检索结果分析
- 基于局部流形嵌入的高光谱图像分类方法
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申请号：CN201611219213.9
申请日：20161226
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于局部流形嵌入的高光谱图像分类方法,1)对训练样本各数据点利用同类近邻点进行重构；2)利用各数据点的邻域以及各邻域点对应的重构点来构建类内图、类内重构图、类间图和类间重构图；3)在低维嵌入空间中,保持类...
- 基于智能小车的钢轨表面缺陷检测系统及方法
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申请号：CN201610269971.5
申请日：20160427
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于智能小车的钢轨表面缺陷检测系统，包括智能小车和上位机，智能小车包括获取图像装置、通信模块、电机驱动装置和控制装置，所述获取图像装置、通信模块、电机驱动装置分别与控制装置连接，智能小车和上位机通过通信模...
- 基于深度回归模型的遥感水质监测方法
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申请号：CN201610234580.X
申请日：20160415
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于深度回归模型的遥感水质监测方法,对待处理遥感图像预处理,得到选定水体的遥感数据；对监测水体区域采样点进行采样,得到采样点的实际水质参数和对应的遥感数据；将所有采样点的实际水质参数和遥感数据作为训练样本...
- 基于稀疏表示与集成学习的轴承故障分类诊断方法
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申请号：CN201610096063.0
申请日：20160222
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于稀疏表示与集成学习的轴承故障分类诊断方法，通过加速度传感器采集每种工况下滚动轴承在不同转速工作的振动加速度信号作为训练样本；选取m个训练样本构成m组训练数据，建立弱分类器—图正则化稀疏表示模型；对图正...
- 基于多特征流形学习与支持向量机的轴承故障诊断方法
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申请号：CN201610096077.2
申请日：20160222
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于多特征流形学习与支持向量机的轴承故障诊断方法，1)通过加速度传感器采集每种工况下滚动轴承在不同转速的振动加速度信号作为训练样本；2)对训练样本分别提取时域、频域和时频域特征参数；3)进行流行学习得到低...
- 一种稀疏自适应半监督多流形学习的高光谱影像分类方法
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申请号：CN201510197492.2
申请日：20150423
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明提供一种稀疏自适应半监督多流形学习的高光谱影像分类方法，其提出了半监督稀疏多流形学习维数约简算法和最近邻多流形分类算法，该方法仅通过对数据样本中的少量数据点进行标注，并结合部分未标注数据点来进行学习，能很好地揭示出...
- 基于稀疏表示和大间隔分布学习的轴承故障分类诊断方法
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申请号：CN201510099984.8
申请日：20150306
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明提供了一种基于稀疏表示和大间隔分布学习的轴承故障分类诊断方法，该方法克服了现有单通道机械复合故障诊断方法中信号分解不完备、重构信号难以较好保持观测信号特征等不足，通过完备总体经验模态分解法实现信号从一维到高维的转化...
- 基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
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申请号：CN201510080839.5
申请日：20150213
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明提供了一种基于深度学习和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法，其利用深度信念网络理论中成熟的学习算法完成故障诊断所需的特征提取任务，可以不依赖人工选择由简单到复杂、由低级到高级自动地提取输入数据的本质特征，并能自动挖掘...
- 基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法
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申请号：CN201410023922.4
申请日：20140117
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于局部光谱角度量流形近邻的高光谱遥感影像分类方法，先采用传统欧氏距离得到大范围近邻，再由光谱角得到准确近邻，通过近邻进行局部重构，并使重构误差最小，在低维空间中保持局部重构方式不变，最小化重构误差，进而...
- 基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法
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申请号：CN201410024004.3
申请日：20140117
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法，对训练样本数据点由其余训练样本进行稀疏表示，通过各数据点的稀疏系数可得所有训练样本的稀疏表示矩阵S；根据稀疏表示矩阵S构建无向权重图G；根据无向权重图G设置各...
- 基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法
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申请号：CN201410024004.3
申请日：20140117
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明公开了一种基于稀疏保持流形嵌入的高光谱遥感影像分类方法，对训练样本数据点由其余训练样本进行稀疏表示，通过各数据点的稀疏系数可得所有训练样本的稀疏表示矩阵S；根据稀疏表示矩阵S构建无向权重图G；根据无向权重图G设置各...