一种基于测地距离的黎曼流形保持核学习方法及装置

    公开(公告)号:CN108764351B

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN201810542508.2

    申请日:2018-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于测地距离的黎曼流形保持核学习方法及装置,用于解决数字图像的黎曼流形数据的核学习方法的两个问题:1)测度保持问题,通过参数化马氏距离学习的方式,使得黎曼流形上的对称正定矩阵变换到欧式空间上的距离与黎曼流形上的测地距离相等,根据Bregman优化算法求得马氏距离矩阵的最优解;2)固定核方法问题。通过核学习的方式;根据Bregman优化算法,进行核学习得到最优的核矩阵,使得核空间上的距离与测地距离保持一致,最终有效的解决了黎曼流形测度保持以及单一核局限性的问题。

    一种基于测地距离的黎曼流形保持核学习方法及装置

    公开(公告)号:CN108764351A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810542508.2

    申请日:2018-05-30

    CPC classification number: G06K9/627

    Abstract: 本公开公开了一种基于测地距离的黎曼流形保持核学习方法及装置,用于解决数字图像的黎曼流形数据的核学习方法的两个问题:1)测度保持问题,通过参数化马氏距离学习的方式,使得黎曼流形上的对称正定矩阵变换到欧式空间上的距离与黎曼流形上的测地距离相等,根据Bregman优化算法求得马氏距离矩阵的最优解;2)固定核方法问题。通过核学习的方式;根据Bregman优化算法,进行核学习得到最优的核矩阵,使得核空间上的距离与测地距离保持一致,最终有效的解决了黎曼流形测度保持以及单一核局限性的问题。

    一种货物定位装置及货物定位方法

    公开(公告)号:CN108759831A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810283026.X

    申请日:2018-04-02

    CPC classification number: G01C21/20 G06Q10/0833

    Abstract: 本发明公开了一种货物定位装置以及货物定位方法,该装置包括安装支架、终端采集模块以及定位模块,定位模块设置在安装支架上,所述终端采集模块与定位模块通信连接;定位模块包括数码摄像机、寻物定位灯、转动机构、第一处理器以及第一无线收发单元,终端采集模块包括终端定位灯、第二无线收发单元、第二处理器以及人机交互单元。本发明通过终端采集模块输入货物信息,启动终端定位灯,定位模块启动数码摄像机,以图像数据的形式记录该货物所对应的位置;待提取货物时,第一处理器根据货物信息提取对应的图像数据,并根据该图像数据计算该货物所在位置,控制寻物定位灯照射方向,使寻物定位灯照射在对应的货物上。本发明创造用于定位货物位置。

    一种大温差环境热电性能测试装置

    公开(公告)号:CN107655928A

    公开(公告)日:2018-02-02

    申请号:CN201711035386.X

    申请日:2017-10-30

    CPC classification number: G01N25/00

    Abstract: 本发明公开了一种大温差环境热电性能测试装置,包括热源端、与热源端相对的冷源端和设置在热源端与冷源端上的用于测试热电性能参数的热电测试组件,还包括用于支撑热源端和冷源端的支架;支架上设置有导轨,使得热源端与冷源端相对距离可调节,从而可对各种大小尺寸的测试样品进行测试研究;所述热源端与冷源端分别用于产生高、低温,使得热源端与冷源端之间形成便于进行测试的大温差环境;该测试装置结构简单,可靠性高,成本低廉,可以应用于实验室等地方,不受测试环境限制。

    一种快速响应LDO电路
    15.
    发明公开

    公开(公告)号:CN107479612A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201710959469.1

    申请日:2017-10-16

    CPC classification number: G05F1/56

    Abstract: 本发明公开了一种快速响应LDO电路,包括:偏置电路、快速反应电路、负载电路;所述偏置电路由:PMOS晶体管M1、M2、NMOS晶体管M3、M4、M5、运算放大器AMP构成,所述快速反应电路由:PMOS晶体管M6、M7、M9、M11、M12、MP、M14、NMOS晶体管M8、M10、M13、M15、电容C1构成,所述负载电路由电容CL、电阻RL构成,本发明跟现有技术对比具有快速瞬态响应的特点。

    一种基于流形结构核函数的方差最大化子空间学习算法

    公开(公告)号:CN117172335A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311143716.2

