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一种冬小麦穗分化期识别方法及装置
本发明实施例提供了一种冬小麦穗分化期识别方法及装置，发明方法包括：根据收集到的待识别冬小麦种植区内的参数，获取小麦生长模拟模型的模型参数，获得本地化小麦生长模拟模型；根据待识别冬小麦种植区农业气象站数据，获取待识别冬小麦的第一气温数据时间序列，根据待识别冬小麦种植区内的多时相遥感影像，获取待识别冬小麦的第二气温数据时间序列；利用数据同化方法，将第一气温数据时间序列和第二气温数据时间序列进行数据同化，获得待识别冬小麦同化气温数据时间序列；根据同化气温数据时间序列和本地化小麦生长模拟模型，获得待识别冬小麦种植区内的穗分化期识别结果。本发明实施例实现了区域尺度上的冬小麦穗分化期识别。
中国农业大学
2021-04-11
非法集资风险识别方法、装置及计算机可读介质
本发明提供了一种非法集资风险识别方法、装置及计算机可读介质。非法集资风险识别方法包括：收集信息流数据和资金流数据；从信息流数据提取信息风险特征，并通过资金流数据对信息风险特征进行验证；从资金流数据提取资金风险特征，并通过信息流数据对资金风险特征进行验证；基于验证后的信息风险特征构建信息流风险识别模型，基于验证后的资金风险特征构建资金流风险识别模型；建立风险白名单；根据信息流风险识别模型、资金流风险识别模型和风险白名单识别企业的非法集资风险等级。本发明通过结合信息流和资金流的多源数据优势，进行多维度数据综合分析，能够更全面、准确地识别非法集资风险，提高金融监管的精准性和有效性。
复旦大学
2021-01-12
一种基于人工免疫与行为特征的垃圾邮件识别方法
成果描述：本发明涉及互联网技术，公开了一种邮件行为特征库生成方法、垃圾邮件判断方法、垃圾邮件特征库更新方法。本发明实施采用分类已知的垃圾邮件的行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。市场前景分析：本发明实施采用分类已知的邮件行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。此发明方案，在应对当前不断变化的垃圾邮件具有显著优势，可为垃圾邮件过滤产品采用，具有一定的市场推广前景。与同类成果相比的优势分析：在数据库更新时，用已经识别的垃圾邮件，通过克隆变异算法实现抗体库的更新，更能适应一定时期内垃圾邮件行为特征变化趋势和垃圾邮件变化趋势。
电子科技大学
2021-04-10
一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法
本发明公开了一种基于遗传算法的含铰结构非线性参数识别方法，包括用一种非线性模型来描述含铰结构中铰链的非线性特性，建立铰链结构的动力学模型，得到含铰结构的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程；将含铰结构的Ｍ、Ｋ、Ｃ方程转化为非线性的代数方程组；利用数值分析中的Ｎｅｗｔｏｎ迭代法对得到的代数方程组进行求解，得到含铰结构的频响数据；根据求解的频响数据与试验获得的频响数据构建目标函数，通过Ｍａｔｌａｂ中的ＧＡ遗传算法进行全局化搜索，最终识别出最优的非线性参数值。本发明的含铰结构非线性参数的识别方法，可以识别含铰结构的非线性特性，克服了传统方法需要提供经验初值及只能保证局部最优的局限性。
东南大学
2021-04-11
一种基于谱随机有限元模型的随机动载荷识别方法
本发明公开了一种基于谱随机有限元模型的随机动载荷识别方法。本发明的方法包括步骤：Ｓ１、对含不确定性参数的结构开展同工况下多次模态试验，建立不确定性系统的谱随机有限元模型；Ｓ２、测量随机动载荷作用下含不确定性参数结构的随机动响应样本；Ｓ３、利用随机动响应样本均值识别结构上所受随机动载荷的均值；Ｓ４、利用识别的随机动载荷均值求解仅考虑系统参数不确定性时的结构随机动响应协方差；Ｓ５、计算仅考虑动载荷随机性引起的随机动响应协方差的近似值；Ｓ６、识别获取随机动载荷的统计特征。本发明能够同时考虑了动载荷和系统参数的不确定性，利用实测结构动响应样本，识别结构系统上作用随机动载荷的统计特征。
东南大学
2021-04-11
基于 HMM 和决策树的阿拉伯语光学字母识别方法
本发明公开了一种阿拉伯语光学字母识别方法，包括以下步骤： 接收包含阿拉伯语文本的输入图像，通过检测所述输入图像中每个读 音符号的边界框、并将其坐标与文本主体的边界框坐标比较去除所有 读音符号，将每个输入图像划分为四层，并对所述四层执行特征提取， 将特征提取的结果输入隐马尔可夫模型，以生成表示每个阿拉伯语字 母的隐马尔可夫模型，对生成的表示每个阿拉伯语字母的隐马尔可夫 模型进行迭代训练，直至满足似然比准则为止，将迭代训练后的隐马 尔可夫模型输入决策树，以预测读音符号的位置和类别，并生成最终 识别结果。本发明能够利用阿拉伯语的书写特性使识别任务更简单， 并具有较高的识别精度。
华中科技大学
2021-04-11
一种机床固定结合部动力学参数的识别方法
本发明提供了一种机床固定结合部动力学参数的识别方法，将结合部单元结构阻尼矩阵和结合部单元刚度矩阵作为参数变量，以位移阻抗矩阵和位移频响函数之积与单位矩阵之差最小为优化设计目标，通过多次迭代得到的参数变量值即为识别出的结合部参数。本发明考虑了多个关键自由度方向的阻尼和刚度及其相互耦合关系，避免了矩阵求逆所带入的二次误差，精度高，更加准确表征结合部更丰富的动力学特性。
华中科技大学
2021-04-14
一种基于磁表征的铁磁性材料表面轮廓检测识别方法
本发明提供一种基于磁表征的铁磁性材料表面轮廓检测识别方法，该方法先将磁敏元件以 0-5<i>mm</i>的提离距离靠近待检铁磁性材料表面，拾取近表空气域内磁场特征，并转化为电压信号；再采用电压信号幅值比较识别判断法，或者检测信号波形图方法进行表面轮廓识别判断。本发明为非接触式提离检测方式，可以实现在线轮廓检测识别；检测手段能够直接穿透灰尘及污垢等物质而不受干扰，不需要高的待检测表面清洁度及检测工况环境光线要求。该方法原理是基于铁磁性材料在加工完后的剩磁在地磁场作用下的磁表征现
华中科技大学
2021-04-14
一种基于人工免疫与行为特征的垃圾邮件识别方法
本发明涉及互联网技术，公开了一种邮件行为特征库生成方法、垃圾邮件判断方法、垃圾邮件特征库更新方法。本发明实施采用分类已知的垃圾邮件的行为特征库生成方法，并使用生成的特征对分类未知的邮件进行判断。
电子科技大学
2015-02-12
一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法
本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中，采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取，另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤，一并输入到全连接层，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调整尺寸，不同尺寸的图像都能使用同一个网络进行训练和识别。基于多尺度池化的卷积神经网络不但解决了输入图像尺寸可以不固定的问题，使得网络能够提取多尺度的人脸特征，而且对网络性能带来极大的提升，将会促进多尺度池化的卷积神经网络在人脸识别中的广泛应用。
浙江大学
2021-01-12