发明公开一种基于SIFT和DDIS的智能立体仓库货物自动识别方法，包括以下步骤：S1、采集待匹配货物图像，将待匹配货物图像进行预处理，得到预处理图像；S2、对预处理图像进行目标提取，得到匹配模板图像；S3、采用SIFT特征匹配法对匹配模板图像与图像库进行粗匹配，并进行匹配对数判别；S4、采用DDIS模板匹配法对无法识别的匹配模板图像与图像库进行精匹配。对仓库货物图像进行SIFT特征匹配与DDIS模板匹配方法相结合，能将复杂货物图像较准确地识别出来，通过对货物图像的预处理以及目标提取，减少了识别所需时间，满足仓库货物识别要求的实时性。

一种网络攻击的预测方法，包括：目标网络空间的拓扑结构，有向连接关系，生成网络空间的概率图模型，提高网络攻击预测效率准确率

一种基于相关性分析的神经网络自组织遗传进化算法，构建初始神经网络，初始神经网络只包含输入层和输出层；采用BP算法训练网络，并记录训练日志数据；获取链接相关性，优化神经网络；复杂化神经网络；融合遗传进化算法迭代神经网络，输出最优神经网络模型。发明输出最优模型的迭代次数由于NEAT输出最优模型的迭代次数，输出最优的神经网络模型之前所进行的bp调节次数少于普通的bp神经网络所需要的调节次数，通过使用不同数据集进行相关实验对算法性能（准确率）进行验证，结果表明在分类问题发明的表现相当优秀。

发明涉及一种基于数据挖掘和可视化的电网事故关联原因回溯方法，属于智能检索领域，该方法包括以下步骤：s1：数据挖掘，S2：事故追溯检索,s3:结合词库关联规则展示追溯过程；发明再电力系统处于运行状态时，如果系统出现问题，保护装置的动作信息就会把故障的有关信息传送给调度中心，通过将故障信息导入到智能分析系统中，建立故障数据挖掘算法，可以对故障的数据进行分析，提取故障特征，再收集历史事故事件数据，再根据这些元素相关联的其他运行信息，进行网状拓扑展示，辅助调度人员进行事故事件数据，再根据这些元素相关联的其他运行信息，进行网状拓扑展示，辅助调度人员进行事故事件的调查，使之成为系统运行人员对电力系统故障进行快速判断和处理的依据

本发明公开了一种基于图像分割及动态阈值的字幕提取方法，包括步骤：s1、遍历视频内某一时段含字幕的视频帧，做轮廓查找和划定轮廓外部矩形边界的操作；s2、分析矩形边界的特征，获取字幕区域的位置；s3、取定间隔的视频帧，对所述字幕区域进行图像分割；S4、对分割后的图形进行灰度化处理，根据灰度图像的像素直方分布获取二值化的动态阈值；S5、基于前序步骤中获得的动态阈值进行图像二值化操作，突出字幕图形，消除噪声像素点；S6、根据所述的动态阈值以及二值化图像进行判断，对不包含字幕的图像进行忽略，仅对包含字幕的图像进行字符识别；s7、汇总识别结果去重去冗；最终获得按时间排序的字幕文本文件

本发明公开一种基于互联网数据采集的情绪指数构建方法，包括如下步骤：步骤1，获取互联网数据中针对某项投资的关注程度；步骤2，构建正负情绪指标；步骤3，从公开市场获取当月ipo数量和当日股票价格波动两项指标；步骤4，根据如下公式计算市场投资情绪指数；市场投资者情绪指数=【A/（A+B+C+D）】关注程度+【b/（A+B+C+D）】

发明提供了一种基于神经网络的智能病案文字识别的方法，发明通过新设计的卷积神经网络模块和双层神经网络的结合，新的卷积神经网络模块能加深神经网络的深度，将卷积后的特征图进行双层双向神经网络的处理，充分考虑到图片每一切片之间的联系，随着神经网络深度的加深，不会产生梯度消失的问题，还能更好的提取特征，使得本识别算法在通用文本及病案文本的识别准确率上显著提高，特别是比现有的ocr识别病案的准确率高，准确度达到98.3%，其次，本发明的算法数据集增加医学用词及医学用词训练数据，增加了医学用词的预测能力，再有，本发明的数据集是通过真实病案数据制作的数据集，能够有效的消除背景的影响

本发明公开了一种基因关联分析的修正方法及修正装置，其中，方法包括：获取新的样本的基因序列:生成新的原本：对所述的样本进行标签赋值，其中，将所述新的样本进行标签赋值，其中，将所述新的样本与预设的患病以及健康的样本进行比对，以确定所属类别并放弃或者保留；重复执行所述获取序列步骤，以得到满足预设条件的多个样本，并获取新的数据集以进行基于回归方程的似然比检验，该方法可以保持原有数据中内在的基因信息，同时不违背原有的统计检验框架，从而原有的统计检验方法也可以直接使用，提高修正的适用性和准确性，简单易实现。

通过对机床故障的预测分析，可以在一定程度上降低或者避免因机床损失，而造成的工业生成中的经济损失。目前已有的预防技术有传统方法和在线监测方法两大类，其中传统技术是指由技术人员定期或不定期的对机床的噪音、温度、转速等状态因素进行判断，推测机床的健康状态；而在线检测方法主要通过相关系统实时监控主轴电流、扭矩、振动、声音和温度等机床状态，将采集到的数据进行分析判断，从而推断机床健康程度。传统方法存在技术人员的专业能力的主观因素，无法保证准确性，可靠性差且效率低；而在线监测方法，实时性要求高，随着机床数据的不断增加，传统的集中式数据库技术会给网络流量和服务器带来一定的压力。

在国内外体育比赛的裁判中，经常发生误判的争议。目前的裁判主要依靠人工进行裁判，费时费力；人的视觉具有暂留现象，分辨事物的最高频率24HZ，即反应一次至少0.042s；此外，为探究目前处于感官认知阶段的马格努斯力对运动轨迹影响的分析，对旋转乒乓球建模，模型求解，算法设计；