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[发明专利]一种行人轨迹的预测方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310611100.7在审
发明人：陈小波;张欢嘉;赵峰 -专利权人：山东工商学院
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明公开一种行人轨迹的预测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及车辆智能驾驶技术领域，方法包括：基于当前时间段所有行人轨迹信息，采用第一多层感知机、正弦位置编码、a1个第一entmax函数、第二多层感知机、第三多层感知机、a1个更新后的第一entmax函数、更新后的第二多层感知机、更新后的第三多层感知机、第四多层感知机、第五多层感知机、a2个第二entmax函数、第六多层感知机、第七多层感知机、a3个第八多层感知机、a3个第九多层感知机、a3个第十多层感知机、a3个第三entmax函数、第十一多层感知机、第十二多层感知机和第十三多层感知机，确定待下一时间段轨迹信息，提高了行人轨迹预测的精度。
一种行人轨迹预测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]多层感知机的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010560645.6在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了多层感知机的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术和深度学习领域，可应用于图像处理。具体方案为：先生成感知机搜索空间，再根据感知机搜索空间生成待训练多层感知机；接着，对待训练多层感知机进行训练并进行性能评估，当评估结果不满足评分要求时对待训练多层感知机进行迭代更新，直至评估结果满足评分要求或者对待训练多层感知机的迭代更新次数达到预设迭代次数通过本申请实现了多层感知机的自动生成，在感知机搜索空间中进行自动搜索以生成多层感知机，可以使得多层感知机中不同隐藏层之间的感知器是非全连接的，从而能够降低过拟合现象出现的概率，保证多感知机模型的性能，提高多感知机模型的鲁棒性
多层感知生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于张量串分解的多层感知机非线性压缩方法-CN202010785534.5在审
发明人：赵广社;魏育豪;王鼎衡;武碧娇 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于张量串分解的多层感知机非线性压缩方法。首先利用张量串分解，将多层感知机中的全连接层权重矩阵转化为张量串分解形式；然后在张量串中的每个因子张量之间插入非线性函数，使整个多层感知机转化为轻量化的更深层次的新多层感知机；最后通过少量次数的训练对新的多层感知机进行微调本发明能够在利用张量串分解对多层感知机进行压缩的基础上，提高整个多层感知机的非线性表达能力，既节省了多层感知机的存储空间，还在一定程度上提升了多层感知机的识别准确率。
一种基于张量分解多层感知非线性压缩方法

[发明专利]数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110892844.1在审
发明人：丁霄汉;张祥雨 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京迈格威科技有限公司
申请日： 2021-08-04 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取多层感知机的输入数据；将输入数据输入到多层感知机中，得到处理结果，多层感知机包括：全局感知机，被配置为对输入数据进行分块，得到输入数据对应的分块结果，对分块结果进行全局感知处理，得到输入数据对应的全局感知结果；目标全连接层，被配置为对全局感知结果进行处理，得到处理结果，多层感知机通过对原始模型进行转换操作而得到。多层感知机同时具有较快的处理速度和较高的精度，兼顾全局感知能力、分块感知能力、局部感知能力。
数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种层次化视觉多层感知机的图像识别分类方法-CN202310173528.8在审
发明人：赖申其;钱炜;杨政;何晓飞 -专利权人：杭州飞步科技有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种层次化视觉多层感知机的图像识别分类方法。建立一个带有层次化的视觉多层感知机的感知神经网络，将图像输入到感知神经网络中分类识别处理，获得图像的类别；所述的感知神经网络包括连续依次进行的一个卷积层和四个感知模块，第一个感知模块仅只由一个紧凑区域多层感知机构成，第二个感知模块是由一个卷积层和一个紧凑区域多层感知机构成，第三个感知模块和第四个感知模块是由一个卷积层和一个稀疏区域多层感知机构成。本发明的视觉多层感知机结构具备全局感受野，方法既能捕获局部特征，也能捕获全局特征，并可以在下游任务上取得较好结果。
一种层次视觉多层感知图像识别分类方法

[发明专利]一种应用于三维工件模型分类的多层感知神经网络方法-CN201810761938.3在审
发明人：宋丽梅;茹愿;郭庆华 -专利权人：天津工业大学
申请日： 2018-07-11 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于机器视觉和人工智能领域，涉及一种应用于三维工件模型分类的多层感知神经网络方法。该方法通过多层感知神经网络对三维工件模型进行训练，建立应用于三维工件模型分类识别的多层感知神经网络。经过测试选取识别效果最佳的多层感知神经网络模型，利用识别效果最佳的多层感知神经网络模型对三维工件模型进行识别，得到分类结果。本发明设计的多层感知神经网络，可以有效地缓解由于人工分类所造成的分类错误以及三维工件模型分类所消耗的大量人力成本。
多层感知神经网络三维工件模型分类应用人工智能领域分类结果机器视觉人工分类人力成本有效地测试消耗分类缓解

