基于子空间集成学习的步态识别算法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201710262740.6

申请日：

2017-04-20

公开(公告)号：

CN107066984A

公开(公告)日：

2017-08-18

发明(设计)人：

王艳胡光亮何嘉吴锡周激流

申请人：

申请人地址：

610000 四川省成都市一环路南一段24号

IPC主分类号：

G06K900

IPC分类号：

代理机构：

北京华仲龙腾专利代理事务所(普通合伙) 11548

代理人：

李静

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2017-08-18	公开	公开
2021-06-11	发明专利申请公布后的视为撤回	发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06K 9/00 申请公布日:20170818
2017-09-12	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101747171531 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2017102627406 申请日:20170420

共 50 条

[1]

递减子空间集成学习算法 [P].

陈科 ;

周羿 .

中国专利 :CN103631753A ,2014-03-12

[2]

基于完全矫正Boosting和子空间学习算法的步态识别方法 [P].

王艳 ;

潘沛克 ;

何嘉 ;

吴锡 ;

周激流 .

中国专利 :CN107103296A ,2017-08-29

[3]

一种基于联合层次选择的子空间学习的跨视角步态识别方法 [P].

贲晛烨 ;

肖瑞雪 ;

李玉军 ;

陈雷 ;

黄天欢 ;

任家畅 .

中国专利 :CN113496149A ,2021-10-12

[4]

基于集成学习算法的空域流量预测方法 [P].

潘卫军 ;

高健伟 ;

姜沿强 ;

蒋培元 ;

张坚 ;

陈晟 ;

王玄 ;

左青海 ;

栾天 ;

李正阳 .

中国专利 :CN118036714B ,2024-06-11

[5]

基于代价敏感改进的CsAdaBoost集成学习算法 [P].

范丽君 ;

郁嘉毅 ;

李准 ;

吴宗异 ;

施开发 ;

陈冠 ;

朱洪志 .

中国专利 :CN117786538A ,2024-03-29

[6]

基于集成学习算法的空域流量预测方法 [P].

潘卫军 ;

高健伟 ;

姜沿强 ;

蒋培元 ;

张坚 ;

陈晟 ;

王玄 ;

左青海 ;

栾天 ;

李正阳 .

中国专利 :CN118036714A ,2024-05-14

[7]

基于深度子空间切换集成学习的多源异构数据融合方法 [P].

李勇明 ;

张馨月 ;

王品 ;

曾孝平 ;

谭晓衡 ;

刘书君 ;

张新征 ;

李东 ;

谢廷杰 .

中国专利 :CN108985365A ,2018-12-11

[8]

基于LSTM和集成学习算法的ROP预测方法 [P].

陈一帆 ;

陈鹏举 ;

代献伟 ;

龚敬 ;

陆坤斌 ;

汪佳伟 .

中国专利 :CN120162661A ,2025-06-17

[9]

基于集成学习算法的脓毒症预后预测方法 [P].

杨勇 ;

柯常杰 ;

孙芳芳 ;

翟明威 .

中国专利 :CN113593708A ,2021-11-02

[10]

基于集成学习算法的用户异常用电行为识别方法及系统 [P].

程宏亮 ;

刘宏 ;

淡阳 ;

姚关琦 ;

王旭 ;

周蔚 ;

赵宏斌 ;

蔡雨楠 ;

孙红宝 ;

陈维 ;

刘嘉 ;

马丽娜 ;

张洋 .

中国专利 :CN109615555A ,2019-04-12

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