技术简介： 本技术处理两类样本的分类问题。其中负类样本的标签数据全部缺失，观测数据中仅有部分正类样本的标签是已知的。缺失标签的数据可能是正类样本，也可能是负类样本。该种类型的数据广泛出现于图像…… 查看详细 >
技术简介： 本技术主要处理大规模含噪数据流挖掘问题，此类问题广泛存在于生物信息学、社交媒体、流程工业生产过程等实际应用场景之中。主要技术难点：由于样本标签中富含噪声，无法直接使用常规去噪技术如…… 查看详细 >
技术简介： 本技术属于超限学习机理论技术领域，尤其与一种基于共轭梯度法的改进超限学习机建模方法有关。脑电信号主要由大脑内大量相互关联的神经元之间相互作用所引起的大脑皮层中的事件相关电位变化，是…… 查看详细 >
技术简介： 常规储层预测方法一般只能通过井相关分析优选出少量地震属性进行人工分析预测，难以发现上百种地震属性之间的隐含关系，忽略了大量与储层有关的地震属性，同时人工预测时也只能根据经验优选2～3…… 查看详细 >
技术简介： 1.具备多种类深度学习框架,支持海量目标特性数据的深度学习挖掘2.具备多种深度学习训练识别框架和多种深度学习算法。提供接口支持训练识别框架的扩展以及算法的扩展。3.训练过程的可视化4.模型…… 查看详细 >
技术简介： 本发明属于信号处理技术领域，公开了一种基于入侵性杂草算法的有噪独立分量分析方法，该方法采用入侵性杂草算法估计分离矩阵，具体内容包括以下步骤：1对观测信号进行中心化与鲁棒白化处理；2应…… 查看详细 >
技术简介： 本发明公开了一种基于ICA和SVM的气液两相流型识别装置与方法，该流型识别装置包括标准文丘里管、差压变送器1、差压变送器2、AD转换器和计算机。差压变送器1安装在文丘里管垂直截面向上45°…… 查看详细 >
技术简介： 智能检测工人是否按照要求佩戴安全帽，在很多应用场合具有重要的意义。针对当前传统检测方法和深度学习方法检测精度低的问题，设计了具有判别目标（人头或安全帽）丢失的目标跟踪算法和卷积神经…… 查看详细 >
技术简介： 对老式非智能电表数字识别，包括：1）机械数字单值2）电子数字单值；3）电子数字四值（分常规普通电表和智能电表-三相四线，液晶显示）；4）电子数字三相（分常规普通电表和智能电表-三相三线，…… 查看详细 >
技术简介： 抽油机单井的动态产液量是油田生产管理、油藏动态分析、井组动态分析中的重要基础数据，意义重大，传统方法中一般采用分离器人工量油，时效差，工作量大，达不到生产的要求。国内采用的悬点示功…… 查看详细 >
技术简介： 本成果是一套“亲历式”无放射源核物理实验仿真系统。该成果可以在无放射源情况下，对“伽玛能谱测量实验”、“伽玛射线吸收实验”和“康普顿散射实验”等核物理实验进行仿真。由于仿真系统的结…… 查看详细 >
技术简介： 长期服役的海洋舰船、潜艇的外壳表面会产生氧化锈蚀现象，安全起见，必须定期对其外壳表面进行除锈和喷漆维护，另外，海洋平台、油库等大型钢铁装备都需要定期进行除锈和喷漆等防护。目前常用的…… 查看详细 >
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