[发明专利]基于多层感知机的生物自发荧光三维成像方法-CN201810407969.9有效
发明人：田捷;王坤;高源;安羽;周辉 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多层感知机的生物自发荧光三维成像方法，包括：步骤1：使用蒙特卡洛仿真生成训练样本集；步骤2：构建多层感知机，所述多层感知机包括输入层，隐含层和输出层；步骤3：模型训练，利用步骤1所生成的训练样本集对步骤2所构建的多层感知机及其权重进行模型训练；以及步骤4：实际在体重建，将步骤3训练好的模型及权重保存，利用步骤2所构建的多层感知机，重建得到实际在体的体内生物自发荧光光源分布结果。该方法基于统计学习的机器学习理论，提出了利用蒙特卡洛仿真生成感知机仿真训练样本，并扩充仿真训练样本，从而加大了多层感知机的训练规模，提高了多层感知机的重建能力和生物自发荧光三维成像的重建精度。
基于多层感知生物自发荧光三维成像方法

[发明专利]一种基于鸽群优化算法的多层感知器训练方法-CN201811086479.X在审
发明人：叶志伟;孙一恒;王春枝;苏军;金灿;孙爽;郑逍;陈凤;刘伟;严灵毓 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-09-18 - 公布日： 2019-02-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鸽群优化算法的多层感知器训练方法，首先初始化鸽群算法的基本参数，随机初始化个体的位置和范围；然后在指南针算子阶段根据具体的公式更新鸽子的位子和速度，旨在扩大多层感知器的参数寻优范围；接下来在地表算子阶段利用具体的公式加快收敛速度和深入挖掘局部最优；在每次迭代中，用于评价个体的适应度值的函数是个体所携带的参数对应的多层感知器的均方误差；本发明与传统的BP算法在训练多层感知器的过程中，能够克服BP算法训练多层感知器易陷入局部最优解和寻优过程慢的特性，能够尽可能的挖掘出最优性能的多层感知器参数，提升了多层感知器的性能。
多层感知器算法群优化算子随机初始化参数寻优基本参数均方误差最优性能初始化传统的适应度最优解挖掘指南针迭代寻优鸽子收敛地表携带更新

[发明专利]一种结冰风洞云雾场参数获取方法和存储介质-CN202211195363.6有效
发明人：易贤;谢腾;熊浩;彭博 -专利权人：中国空气动力研究与发展中心低速空气动力研究所
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：该方法包括：根据工况参数对第一多层感知机进行训练，并根据工况参数下的结冰图像对卷积神经网络进行训练，第一多层感知机用于获得参数特征，卷积神经网络用于获得冰形轮廓特征；将第一多层感知机获得的参数特征和卷积神经网络获得的冰形轮廓特征进行特征融合，根据融合后的特征对第二多层感知机进行训练，第二多层感知机用于获得云雾场参数辨识值；根据工况参数、结冰图像、训练完成的第一多层感知机、卷积神经网络和第二多层感知机，获得云雾场参数辨识值。
一种结冰风洞云雾参数获取方法存储介质

[发明专利]结构非结构环境通用的多层全局感知地图构建方法及系统-CN202210436125.3有效
发明人：龚建伟;王羽纯;王博洋;贾鹏;吕超;齐建永 -专利权人：北京理工大学;慧动星球（北京）科技有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种结构非结构环境通用的多层全局感知地图构建方法和系统，属于地图构建技术领域。所述结构非结构环境通用的多层全局感知地图构建方法，根据多源传感信息或初始地图构建全局拓扑地图后，基于多源传感信息中不同的感知信息分别建立单帧感知地图，然后，基于全局拓扑地图，融合单帧感知地图得到多层感知子地图，最后，将多层感知子地图和全局拓扑地图进行关联存储得到精确的全局地图，以能够提高地图中局部环境信息的复杂度，进而解决现有技术无法为无人车的局部规划提供足够环境信息的问题。
结构环境通用多层全局感知地图构建方法系统

