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[发明专利]一种人工智能盒-CN201910249778.9在审
发明人：刘青青;赵维中;赵崇毅 -专利权人：深圳海青联合技术有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： H04N21/41 文献下载
摘要：一种人工智能盒，外壳内设有CPU以及神经网路芯片、存储装置，所述CPU分别与神经网路芯片、存储装置连接，用于各个模块之间的调度；所述存储装置用于存储样品模型；所述神经网路芯片可导入算法模型，用于人工智能计算加速
人工智能神经网路算法模型存储装置芯片存储装置连接存储样品样品模型用户数据云端上传调用网络终端调度图片

[发明专利]应用人工神经网路技术跟踪人体脉象变化的系统-CN201611251666.X在审
发明人：尚佐旭 -专利权人：天津森宇科技发展有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明创造提供了一种应用人工神经网路技术跟踪人体脉象变化的系统，包括硬件系统、神经网路系统、服务器接口模块、数据预处理模块、网络通信模块、数据存储模块、匹配跟踪模块和时频分析模块；所述硬件系统通过服务器接口模块与神经网路系统、数据预处理模块、数据存储模块、匹配跟踪模块和时频分析模块相连接；所述匹配跟踪模块与所述时频分析模块连接；所述神经网路系统采用基于J2EE平台Browser/Server结构。
应用人工神经网路技术跟踪人体脉象变化系统

[发明专利]模型训练方法及神经网络模型、图片分类方法及系统-CN202210674951.1在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人：上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种模型训练方法及神经网络模型，图片分类方法及系统。其模型训练方法包括步骤：S1:构建训练模型，所述训练模型包括第一神经网路和第二神经网路；S2:分别将训练信息输入至第一神经网路和第二神经网路：S3:将第一神经网路的特征注意力进行集成处理；S4:将第一神经网络的注意力机制迁移至第二神经网路；S5:分别对第一神经网络、第二神经网络进行更新。本申请可以将一个神经网络的知识传递给另一神经网络，既能够优化模型，又能提高训练的效率。
模型训练方法神经网络图片分类系统

[发明专利]360度全景VR视频中用户凝视点的预测方法-CN201810144688.9在审
发明人：高盛华;虞晶怡 -专利权人：叠境数字科技（上海）有限公司
申请日： 2018-02-12 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： H04N13/383 文献下载
摘要：本发明涉及360度全景VR视频中用户凝视点的预测方法，包括：获取过往用户观看特定视频时，视频帧和凝视点位置的样本集；建立人工神经网路，包括轨迹编码模块、显著性编码模块以及差值预测模块；将样本集输入人工神经网路中进行训练
凝视视频人工神经网路点位置样本集预测全景编码模块轨迹编码空间环境欧氏距离用户观看预测模块预测位置过去的视频帧显著性探索

[发明专利]一种基于RMMT神经网络与人工神经网络的混合使用方法-CN201810133334.4在审
发明人：马佳;高伟;邓森洋 -专利权人：艾凯克斯（嘉兴）信息科技有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RMMT神经网络与人工神经网络的混合使用方法，其特征在于，包含以下步骤：A、获取基于RMMT的神经网络；B、获取输入层特征权值的最小绝对值；C、样本处理；D、确定神经网络结构；E、权值初始化本发明利用基于RMMT的神经网路和人工神经网络进行混合使用方法，可以使得待训练神经网络中的初始权重更加符合实际的规律，降低过拟合对于训练结果以及整个网络的影响。
人工神经网络神经网络神经网络结构训练神经网络初始权重神经网路训练结果样本处理整个网络组合样本初始化输入层特征权拟合

[发明专利]射出成型机参数设定的方法-CN00132669.4无效
发明人：梁瑞闵;王培仁 -专利权人：盟立自动化股份有限公司
申请日： 2000-11-20 - 公布日： 2002-06-19 - 主分类号： B29C45/76 文献下载
摘要：本发明是以实验设计法结合模流分析软件,来模拟实际射出成形的过程,并分析模拟结果,以建立射出成型机参数与射出成型品品质参数之间定性关系的资料库,以及利用该资料库来训练神经网路,经训练及建立该类神经网路,用以预测该射出成型机的射出成型品品质,使用时首先输入待测的射出成型机参数至该类神经网路,经类神经网路执行后,输出预测的射出成型品品质参数,帮助操作者设定射出成型机参数。
射出成型参数设定方法

