合结果更加合理，提高了客户细分的准确性。
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公开(公告)号：CN111612735A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010269007.9
申请日：2020-04-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于信息融合安全半监督聚类的肺结节图像分类方法，首先，输入标记与未标记肺结节图像，并进行图像预处理及特征提取。然后，建立标记样本的风险度评估模型。利用集成学习的思想构建并选择多个基聚类方法，通过D-S证据理论方法融合各基聚类方法对标记样本的划分结果，依据融合结果得到标记样本风险度。接着，构建基于图正则化的优化模型。最后，采用迭代寻优策略求解优化模型，得到聚类结果。本发明解决了标记样本的安全使用问题，提高了对肺结节分类的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109063591A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810764670.9
申请日：2018-07-12
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/4652 , G06K9/6215 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种基于距离分布度量学习的行人再识别方法，属于生物特征认证领域。首先构建行人的特征库，利用马氏距离构建学习距离度量的目标函数，并且在目标函数中引入样本间距离的分布特性，然后采用遗传算法求解马氏距离的协方差矩阵，最后利用所求的马氏距离计算样本间的距离，从而完成对行人图像的识别，得到识别结果。本发明重点解决自然场景下行人再识别的问题，旨在提高行人再识别系统的识别率。
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公开(公告)号：CN108593557A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810205703.6
申请日：2018-03-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于TE-ANN-AWF移动污染源遥测误差补偿方法，本发明利用TE传递熵对干扰与测量结果进行因果相关性分析，从而确定测量误差来源以及衡量多干扰间不平衡程度，并利用TE传递熵的方向性引出非显著因果关系的量化标准和判定方法。提出了虚拟观测方法来实现单元观测序列的多元解构，通过ANN误差预测模型实现单干扰通道虚拟观测序列的补偿，再采用多元自适应加权融合方法对补偿后的多元虚拟观测序列进行融合重构。针对融合算法中的权值收敛问题，模型中引入了指数遗忘的方法将TE良好的权值预估能力和AWF的权值自适应调整的优点相结合，改善了误差补偿过程的动态性能。
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公开(公告)号：CN107618018A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201711019198.8
申请日：2017-10-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电的机械手动作速度比例控制方法；首先，通过肌电采集仪采集尺侧腕伸肌和桡侧腕屈肌的表面肌电信号，通过能量阈值法确定动作的起始位置和终止位置作为动作肌电信号，提取信号的平滑窗平均功率；用小波分析法对原始表面肌电信号进行多尺度分解，提取信号多尺度模糊熵特征，并和平均功率组成特征向量输入扩展的K最近邻模型分类器，识别手部动作，同时通过正交多项式拟合操作者与机械手动作速度，最终控制机械手以相应的速度完成相应的动作。本发明提高了人机交互的自然性和主动性，从而提高了操作的准确性和便捷性，降低了机械手操作的危险等级，使机械手可以完成相对复杂、危险的任务。
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公开(公告)号：CN113158930A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110460929.2
申请日：2021-04-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于D‑S证据理论的疲劳驾驶检测方法。首先引入疲劳驾驶训练集，设置代价矩阵，引入训练集，选择不同的代价矩阵，由代价敏感极限学习机训练多个分类器，求得每个分类器最优参数，其次给定测试样本，采用训练集得到最优参数的代价敏感极限学习机，得到测试样本的预测结果，采用softmax函数将预测结果转换为概率向量，最后采用加权D‑S证据理论对基分类器进行融合，得到对疲劳驾驶测试样本鲁棒性好、准确度高的集成分类器。本发明一方面能够有效的应对类别不平衡的数据，另一方面能够提高分类器的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN107170219A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710271638.2
申请日：2017-04-24
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种移动污染源在线监测系统及方法。本发明包括监测终端，服务器端及Web客户端。监测终端通过3G/4G网络发送采集的信息，服务器端对发送的数据进行接收，并对Web客户端的请求进行响应；用户可以在Web客户端向Web服务器端发送请求，获取监测终端传感器采集的信息，根据监测终端采集的数据，利用GIS时空分析方法结合污染物扩散模型将污染物的时空分布绘制在电子地图上，所述Web客户端包括污染物时空分布显示模块及移动污染源数据报表模块。本发明提供了一种能够对移动污染源实时在线监测的方法，实时性高，精度高，响应迅速，覆盖面广，同时能够通过Web客户端对监测结果进行图形化展示。
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