[发明专利]一种基于多层感知器的摔倒检测方法-CN201910455921.X在审
发明人：孟利民;周立鹏;应颂翔;林梦嫚;蒋维 -专利权人：金华诺普视信息技术研究所有限公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于多层感知器的摔倒检测方法，该方法包括以下步骤：(1)采集人体的三轴加速度与角速度数据进行，并对数据进行预处理，并提取特征；(2)构建多层感知器模型，并使用步骤(1)中提取的特征对多层感知器模型进行训练，使其能正确分类人体日常行为与摔倒行为；(3)使用步骤(2)中建立的多层感知器模型检测人体摔倒，一旦检测到摔倒就把报警信息上传至服务器。本发明通过在摔倒检测中引入机器学习中的多层感知器及其BP算法，提高摔倒检测的准确率。
多层感知器摔倒检测预处理角速度数据报警信息机器学习模型检测人体摔倒日常行为提取特征准确率构建三轴上传服务器采集分类引入

[发明专利]多层感知机模型生成方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202311219336.2在审
发明人：张震林;杨扬;刘张代红;大卫·克利夫顿 -专利权人：牛津大学（苏州）科技有限公司;上海交通大学医学院
申请日： 2023-09-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及一种多层感知机模型生成方法、装置、计算机设备和存储介质。读取用户输入数据中携带的用户指定模型参数以及对应的用户指定模型值；将预定模型参数集合中的用户指定模型参数设置为用户指定模型值，并将除用户指定模型参数之外的其余模型参数设置为在默认取值范围内取随机值；以设置后的预定模型参数集合为约束条件，在预定感知机搜索空间中随机搜索以生成M个初始多层感知机模型架构；对每个初始多层感知机模型架构进行训练和评估，以确定M个经训练多层感知机模型和对应的M个第一性能评估值；输出具有最高第一性能评估值的经训练多层感知机模型。采用本方法能够灵活地根据用户需求生成多层感知机模型。
多层感知模型生成方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于多层感知机的遥感影像色彩评价方法和系统-CN201911043344.X有效
发明人：王海波;尤江彬;徐文;喻文勇;王巍霖;李晓进 -专利权人：中国四维测绘技术有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层感知机的遥感影像色彩评价方法和系统，该方法包括：构建携带有标签信息的遥感影像缩略图样本库；对遥感影像缩略图样本库中的各缩略图样本进行特征提取；构建用于二分类的待训练多层感知机神经网络模型；根据遥感影像缩略图样本库中的各缩略图样本和提取的特征，对待训练多层感知机神经网络模型进行训练，得到网络参数；根据得到的网络参数，对待训练多层感知机神经网络模型进行参数更新，得到多层感知机神经网络模型；根据多层感知机神经网络模型，对待测试遥感影像进行色彩评价。
一种基于多层感知遥感影像色彩评价方法系统

[发明专利]一种多层级多颗粒度感知编码失真预测方法-CN202310156672.0在审
发明人：王鸿奎;徐海峰;王贺;殷海兵 -专利权人：杭州电子科技大学;杭州电子科技大学丽水研究院
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： H04N19/154 文献下载
摘要：本发明属于视频感知编码优化领域，公开了一种多层级多颗粒度感知编码失真预测方法，包括如下步骤：步骤1：视觉感知效应和感知编码失真映射分析：构建各源视频的多层级恰可感知量化参数数据集和恰可感知编码失真数据集；步骤2：多层级多颗粒度感知编码失真预测：基于视觉感知机制，采用统计分析方法定性分析各视觉感知特征与恰可感知编码失真的映射关系。本发明解决了不同感知效应对于压缩视频的感知作用并不完全一致的问题、视频编码机制和视觉感知机制的联合约束增加感知编码失真理论分析难度，传统理论建模不能推导出理想的JNCD阈值模型的问题，满足了多颗粒感知编码优化的需求
一种多层颗粒感知编码失真预测方法

[发明专利]一种鼓风机转子轴心位置确定方法、装置及设备-CN202310341157.X有效
发明人：邢磊;刘峰;王士玉;刘月艳;沙宏磊;俞天野 -专利权人：亿昇（天津）科技有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：包括：获取磁悬浮鼓风机的待测鼓风机数据；构建多层感知机模型，其中，多层感知机模型包括样本鼓风机数据和轴心坐标的对应关系；根据待测鼓风机数据和多层感知机模型确定磁悬浮鼓风机转子的轴心位置。通过将获取的磁悬浮鼓风机的待测鼓风机数据输入构建的多层感知机模型，多层感知机模型中包括样本鼓风机数据和轴心坐标的对应关系，通过多层感知机模型对待测鼓风机数据进行预测即可输出磁悬浮鼓风机转子的轴心位置，无需人工进行位置比对即可准确确定出轴心位置
一种鼓风机转子轴心位置确定方法装置设备

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