[实用新型]一种基于忆阻器的神经网络权重存储芯片-CN201921812870.3有效
发明人：陈子龙;程传同;毛旭瑞;黄北举 -专利权人：江苏集萃脑机融合智能技术研究所有限公司
申请日： 2019-10-27 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： H01L45/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种基于忆阻器的神经网络权重存储芯片，包括绝缘衬底、惰性底电极阵列、忆阻中间功能层和惰性顶电极阵列四层结构。顶电极阵列和底电极阵列垂直分布，交叉位置构成忆阻器件。本实用新型提出的基于忆阻器的神经网络权重存储芯片可以非易失存储各种复杂神经网路的权重参数，具有提高人工智能系统能效的潜力，可广泛用于人工智能终端。
一种基于忆阻器神经网络权重存储芯片

[发明专利]超分辨率卷积神经网络模型的构建方法-CN202011380940.X在审
发明人：刘明亮;王晓航 -专利权人：黑龙江大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于便携式系统的超分辨率卷积神经网络模型的构建方法。步骤1：构建卷积神经网路模型；步骤2：训练步骤1的卷积神经网路模型；步骤3：部署步骤2已训练的卷积神经网路模型，实现图像的超分辨率功能。
分辨率卷积神经网络模型构建方法

[实用新型]离体脑片神经网络振荡记录系统-CN201520063547.6有效
发明人：路承彪;王洋;姜洪波;王亚莉;王建刚;刘智华;赵静曦;杜爱林 -专利权人：新乡医学院
申请日： 2015-01-29 - 公布日： 2015-09-09 - 主分类号： G01N27/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种离体脑片神经网络振荡记录系统，包括脑片记录槽、气体供给装置、灌流给药装置、电极固定及操纵装置、神经网络信号记录装置；所述脑片记录槽为长方体形状的容器，容器内设置有凹槽，所述凹槽两侧开有通气孔，后侧的弧形部分开有混合氧气输入口和人工脑脊液循环输入口，混合氧气输入口通过管路连接所述气体供给装置，所述人工脑脊液循环输入口通过管路连接所述灌流给药装置，所述人工脑脊液循环的管路上设置有蠕动泵。本实用新型提出的改进型的离体脑片神经网路振荡记录系统，对传统的记录系统进行了诸多改进，通过混合氧气和人工脑脊液循环通入，使脑片长时间储存且保持其生物活性，可诱导出稳定的长时程的神经网络振荡活动。
离体脑片神经网络振荡记录系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的动态路由选择技术-CN201810132804.5在审
发明人：夏春秋 -专利权人：深圳市唯特视科技有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： H04L12/751 文献下载
摘要：本发明中提出的一种基于卷积神经网络的动态路由选择技术，其主要内容包括：动态路由选择网络设计、门网路设计、路由选择策略学习、监督式预训练，其过程为，首先利用少量的卷积操作和共享操作来设计前馈门网路；接着设计反馈门网路，使得参数可以共享，并且利用策略允许门网路重新使用先前的计算结果；然后在不可微分决策过程使用强化学习方法学习模型的参数；最后利用监督式预训练的方式来联合考虑前馈过程的硬门网路和反馈过程的软门网路。本发明基于卷积神经网络，实现了网络路由的动态选择，对不同的网络输入具有更好的自适应能力，同时降低了网络元器件的成本以及减少了信息传输的耗时。
网路卷积神经网络动态路由前馈自适应能力反馈动态选择决策过程路由选择强化学习网路设计网络路由信息传输选择网络共享元器件卷积软门耗时网络监督学习联合

