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专业技术领域核心专利组合识别方法构建及其应用比较
被引量:
4
1
作者
曾闻
王曰芬
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第11期61-71,共11页
【目的】从识别指标信息的多元与不同赋权及排序算法组配的综合视角,结合大规模数据集的特点,研究核心专利组合识别方法的构建及其应用对比。【方法】通过交叉组配构建5种组合识别方法,选取6项专利特征信息,以人工智能领域为例,从整体...
【目的】从识别指标信息的多元与不同赋权及排序算法组配的综合视角,结合大规模数据集的特点,研究核心专利组合识别方法的构建及其应用对比。【方法】通过交叉组配构建5种组合识别方法,选取6项专利特征信息,以人工智能领域为例,从整体与局部层次对比各方法的特征和应用情境。【结果】不同组合识别方法在不同的数据集与时间段有较高的一致性。同时,不同方法识别的结果随着被识别的核心专利数量增加而两两间重合率逐渐减少,例如方法(1)与方法(4)的核心专利重合率由80%降至47%。【局限】仅考虑现实研究中较普遍的核心识别需求,可进一步研究针对特定的、个性化的核心识别需求的专利组合识别方法。【结论】所构建的5种组合识别方法,基于专利数据集的规模、分散程度、时间跨度和特征值表现及技术领域发展的差异,可分别应用到核心专利识别不同应用需求场景中。针对快速发展的人工智能领域,熵权法赋权结合灰色关联分析和熵权法赋权结合TOPSIS这两种方法识别效果更优。
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关键词
核心专利
识别
组合识别方法
单一赋权
组合
赋权
原文传递
成捆圆钢机器人贴标系统图像识别方法
被引量:
13
2
作者
黄风山
秦亚敏
任玉松
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期168-174,共7页
为实现成捆圆钢端面自动化及高效率贴标,建立了成捆圆钢机器人贴标系统。本文重点对复杂背景下圆钢端面图像识别进行研究,提出了一种圆钢端面图像组合识别方法。首先确定圆钢半径范围,利用分水岭分割算法对粘连图像进行分割,为防止因过...
为实现成捆圆钢端面自动化及高效率贴标,建立了成捆圆钢机器人贴标系统。本文重点对复杂背景下圆钢端面图像识别进行研究,提出了一种圆钢端面图像组合识别方法。首先确定圆钢半径范围,利用分水岭分割算法对粘连图像进行分割,为防止因过分割而造成圆钢端面图像的漏识、错识,提出了真圆度阈值和角度阈值组合算法,以实现对分割后圆钢端面图像的准确识别。然后用椭圆拟合法确定圆钢端面图像中心点像素坐标,通过Delaunay三角剖分内插值法标定完成像素坐标到世界坐标的转换,最后组建了成捆圆钢端面贴标试验系统。结果表明:成捆圆钢机器人贴标系统贴标速度为20根/min,贴标准确率高达99.8%。能满足企业实际生产需求,为国内外成捆圆钢端面自动化贴标技术的发展和实际应用提供了一定参考。
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关键词
成捆圆钢
贴标
图像
识别
真圆度阈值
角度阈值
组合识别方法
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职称材料
题名
专业技术领域核心专利组合识别方法构建及其应用比较
被引量:
4
1
作者
曾闻
王曰芬
机构
南京理工大学知识产权学院
天津师范大学管理学院
天津师范大学大数据科学研究院
出处
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022年第11期61-71,共11页
基金
国家社会科学基金重大项目(项目编号:16ZDA224)的研究成果之一。
文摘
【目的】从识别指标信息的多元与不同赋权及排序算法组配的综合视角,结合大规模数据集的特点,研究核心专利组合识别方法的构建及其应用对比。【方法】通过交叉组配构建5种组合识别方法,选取6项专利特征信息,以人工智能领域为例,从整体与局部层次对比各方法的特征和应用情境。【结果】不同组合识别方法在不同的数据集与时间段有较高的一致性。同时,不同方法识别的结果随着被识别的核心专利数量增加而两两间重合率逐渐减少,例如方法(1)与方法(4)的核心专利重合率由80%降至47%。【局限】仅考虑现实研究中较普遍的核心识别需求,可进一步研究针对特定的、个性化的核心识别需求的专利组合识别方法。【结论】所构建的5种组合识别方法,基于专利数据集的规模、分散程度、时间跨度和特征值表现及技术领域发展的差异,可分别应用到核心专利识别不同应用需求场景中。针对快速发展的人工智能领域,熵权法赋权结合灰色关联分析和熵权法赋权结合TOPSIS这两种方法识别效果更优。
关键词
核心专利
识别
组合识别方法
单一赋权
组合
赋权
Keywords
Core Patent Identification
Combination Identification Methods
Single Weighting
Combination Weighting
分类号
G306 [文化科学]
原文传递
题名
成捆圆钢机器人贴标系统图像识别方法
被引量:
13
2
作者
黄风山
秦亚敏
任玉松
机构
河北科技大学机械工程学院
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期168-174,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51075119)
河北省科技支撑重点项目(13210116D)
河北省高层次人才资助项目(C2013005004)
文摘
为实现成捆圆钢端面自动化及高效率贴标,建立了成捆圆钢机器人贴标系统。本文重点对复杂背景下圆钢端面图像识别进行研究,提出了一种圆钢端面图像组合识别方法。首先确定圆钢半径范围,利用分水岭分割算法对粘连图像进行分割,为防止因过分割而造成圆钢端面图像的漏识、错识,提出了真圆度阈值和角度阈值组合算法,以实现对分割后圆钢端面图像的准确识别。然后用椭圆拟合法确定圆钢端面图像中心点像素坐标,通过Delaunay三角剖分内插值法标定完成像素坐标到世界坐标的转换,最后组建了成捆圆钢端面贴标试验系统。结果表明:成捆圆钢机器人贴标系统贴标速度为20根/min,贴标准确率高达99.8%。能满足企业实际生产需求,为国内外成捆圆钢端面自动化贴标技术的发展和实际应用提供了一定参考。
关键词
成捆圆钢
贴标
图像
识别
真圆度阈值
角度阈值
组合识别方法
Keywords
Round bales
Labeling
Image recognition
True roundness threshold
Angle threshold
Combined recognition algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
专业技术领域核心专利组合识别方法构建及其应用比较
曾闻
王曰芬
《数据分析与知识发现》
CSSCI
CSCD
北大核心
2022
4
原文传递
2
成捆圆钢机器人贴标系统图像识别方法
黄风山
秦亚敏
任玉松
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016
13
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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