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[发明专利]基于粒子群算法优化支持向量机的配电网故障选线方法-CN202310512915.X在审
发明人：毛王清;李鸿杨;张青;赵航宇;葛蕾;万新强 -专利权人：国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群算法优化支持向量机的配电网故障选线方法，包括步骤：一、获取配电网中各条线路的暂态零序电流；二、对各条线路的暂态零序电流信号进行傅里叶变换，得到暂态零序电流频域信号；三、频域信号输入预先训练好的粒子群算法优化支持向量机模型中，输出配电网故障选线结果；四、判断步骤三选出的故障线路的暂态零序电流的包络线斜率是否与非故障线路的暂态零序电流的包络线斜率正负相反，当相反时，将步骤三选出的故障线路确定为故障线路；否则，返回执行步骤一。本发明能够在各种单相接地故障条件下准确选出故障线路，灵敏性、可靠性和快速性好，便于推广应用。
基于粒子算法优化支持向量配电网故障方法

[发明专利]针对深度学习领域的协同激活-CN201780087233.1有效
发明人： 李鸿杨 -专利权人：诺基亚技术有限公司
申请日： 2017-02-23 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：提供了用于包括深度卷积神经网络的机器学习的方法和包括计算机程序产品的装置。在一些示例实施例中，可以提供一种方法，其包括：在经训练的机器学习模型处接收测试图像的一部分；在该机器学习模型处激活基于测试图像的该部分所形成的卷积结果，该激活基于测试图像中的相邻区域；以及通过机器学习模型来提供被激活的输出。还描述了相关的系统、方法和制品。
针对深度学习领域协同激活

[发明专利]一种面向多运行场景的光热电站优化控制方法-CN202111318075.0在审
发明人：邵开冻;荆江平;周福举;李力;尹永昌;石爱祥;徐辉;李鸿杨 -专利权人：国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： H02J3/48 文献下载
摘要：本发明涉及电力系统调度领域，具体为一种面向多运行场景的光热电站优化控制方法。包括S1、获取光热电站的基本设计参数和负荷预测数据；S2、选择光热电站的运行模式；S3、引入熔盐质量守恒约束、熔盐能量平衡约束、熔盐温度运行范围约束、集热环节吸热约束、发电环节运行约束、光伏发电功率约束、溴化锂机组输出约束和功率平衡约束；S4、采用分支‑定界法求解步骤S2和步骤S3构成的优化控制问题。形成了约束完备、模型精确的光热电站多模式最优控制问题。解决光热电站运行控制模式单一，无法支撑电网安全稳定运行的问题。
一种面向运行场景光热电站优化控制方法

[发明专利]人工神经网络-CN201780093015.9在审
发明人： 李鸿杨 -专利权人：诺基亚技术有限公司
申请日： 2017-06-02 - 公布日： 2020-03-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：根据本发明的示例方面，提供了一种装置，该装置包括：存储器，被配置为存储卷积人工神经网络信息，该卷积人工神经网络信息包括至少一个过滤定义；以及至少一个处理核心，被配置为根据至少一个过滤定义从前面的层生成人工神经网络的后面的层的卷积结果，并且通过使用激活函数从卷积结果生成后面的层的激活结果，激活函数采取三个参量，三个参量是从所述卷积结果被得出的。
人工神经网络

[发明专利]用于深度学习的装置、方法和计算机程序产品-CN201680091938.6在审
发明人： 李鸿杨 -专利权人：诺基亚技术有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2019-08-13 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：公开了用于深度学习的装置(10)、方法、计算机程序产品和计算机可读介质。所述装置(10)包括至少一个处理器(11)；包括计算机程序代码的至少一个存储器(12)，所述存储器(12)和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器(11)一起工作，使得所述装置(10)在深度学习架构中使用二维激活函数，其中所述二维激活函数包括表示要激活的元素的第一参数和表示所述元素的邻居的第二参数。
计算机程序产品计算机程序代码存储器激活函数处理器二维计算机可读介质学习架构激活邻居配置

[发明专利]一种基于深度学习的心电信号情绪识别方法-CN201710870929.3在审
发明人： 李鸿杨;庞彦伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-09-24 - 公布日： 2018-02-27 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的心电信号情绪识别方法，包含如下步骤在各种情绪图片诱发条件下，通过胸部或者腕部，采集被试者在不同情绪下的心电数据，将采集得到的心电数据分割成固定长度的心电信号，并且为不同情绪下得到的心电数据制作相应的标签；对采集到的心电数据进行预处理，首先进行基于小波变换的基线漂移去除，之后进行噪声去除；数据标准化，对去噪后的心电数据进行归一化处理；模型训练阶段。
一种基于深度学习电信号情绪识别方法

[发明专利]一种基于确定性丢弃连接的深层卷积神经网络方法-CN201710524680.0在审
发明人： 李鸿杨;庞彦伟 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-06-30 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于确定性丢弃连接的深层卷积神经网络方法，具体包括以下步骤(1)收集训练数据集并对数据进行标签标记；(2)设置卷积神经网络的结构；(3)确定卷积滤波器权重需要丢弃的阈值t，对卷积滤波器权重进行初始化并确定迭代次数；(4)通过卷积运算得到各卷积层的特征图，并将最后一层卷积层的特征图输入到分类器中得到数据的分类结果以完成前向计算；(5)从最后一层卷积层到第一层卷积层，应用反向传播算法不断更新和优化卷积滤波器的权重参数以降低训练误差；(6)重复步骤(4)和步骤(5)，通过迭代以不断优化卷积神经网络的参数直至达到终止条件。
一种基于确定性丢弃连接深层卷积神经网络方法

[发明专利]基于Android系统的智能联合体征监测与定位装置-CN201410283547.7有效
发明人：肖怀硕;丁美娟;李秋实;李鸿杨;孙宝宝;栾小丽 -专利权人：江南大学
申请日： 2014-06-19 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于Android系统的智能联合体征监测与定位装置。该发明以目前已有传感器技术与定位技术为基础，以当前最流行的Android系统为平台，搭建一种具有友好人机交互界面、通过GPS和WIFI技术相结合的方式实现被动室内外定位、被监护者体征监测与一键触发的移动信息传输系统。该发明包括定位装置(下位机)与手机终端(上位机)。定位装置包括数据采集模块，指令处理模块，无线收发模块和定位模块。手机终端包括地理位置界面，佩戴者体征状况界面，模式选择界面。
基于 android 系统智能联合体征监测定位装置