检索结果分析
- 基于整合深度典型时间规整及相关修正的行为识别方法
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申请号：CN201710425906.1
申请日：20170608
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及一种基于整合深度典型时间规整及相关修正的行为识别方法，解决的是识别准确度低、耗时长的技术问题，通过采用将人体的行为表示为刚体位移，将刚体位移分解为刚体平移和刚体旋转，用齐次矩阵李群SE(3)表示刚体位移，李代数...
- 一种基于视频的违章停车监控系统
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申请号：CN201710412168.7
申请日：20170602
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及一种基于视频的违章停车监控系统，主要解决现有技术中存在的缺乏车主宽容的技术问题，本发明通过采用包括分布设置的摄像头，通讯单元，存储介质及处理器，处理器用于执行违章车辆检测识别程序，以执行下列步骤：读入所述摄像头...
- 一种基于时滞NARX神经网络的客流预测方法
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申请号：CN201710396207.9
申请日：20170527
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及一种基于时滞NARX神经网络的客流预测方法，主要解决现有技术中存在的预测精确度低的技术问题，本发明通过采用方法包括从自动售检票系统采集n个历史数据作为原始样本，预处理得到预处理样本；依据带有外部输入的非线性自回...
- 一种基于神经网络的轨道交通实时客流预测方法
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申请号：CN201710387632.1
申请日：20170527
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及一种基于神经网络的轨道交通实时客流预测方法，主要解决现有技术中存在的准确度低的技术问题，本发明通过采用从自动售检票系统采集n个历史数据作为原始样本，对原始样本进行预处理得到预处理样本；依据非线性自回归神经网络，...
- 一种轨道交通实时客流预测方法
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申请号：CN201710387638.9
申请日：20170527
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及一种轨道交通实时客流预测方法，主要解决现有技术中存在的预测准确率低，计算量大的技术问题，本发明通过采用方法包括：从自动售检票系统采集n个历史数据作为原始样本，对原始样本进行预处理得到预处理样本；依据中预处理样本...
- 基于代价敏感半监督的软件缺陷预测方法
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申请号：CN201610513167.7
申请日：20160630
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及基于代价敏感半监督的软件缺陷预测方法，包括如下步骤，S1通过版本控制工具收集待预测软件的源代码文件；S2所述S1得到的源代码文件由I个模块组成，从所述源代码文件中提取度量元值；S3通过采样的方式通过度量元值选取...
- 基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
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申请号：CN201610392819.6
申请日：20160606
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及基于过采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用BP神经网络，使用过采...
- 基于阈值操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
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申请号：CN201610392772.3
申请日：20160606
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及基于阈值操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用代价敏感的BP神经网络，...
- 基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法
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申请号：CN201610395760.6
申请日：20160606
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及基于欠采样操作的代价敏感神经网络的警告分类方法，包括S1使用FindBugs工具对目标软件一系列版本的jar文件进行分析，得到目标软件的静态警告；S2对S1获得的静态警告进行标注；S3采用BP神经网络，使用欠采...