    申请日:2023-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种基于流形结构核函数的方差最大化子空间学习算法,包括下述步骤:学习对称半正定矩阵:根据流行学习算法,学习包含数据流行结构信息的对称半正定矩阵M0;获得流行结构核函数;获得再生核希尔伯特空间;获得投影矩阵;计算数据的低维方差;最大化低维数据的方差;本发明旨在提供一种基于流形结构核函数的方差最大化子空间学习算法,利用不同的流形学习方法对数据分布特征的有效提取,对再生核希尔伯特空间的内积进行修正,来产生新的核函数,用于学习多核模型;能够包含数据非线性全局分布特征,也包含了数据局部的流形结构信息,提高了子空间学习算法的性能。

    一种数模混合多环路衬底动态偏置LDO电路

    公开(公告)号:CN107544605B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN201710962323.2

    申请日:2017-10-16

    Abstract: 本发明公开了一种数模混合多环路衬底动态偏置LDO电路,包括:功率管MP、pMOS管M1、M3、M5、nMOS管M2、M4、M6、M7、M8、运算放大器AMP、非门INV1、INV2、INV3、INV4、INV5、INV6、与门AND1、AND2。本发明创造的LDO电路利用三个控制环路来应对负载电压的变化,提供负载瞬态响应能力,通过仿真,本发明创造的LDO电路与现有LDO电路对比提高了10%的负载瞬态响应能力。本发明创造的LDO电路结构可广泛应用于SoC芯片。

    一种热力电三场耦合器件测试装置

    公开(公告)号:CN108760824A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810721607.7

    申请日:2018-07-04

    CPC classification number: G01N27/00 G05D27/02

    Abstract: 本发明公开了一种热力电三场耦合器件测试装置,包括用于改变待测样品表面所受压力的压力调节组件、用于改变待测样品两侧温度差的温度调节组件、两个与待测样品相连的电极片、控制器、电性能测试仪以及上位机,所述压力调节组件以及温度调节组件分别与控制器相连,两个电极片分别与电性能测试仪相连,所述控制器以及电性能测试仪分别与上位机相连。发明创造通过温度调节组件以及压力调节组件的设置,改变在热电性能测试和压电性能测试过程中待测样品所受的压力以及温度差,引入力场以及温度场作为热电性能测试和压电性能测试的影响参数,测试直观,测试所得数据可靠性强。本发明创造用于对电学材料或器件进行热电性能测试和压电性能测试。

    手持式物品位置记忆机
    19.
    发明公开

    公开(公告)号:CN108267992A

    公开(公告)日:2018-07-10

    申请号:CN201810224051.0

    申请日:2018-03-19

    Abstract: 本发明公开了手持式物品位置记忆机,包括手持式外壳,所述手持式外壳表面设有麦克风、音响以及电池盒,手持式外壳内安装有电路板,所述电路板分别与麦克风、电池盒以及音响电性连接;电路板包括电源模块、语音识别模块、主控芯片以及语音播放模块,语音识别模块配置有SD存储卡,本发明创造通过SD存储卡存储物品的位置信息,通过语音识别模块识别用户需要寻找的物品语音关键字,语音识别模块通过语音关键字,在SD存储卡寻找该物品的放置位置,将相关信息数据输出到主控芯片,再有主控芯片通过语音播放模块将该物品的放置位置以语音的形式播放出去,以告知用户物品位置。本发明创造用于存储物品位置信息并将该位置信息以语音的形式播放出去。

    一种K-均值聚类和分级训练SVM分类器的联合调制识别方法

    公开(公告)号:CN107770108A

    公开(公告)日:2018-03-06

    申请号:CN201710993729.7

    申请日:2017-10-23

    CPC classification number: H04L27/0012 G06K9/6223 G06K9/6256 G06K9/6269

    Abstract: 本发明公开了一种K-均值聚类和分级训练SVM分类器的联合调制识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S1:对未知信号进行预处理,得到包含信号的同相分量和正交分量的数据集X;步骤S2:对所述数据集X的样本点进行聚类运算,得到各个所述样本点对聚类中心的隶属度矩阵;步骤S3:对所述隶属度矩阵用有效性函数进行处理,得到用于区分不同调制方式的若干特征参数;步骤S4:将若干所述特征参数的组合作为SVM分类器的输入,对所述SVM分类器进行训练;步骤S5:利用训练后的所述SVM分类器识别所述未知信号,在SVM分类器的输出得到所述未知信号的调制类型。该方法克服了在识别多类问题时计算复杂度高的问题,收敛速度明显的提高,提高了调制信号识别的效率。

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