专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种用于卷积神经网络输出层的错因修正插件-CN202310839001.4在审
  • 于效宇;陈颖璐;刘艳 - 电子科技大学中山学院
  • 2023-07-10 - 2023-09-26 - G06F18/24
  • 本发明公开了一种用于卷积神经网络输出层的错因修正插件,其是在现有的卷积神经网络模型基础上,加入一个输出层错因修正插件实现修正网络输出的目的,该错因修正插件包含修正因子和误差修正量两个修正参数,修正因子用于修正误差修正量对网络输出的影响,误差修正量用于度量数据集各类别间的相互影响,通过网络插件的方式修正模型输出,增加模型学习难度,提高了模型对物品分类、识别的能力,有效提高深度学习网络模型的分类、识别准确率,同时错因修正插件作为独立于网络结构外的一种额外结构,不参与模型反向传播和网络参数更新,因此对模型优化更加完善。
  • 一种用于卷积神经网络输出修正插件
  • [发明专利]一种模型训练的多阶段调节数据增强方法-CN202310836859.5在审
  • 于效宇;李富超;刘艳;崔永拓;朱浩贞 - 电子科技大学中山学院
  • 2023-07-10 - 2023-09-22 - G06F18/24
  • 本发明公开了一种模型训练的多阶段调节数据增强方法,包括信息预处理模块、判别器模块、训练偏好计算模块、类别信息扩增模块和训练集更新模块五个模块,该方法的步骤包括在线类别信息库的建立与模型的预训练、模型训练与判别、阶段性训练偏好的计算、类别信息的扩增和训练集更新与模型续练,本发明基于模型训练偏好对数据增强方法进行优化,优化目前大部分数据增强手动设置参数与人工匹配的问题,使数据增强与模型的匹配更具客观性,同时,在模型的训练中引入判别器,依据模型的训练情况将训练划分为多个阶段,用阶段性的训练偏好多次调节训练集的类别信息量,迫使模型在下一次训练中更加关注对某些类别的学习,使数据增强算法与模型之间的匹配更加完善。
  • 一种模型训练阶段调节数据增强方法
  • [发明专利]一种以错因强化方式动态优化损失函数的物品识别方法-CN202011477588.1有效
  • 于效宇;陈颖璐;刘艳;谈海平;李富超 - 电子科技大学中山学院
  • 2020-12-15 - 2023-05-30 - G06F17/15
  • 本发明公开了一种以错因强化方式动态优化损失函数的物品识别方法,优化后的损失函数取名为ER‑Loss,在原来的交叉熵损失函数的基础上加入惩罚项实现,惩罚项包含以下四个模块:惩罚程度的放大因子A;惩罚程度调节系数Aprob,用于在训练过程中根据实际情况调节放大因子A对数据集各类别之间的相关性和相关类别的实际输出概率的影响,让放大因子A能够自动适应训练的不同阶段;在各网络下,数据集各类别之间的相关性组合X;相关类别的概率根据模型的每一次训练情况动态调整,与现有技术相比,本发明通过惩罚程度调节系数Aprob动态调节放大因子A,识别更加灵活,同时引入各网络下,数据集各类别之间的相关性组合X,使得模型对于类别特征的判断更加全面,提高了模型对物品识别的精度,降低得到的结果与实际结果之间的偏差,能有效地提高深度学习网络模型的识别准确程度。
  • 一种强化方式动态优化损失函数物品识别方法
  • [发明专利]一种基于类别不平衡的自适应数据增强方法-CN202210641749.9在审
  • 于效宇;李富超;刘艳;陈颖璐 - 电子科技大学中山学院
  • 2022-06-08 - 2022-08-12 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于类别不平衡的自适应数据增强方法,在原来的复制粘贴增强方法上加入自适应算法,该训练方法的步骤包括:用数据集对模型进行预训练并提取相应的评估值;对原数据集的类别不平衡进行信息统计;用预训练的评估值和统计的信息计算出模型对每个类别的偏好程度,用偏好因子p表示;在自适应算法中加入参数的调节,引入微调系数T对偏好因子进行微调,引入偏好增强系数e来扩大类别之间的偏好差异;用偏好因子和增强系数组成判别式,判断每个类别是否需要进行数据扩增;对输出的结果进行范围的合理化;复制粘贴增强根据输出的结果对类别的数量信息进行微调并同步更新对应的数据标签,用新的生成的数据集进行训练能进一步提高模型的识别性能。
  • 一种基于类别不平衡自适应数据增强方法
  • [实用新型]一种线性调频的分布式光纤传感装置-CN202021720615.9有效
  • 于淼;何禹潼;张崇富;潘新建;于效宇;易子川;孔谦;高庆国 - 电子科技大学中山学院
  • 2020-08-17 - 2021-01-08 - G01D5/26
  • 本实用新型属于光纤传感装置领域,提供了线性调频的分布式光纤传感装置。其中该分布式光纤传感装置包括激光器、半导体光放大器、环形器、雪崩光电二极管和处理器;激光器,其用于在斜波信号有效区间内发射线性调频的连续光,在斜波信号无效区间内发射中心频率的连续光;半导体光放大器,其用于在脉冲波的驱动下将连续光转换为脉冲光,仅在脉冲波高电平时输出线性调频连续光,在脉冲波低电平时不输出光波;其中,斜波和脉冲波的周期和重复频率均一致;环形器,其第一端口接收脉冲光,第二端口出射的脉冲光进入传感光纤,携带环境物理量的传感光纤瑞利散射回波依次经第二端口和第三端口出射进入雪崩光电二极管后转换为电压信号;处理器,其与雪崩光电二极管相连,输出传感光纤沿线的物理量测量值。
  • 一种线性调频分布式光纤传感装置
  • [实用新型]一种等效采样的光纤分布式温度测量装置-CN202021847967.0有效
  • 于淼;何禹潼;张崇富;潘新建;于效宇;易子川;孔谦;高庆国 - 电子科技大学中山学院
  • 2020-08-28 - 2020-12-29 - G01K11/32
  • 本实用新型提供了一种等效采样的光纤分布式温度测量装置,包括:依次连接的激光器、光脉冲调制器、光耦合器、分光器、光滤波器、探测器、采样保持器、信号采集模块和处理器;所述处理器还与光脉冲调制器和步进延迟器连接,步进延迟器与保持器和信号采集模块连接;所述光耦合器还与光纤连接;采样保持器接收步进延迟器的一组等时间间隔的采样脉冲簇,对探测器传输的电信号进行采样处理获得瞬时电信号;信号采集模块将瞬时电信号转化为数字信号后利用处理器计算得到温度数据;用重建波形所需要的时间,换取采样频率的降低,实现利用常规采样频率的信号采集模块重建拥有高空间分辨率的温度测量波形,从而提高温度测量精度,降低系统成本。
  • 一种等效采样光纤分布式温度测量装置

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