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[发明专利]基于单隐层神经网络的图像识别方法及相关设备-CN202110444011.9在审
发明人：郑凤;刘泽宇 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供一种基于单隐层神经网络的图像识别方法及相关设备。获取用户输入的图像数据，对所述图像数据进行预处理；将经过所述预处理的所述图像数据输入目标检测模型进行多标签分类，得到每个所述图像数据对应的类别标签；输出带有所述类别标签的所述图像数据；其中，所述目标检测模型为单隐层神经网络模型，所述单隐层神经网络模型中的单隐层的神经元数量采用评价‑行动‑反馈JAF算法对所述神经网络模型进行预训练而确定。本公开提供的一种基于单隐层神经网络的图像识别方法及相关设备，可以自适应的调整神经网络结构，提高对图像识别的准确率。
基于单隐层神经网络图像识别方法相关设备

[发明专利]深层神经网络的辨别预训练-CN201210488501.X有效
发明人：弗兰克塞得;邓丽;俞栋;李钢 -专利权人：微软公司
申请日： 2012-11-26 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：提出了预训练深层神经网络（DNN）的隐层的辨别预训练技术实施例。大体上，首先利用误差反向传播（BP）使用标签来辨别地训练单隐层神经网络。然后，在丢弃之前的单隐层神经网络的输出层之后，连同新输出层在之前训练的隐层的顶上添加另一随机初始化的隐层，所述新输出层表示分类或识别的目标。然后利用同一策略辨别地训练作为结果产生的多隐层DNN等等，直到达到期望数量的隐层。这产生了预训练的DNN。所述辨别预训练技术实施例具有如下的优点：使得DNN层权重接近良好的局部最优，而仍使其留在具有高梯度的范围内，从而能够有效地对其进行微调。
深层神经网络辨别训练

[发明专利]基于ELM极限学习机的色彩空间转换方法-CN201510306105.4在审
发明人：李东新;陈萍 -专利权人：河海大学
申请日： 2015-06-05 - 公布日： 2015-09-16 - 主分类号： H04N9/64 文献下载
摘要：极限学习机的色彩空间转换方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：采用专业测量仪器测得不同RGB驱动值经过显示器输出的XYZ的参数值，建立样本集；步骤2：根据所述步骤1所述的样本集，以及输出期望值，建立单隐层神经网络模型，给定隐层输出函数及隐层节点个数，随机生成隐层节点参数，计算隐层输出矩阵，最后得到单隐层神经网络最优权值；步骤3：根据步骤2获得的神经网络训练结果，建立RGB到XYZ色彩空间的转换模型。
基于 elm 极限学习机色彩空间转换方法

[发明专利]一种实现数据预读的方法及装置-CN201510053032.2有效
发明人：文中领;张书宁;徐旸;刘友生;吴庆民 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2015-02-02 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： G06F12/0877 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现数据预读的方法及装置，包括对单隐层神经网络进行训练获得预设层数的多隐层神经网络；基于训练完成的预设层数的多隐层神经网络对存储系统的数据预读到缓存。本发明方法通过多隐层神经网络对存储系统的数据进行预读到缓存，实现了随机IO数据预读，保证了缓存中预读数据的准确性，提高了存储系统的性能。
一种实现数据方法装置

[发明专利]基于深度学习的单轮对话数据分类方法、装置和电子设备-CN201810644408.0有效
发明人：杨鹏 -专利权人：北京慧闻科技（集团）有限公司
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请涉及基于深度学习的单轮对话数据分类方法、装置和电子设备。该方法包括：对获取的单轮对话数据进行词向量转化以获得所述单轮对话数据的词向量表示；通过双向长短期记忆层处理所述单轮对话数据的词向量表示以获得与所述单轮对话数据对应的隐状态序列；以注意力机制层对所述隐状态序列中的每个隐状态进行加权求和以获得与所述单轮对话数据对应的句子向量表达；以及，以用于分类的逻辑回归模型处理所述句子向量表达以获得所述单轮对话数据相对于所述逻辑回归模型的多个标签的概率分布。这样，可以通过双向长短期记忆和注意力机制对单轮对话数据中的用户特征进行提取，从而改进单轮对话场景下的分类效果。
基于深度学习轮对数据分类方法装置电子设备

