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公开/公告号CN113222045A
专利类型发明专利
公开/公告日2021-08-06
原文格式PDF
申请/专利权人 浙江大学;
申请/专利号CN202110575307.4
发明设计人 张新民;张宏毅;
申请日2021-05-26
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;
代理人贾玉霞
地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
入库时间 2023-06-19 12:07:15
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-06-24
授权
发明专利权授予
机译: 基于特征加权的深度学习类型分类方法
机译: 基于正交非负矩阵分解建立基础矩阵的用户方法的特征识别装置及基于正交半监督非负矩阵分解建立基础矩阵的用户方法的特征识别装置
机译: 利用基于正交半监督的非负矩阵分解(OSSNMF)的特征数据识别用户运动特征的方法和装置
机译:基于压缩自编码器的旋转机械故障诊断的自动鲁棒特征学习方法
机译:基于三分量Fisher的特征加权加权PolSAR图像分类方法
机译:基于重力搜索的半监督加权核聚类用于故障诊断
机译:基于半监督学习和特征加权学习的混合分类方法
机译:半监督学习的增强分类方法,用于基于可靠性的系统设计。
机译:基于视觉传感器数据的新型半监督特征提取方法及其在汽车装配故障诊断中的应用
机译:基于加权联合稀疏表示的无稳压对齐人脸识别的分类方法
机译:基于Cloude-pottier特征值/特征向量分解的新分类方法