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公开(公告)号：CN110399876B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910815317.3
申请日：2019-08-30
申请人： 东北大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/84 , G06N5/04
摘要： 本发明公开一种基于关系推理的目标搜索方法，属于计算机视觉识别技术领域，该方法通过优化Apriori算法，建立对象间的关系图，再通过简化YOLO V3，输出需要搜索的目标物体，并用边界框标出，即使目标物体不在视线范围内，通过建立的对象间的关系图也能够找到预期目标物体最有可能出现的其他相关对象，用边界框框出其他相关对象并输出，本发明缩小了Apriori算法的搜索范围并提高了对象搜索的效率，为物体间交互操作提供依据。
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公开(公告)号：CN110501742A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910776934.7
申请日：2019-08-22
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开一种采用Boosting集成学习算法对地震事件进行区分的方法，属于地震学与机器学习交叉技术领域，该方法使用决策树作为Boosting框架下弱分类器的分类算法，通过更新权重，重视误差样本在训练弱分类器中的作用，训练产生多个弱分类器，然后使用线性结合策略得到一个强分类器，最后使用强分类器对地震信号进行分类识别，在识别时采用记录到该事件的多个台站投票的方式决定该地震事件是天然地震还是非天然震动事件，识别准确率可达90％以上。该方法不仅提高了对天然地震和非天然震动事件的分类识别准确率，还提高了对地震事件进行区分的效率。
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公开(公告)号：CN110675849B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN201910868054.2
申请日：2019-09-11
申请人： 东北大学
摘要： 本发明一种基于贝叶斯网络生成Bossa Nova风格音乐节奏的方法。首先通过建立Bossa Nova风格音乐节奏的推理模型并进行优化，然后建立音乐节奏的先验知识库，生成带有音乐节奏先验知识库的音乐节奏推理模型，最后采用VE算法对音乐节奏进行推理，通过递归的方式来生成条件概率表的信息，根据得到的条件概率表的信息，选取概率最高的条件，按照BN参数配置表的信息得到Bossa Nova风格的音乐节奏。结果证明本发明提供的技术方案可以通过较少的先验音乐的输入，有效提高了音乐节奏的生成效率，快速生成Bossa Nova风格的音乐节奏，并且得到的Bossa Nova风格的音乐节奏较为准确。
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公开(公告)号：CN110399876A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910815317.3
申请日：2019-08-30
申请人： 东北大学
摘要： 本发明公开一种基于关系推理的目标搜索方法，属于计算机视觉识别技术领域，该方法通过优化Apriori算法，建立对象间的关系图，再通过简化YOLO V3，输出需要搜索的目标物体，并用边界框标出，即使目标物体不在视线范围内，通过建立的对象间的关系图也能够找到预期目标物体最有可能出现的其他相关对象，用边界框框出其他相关对象并输出，本发明缩小了Apriori算法的搜索范围并提高了对象搜索的效率，为物体间交互操作提供依据。
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公开(公告)号：CN110675849A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910868054.2
申请日：2019-09-11
申请人： 东北大学
摘要： 本发明一种基于贝叶斯网络生成Bossa Nova风格音乐节奏的方法。首先通过建立Bossa Nova风格音乐节奏的推理模型并进行优化，然后建立音乐节奏的先验知识库，生成带有音乐节奏先验知识库的音乐节奏推理模型，最后采用VE算法对音乐节奏进行推理，通过递归的方式来生成条件概率表的信息，根据得到的条件概率表的信息，选取概率最高的条件，按照BN参数配置表的信息得到Bossa Nova风格的音乐节奏。结果证明本发明提供的技术方案可以通过较少的先验音乐的输入，有效提高了音乐节奏的生成效率，快速生成Bossa Nova风格的音乐节奏，并且得到的Bossa Nova风格的音乐节奏较为准确。
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