[发明专利]用于单频光纤激光器的智能设计系统-CN202310861334.7在审
发明人：潘伟巍;张磊;董金岩 -专利权人：上海频准激光科技有限公司
申请日： 2023-07-13 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于单频光纤激光器的智能设计系统，包括：处理器和存储有计算机程序的存储器，当计算机程序被处理器执行时，实现以下步骤：对待优化激光器参数序列进行特征提取，得到隐层特征向量，对隐层特征向量进行特征重构，得到重构参数序列，根据重构参数序列和目标评价项序列，确定优化损失，根据优化损失，对隐层特征向量进行更新，得到更新特征向量，对更新特征向量进行特征重构，得到优化参数序列，可知，能够对隐层特征向量在深层空间进行优化调整，以满足根据用于描述需求的目标评价项序列确定的优化损失，实现智能化设计调整，从而提高单频光纤激光器设计的效率和准确率，以适应日益增长的单频光纤激光器的定制化需求。
用于光纤激光器智能设计系统

[发明专利]基于一致正则化的在线超限学习机目标识别方法及系统-CN202110436775.3有效
发明人：徐昕;曾宇骏;呼晓畅;方强;周思航;施逸飞 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-04-22 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06V10/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于一致正则化的在线超限学习机目标识别方法及系统，本发明包括进行基于单隐层前馈神经网络的分类器的学习和训练的下述步骤：针对训练图像进行特征提取，得到相应的图像特征集，并将图像特征集随机划分为多个特征子集；对所划分的特征子集，分别生成对应的近邻特征样本；将一致正则化约束引入在线超限学习目标优化函数，随机生成首先单隐层前馈神经网络的隐层节点参数，选取任一特征子集及其邻近样本进行初始化网络权重生成，基于剩余特征子集进行网络权重的迭代更新以完成基于单隐层前馈神经网络的分类器的学习与训练
基于一致正则在线超限学习机目标识别方法系统

[发明专利]一种隐柱可视模板现浇复合承重墙及其施工方法-CN202210116705.4在审
发明人：李云峰;闫秀东;李中峰;崔秋月;周艳玲;高海霞;毕玉方;郭明辉;陈胜强;邵海峰;郭明 -专利权人：河北新农建节能科技有限公司
申请日： 2022-02-07 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： E04B2/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种隐柱可视模板现浇复合承重墙及其施工方法，包括保温层、隐柱、现浇混凝土层、网状钢筋、金属腹杆、金属免拆可视模板、隐梁和现浇楼板，隐柱完全或部分嵌入保温层，隐梁部分嵌入或完全贯通保温层，现浇楼板完全或局部穿过保温层与两层现浇混凝土层连接，网状钢筋位于现浇混凝土层中远离保温层一侧，网状钢筋远离保温层的一侧覆盖有金属免拆可视模板，金属腹杆穿过保温层延伸超出网状钢筋的平面位置。本发明在复合剪力墙的保温层中，以单侧、双侧或中部设置隐柱的方式，不仅显著增加两页现浇混凝土层的承载能力、协同工作性能和整体稳定性，还解决了结构热桥问题，避免产生冷凝。
一种可视模板复合承重墙及其施工方法

[发明专利]使用单隐层解决非线性问题的BP神经网络分类方法-CN201610777655.9在审
发明人：崔维力;赵伟;李淼 -专利权人：天津南大通用数据技术股份有限公司
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种使用单隐层解决非线性问题的BP神经网络分类方法及分类器，包括建立BP神经网络模型，其中，所述BP神经网络模型采用单隐层前馈网络；对BP神经网络模型的输入端的权重参数进行优化；输入数据至所述本发明可以减小使用多隐层解决非线性可分问题所带来的资源消耗大，计算代价大等问题，提高神经网络的工作效率。
使用单隐层解决非线性问题 bp 神经网络分类方法

[发明专利]一种基于优化极限学习机的预测模型-CN201710088050.3在审
发明人：逯鹏;郭赛迪;林予松;李奇航;刘豪杰;牛新;张景景;张行进 -专利权人：郑州大学
申请日： 2017-02-19 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用基于单隐层前馈神经网络(SLFNs)的极限学习机(ELM)算法的心血管疾病(CVD)预测模型——ELPSO‑ELM混合智能算法预测模型。变异、Pg各维opposition‑based变异、Pg整体opposition‑based变异、DE‑based变异，建立增强领导粒子的粒子群算法(ELPSO)，以粒子群(PSO)算法的优化策略，对单隐层前馈神经网络(SLFNs)隐层单元参数进行优化，设计了ELPSO‑ELM混合智能算法预测模型。
一种基于优化极限学习机预测模型

