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公开(公告)号：CN103487463B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310323104.1
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种基于网格优化的支持向量机分类器参数选择的蜂蜜检测方法，其特征在于网格优化利用穷举法，在预先估计的取值范围内按一定的步长对范围内的所有点进行逐个搜索，确定最终最优参数，以2为底数，在2-4到210间对r和c进行穷举搜索。当c=5.2780，r=0.1088时，训练集样本判别准确率最高，为96.25%，在此条件下，建立模型，利用预测集进行检验。最终判别准确率为96.20%，样本76/79，其中油菜蜜23/23，椴树蜜16/17，洋槐蜜37/39。
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公开(公告)号：CN103942545A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410190389.0
申请日：2014-05-07
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于双线压缩数据空间维度缩减的人脸识别方法和装置，属于模式识别技术领域。本发明采用欧氏距离模糊判定方法计算隶属度描述两两样本之间近邻关系，采用惩罚机制对不同模式类间的离散度和同一模式类内的离散度同时进行约束，得到的特征空间具有更强的代表性和判别性。此外，本发明基于图像二维矩阵直接进行处理，对图像矩阵的行方向和列方向分别进行维数压缩，避免了矩阵分解奇异值和维数过高等问题，在保证识别精度的基础上降低计算量和计算复杂度。
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公开(公告)号：CN103575764A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310323226.0
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于支持向量机算法优化的蜂蜜检测方法，选择5种不同蜜源作为研究样品，分别为：1）油菜蜜，采自西部地区的重庆涪陵区和永川区；2）荔枝蜜，采自华南地区的广西南宁；3）荆条蜜，采自华北地区的北京密云等地；4）洋槐蜜，采自华东的山东莱阳；5）椴树蜜，采自东北的吉林敦化及黑龙江哈尔滨；利用气敏传感器阵列与不同挥发性成分的吸附差异对待测样品蜂蜜进行检测；其中蜂蜜挥发性成分与传感器特征吸附后，改变半导体传感器表层电流强度，通过数字转换，获得各样品的响应曲线，从而对样品进行检测分析利用提取出的电子鼻特征信息建立支持向量机判别模型，对不同蜜源的样本进行分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103499663A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310323247.2
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于遗传算法的龙井茶品质检测等级模型中传感器的选择方法，应用方差分析的原理，把每根传感器当作一个因素，不同样品的响应当作水平，进行方差齐性检验，保证数据满足方差分析的条件，应用SPSS数据分析软件对所有等级样品的传感器数据分别进行单因素方差分析计算F值，F值表明同一传感器对不同类样品的区分能力，F值越大，区分度则越大。
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公开(公告)号：CN103499608A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310323337.1
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种基于蚁群算法的表征蜂蜜差异性智能嗅觉图谱特征提取方法，蚁群算法属于启发式特征选择方法，利用算法的自动迭代进化，对特征点选择进行自动寻优，直到获得最优结果，其特征在于将蚁群算法应用于特征点的选择，算法模拟遗传算法。利用各特征点选择后的Bayes判别准确率以及所选择的特征点数为适应性函数，寻求最优的向量组合，该算法主要创新点包括：（a）将特征点选择数加入适应函数中，并设定代价参数，通过参数调节，可以根据需要对特征点数和判别准确率进行取舍；（b）为避由于特殊点导致的更新方向错误，设置最优集，以最优集合代替单一最优点进行选择；（c）信息素更新程度与适应函数提高成正比，算法优化效果好，则更新幅度增大；（d）为加快计算速度，对效果较差的向量加快挥发速度，减小信息素浓度，减小其对后期计算干扰。
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公开(公告)号：CN103499606A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310323187.4
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种基于核主成分分析的表征蜂蜜差异性智能嗅觉图谱特征提取方法，此类方法所选择的特征点具有一定的化学意义，结合化学结果可以较好的进行解释，其特征在于核主成分分析KPCA将核函数引入主成分分析PCA中,KPCA利用核函数，将数据投影至高维空间中。由于数据投影后相互间更加分散，因此可以将一些在低维空间中不可分的信号进行区分，并提取更具有代表性的特征进行提取。
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公开(公告)号：CN103488868A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310323251.9
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
Abstract: 一种建立蜂蜜品质差异的智能嗅觉判别模型的研究方法，其特征在于：采用线性模式识别方法与非线性模式识别方法，建立五类蜂蜜品质差异的智能嗅觉判别模型：（1）蜜源差异模型；（2）产地差异模型；（3）不同贮藏期模型；（4）掺假判别模型；（5）造假鉴别模型。通过比较找出不同蜂蜜类别差异的最佳智能嗅觉判别模型，验证差异化信息挖掘的效果，实现蜂蜜香气特征的智能嗅觉表征。
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公开(公告)号：CN103487465A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310323188.9
申请日：2013-07-30
Applicant: 中国标准化研究院
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种基于方差比的表征蜂蜜差异性智能嗅觉图谱特征提取方法，选择5种不同蜜源作为研究样品，分别为：1）油菜蜜，采自西部地区的重庆涪陵区和永川区；2）荔枝蜜，采自华南地区的广西南宁；3）荆条蜜，采自华北地区的北京密云等地；4）洋槐蜜，采自华东的山东莱阳；5）椴树蜜，采自东北的吉林敦化及黑龙江哈尔滨，其特征在于气敏传感器阵列是采用Fox4000型电子鼻，该电子鼻由18根金属氧化物半导体气敏传感器与HS100顶空自动进样器组成，在于对每根传感器的各个信号点计算其样本中间方差和种内方差比，根据方差比的大小对信号点进行选择，方差比选择直接通过比较各信息点下，种间方差与种内方差比来对信息点进行选择，不需借助其他模式判别的方法。
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