[发明专利]基于蚁群算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法-CN201910005851.8有效
发明人：玄东吉;赵小波;侍壮飞;陈家辉;王标;钱潇 -专利权人：温州大学
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供一种基于蚁群算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法，包括确定BP神经网路及输入层、隐含层、输出层各自对应的神经元，并确定BP神经网路中的权值和阈值；将权值和阈值作为待优化参数基于蚁群算法迭代求解，得到全局最优值，并将所得到的全局最优值中每一维对应的权值和阈值对所述BP神经网路中的权值和阈值进行相应的更新，得到更新后的BP神经网络；获取动力电池外部特性的实测数据作为输入导入更新后的BP神经网络中
基于算法优化 bp 神经网络估算 soc 方法

[发明专利]基于模拟退火算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法-CN201910005852.2有效
发明人：玄东吉;赵小波;侍壮飞;王标;陈家辉;钱潇 -专利权人：温州大学
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模拟退火算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法，包括确定BP神经网路及输入层、隐含层、输出层各自对应的神经元，并确定BP神经网路中的权值和阈值；将权值和阈值作为待优化参数基于模拟退火算法迭代求解，得到最优位置点，并将所得到的最优位置点中对应的权值和阈值对BP神经网路中的权值和阈值进行相应的更新，得到更新后的BP神经网络；获取动力电池外部特性的实测数据作为输入导入更新后的BP神经网络中，得到的SOC
基于模拟退火算法优化 bp 神经网络估算 soc 方法

[发明专利]离体脑片神经网络振荡记录系统及记录的方法-CN201510046052.7有效
发明人：路承彪;王洋;姜洪波;王亚莉;王建刚;刘智华;赵静曦;杜爱林 -专利权人：新乡医学院
申请日： 2015-01-29 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： G01N27/00 文献下载
摘要：本发明提供一种离体脑片神经网络振荡记录系统，包括脑片记录槽和储存槽、气体供给装置、灌流给药装置、电极固定及操纵装置、温度控制装置、神经网络信号记录装置；所述脑片记录槽为长方体形状的容器，容器内设置有凹槽，凹槽两侧开有孔，凹槽后侧的弧形部分有混合氧气饱和的人工脑脊液输入口，所述混合氧气输入口通过管路连接所述气体供给装置，人工脑脊液循环输入口连接所述灌流给药装置，所述人工脑脊液循环的管路上设置有蠕动泵。本发明提出的离体脑片神经网路振荡记录双重给氧系统，对传统的记录系统进行了双重给氧，脑片储存方式、温控及引流装置等改进，使脑片长时间储存且保持其生物活性，可诱导出稳定的长时程的神经网络振荡活动。
离体脑片神经网络振荡记录系统方法

[发明专利]一种知识驱动的对话生成方法及装置-CN202110413536.6在审
发明人：黄民烈;周昊;朱小燕 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种知识驱动的对话生成方法及装置，包括：将待回复文本序列输入训练好的深度神经网路对话模型，得到所述待回复文本的回复文本序列；其中，所述深度神经网路对话模型储存有知识图谱实体关系的特征表示数据集；其中，所述训练好的深度神经网路对话模型是根据携带真实回复文本序列标签的待回复文本样本序列和所述知识图谱实体关系的特征表示数据集进行训练后得到的。通过本发明的方法，根据待回复文本中的非结构化信息和知识图谱的结构化信息，基于训练好的深度神经网络对话模型，计算出知识图谱中的实体表示，可以更高效地应用知识图谱来生成具有恰当语义和丰富信息量的对话回复。
一种知识驱动对话生成方法装置

[发明专利]制程终点曲线的图形辨识法及其系统以及含有执行该方法的指令的电脑可读取媒体-CN03137451.4有效
发明人：何宗轩 -专利权人：旺宏电子股份有限公司
申请日： 2003-06-20 - 公布日： 2004-03-17 - 主分类号： G06T1/40 文献下载
摘要：一种乾蚀刻制程终点曲线的辨识法及其系统，该系统以相关于该乾蚀刻制程之一组训练曲线训练一类神经网路，其中该等训练曲线含有正常与异常特征。该系统在该类神经网路处接收代表一乾蚀刻制程的终点曲线，并侦测该终点曲线中的异常特征。
终点曲线图形辨识及其系统以及含有执行方法指令电脑读取媒体

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