[发明专利]基于梯度下降法与广义逆的复值神经网络训练方法-CN201710091587.5在审
发明人：桑兆阳;刘芹;龚晓玲;张华清;陈华;王健 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2017-02-20 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于梯度下降法与广义逆的复值神经网络训练方法，步骤一，选择单隐层复值神经网络模型；步骤二，利用梯度下降法和广义逆计算单隐层复值神经网络中的权值矩阵和权值向量，步骤三,根据权值矩阵和权值向量本发明的隐层输入权值是通过梯度下降法迭代产生，输出权值始终通过广义逆来求解。本方法迭代次数少，相应的训练时间短，收敛速度快，并且学习效率高，同时所需的隐层节点个数少。
基于梯度下降广义神经网络训练方法

[发明专利]一种选矿生产全流程精矿产量预报系统及方法-CN201410492225.3有效
发明人：丁进良;王海涛;刘长鑫;柴天佑 -专利权人：东北大学
申请日： 2014-09-24 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：模型集成单元和数据存储单元；选矿生产全流程精矿产量预报方法，获取选矿生产全流程生产指标历史数据，从中选取精矿产量作为预报指标数据，将多个生产指标作为输入指标数据，形成新的数据集，将新的数据集分为训练数据集和验证数据集，建立单隐层前馈网络模型，将输入指标数据作为该模型的输入，将预报指标数据作为该模型的输出，求得单隐层前馈神经网络隐含层输出矩阵，对单隐层前馈神经网络进行集成，确定选矿生产全流程精矿产量预报模型，在实际选矿生产全流程中，实时采集生产指标数据
一种选矿生产流程精矿产量预报系统方法

[实用新型]一种隐横条网眼效应的生物可降解单面纬编面料-CN202223496050.2有效
发明人：王启明;陈力群;许贻东;蒲剑;张佩华 -专利权人：泉州海天材料科技股份有限公司;东华大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： D04B1/12 文献下载
摘要：一种隐横条网眼效应的生物可降解单面纬编面料，由40S棉与生物可降解聚酯纤维混纺纱、75D/72F细旦轻网络结构再生聚酯DTY长丝交织而成；包括正面和反面，正面设有隐横条正面线圈织物层，反面设有隐横条网眼效应的反面线圈织物层；隐横条正面线圈织物层由隐凸横条纹和隐凹条纹交替配置而成，隐凸横条纹由粗纱线连续多个横列正面线圈编织构成，隐凹条纹由细纱线1个横列正面线圈编织构成；隐横条网眼效应的反面线圈织物层分布有凸显条纹，凸显条纹上具有由细纱线以1隔5针单针单列集圈悬弧且以点状形式分布于反面线圈横列表面；本实用新型面料具有单面织物两面不同外观效应、生物可降解特性，以及吸湿、柔软、透气和抗起毛起球等性能。
一种隐横条网眼效应生物降解单面面料

[发明专利]一种单目视觉深度估计方法-CN201811246664.0有效
发明人：周武杰;袁建中;吕思嘉;钱亚冠;向坚;张宇来 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种单目视觉深度估计方法，其先构建卷积神经网络，其包括输入层、隐层和输出层；隐层包括编码框架、译码框架和上采样框架；然后使用训练集中的单目图像作为原始输入图像，输入到卷积神经网络中进行训练，得到训练集中的每幅原始的单目图像对应的估计深度图像；接着通过计算训练集中的单目图像对应的估计深度图像与对应的真实深度图像之间的损失函数值，得到卷积神经网络训练模型及最优权值矢量和最优偏置项；再将待预测的单目图像输入到卷积神经网络训练模型中
一种目视深度估计方法

[发明专利]一种基于单隐层神经网络的场景识别方法-CN201610069804.6在审
发明人：程东生;俞文静;范广璐;赵大青;何晓玲;孟辅贤;吴昊;石晓波;倪时龙;许成功;吕君玉;曾伟波 -专利权人：国家电网公司;国网安徽省电力公司;福建亿榕信息技术有限公司
申请日： 2016-02-01 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于单隐层神经网络的场景识别方法，其特征在于：包括训练阶段和识别阶段；所述训练阶段包括：对预先采集的用于训练的样本图像集进行预处理，提取预处理后的样本图像集的局部梯度统计特征，将所述局部梯度统计特征以及对应场景类别标签加入到单隐层神经网络分类器进行层级式监督学习，得到复数个不同的多类单隐层神经网络的最优参数，根据所述最优参数构建多层级场景分类器；所述识别阶段包括：对待识别的图像集进行预处理，提取预处理后的待识别图像集的局部梯度统计特征，将该局部梯度统计特征向量送入所述多层级场景分类器中进行识别
一种基于单隐层神经网络场景识别方法

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