“多层感知神经网络”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1232854个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[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]模块化神经网络的直接定位方法-CN201711447975.9有效
发明人：陈鑫;于宏毅;王鼎;吴瑛;杨宾;唐涛;吴志东;贾昌贵 -专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G01S5/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种模块化神经网络的直接定位方法，包含：将设定的定位区域划分为多个区间，每个区间内设置用于检测区间是否存在信号的多层感知器神经网络和用于目标位置估计的径向基神经网络；根据阵列天线接收系统采集的阵列信号数据获取多层感知器神经网络和径向基神经网络的输入数据；将输入数据带入多层感知器神经网络，根据多层感知器神经网络测试输出结果激活相应区间的径向基神经网络，并将输入数据带入径向基神经网络，根据径向基神经网络测试输出结果实现区间内目标位置估计。
模块化神经网络直接定位方法

[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]一种神经网络的训练方法、系统、设备以及介质-CN202111675585.3在审
发明人：孙红岩 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络的训练方法，包括以下步骤：创建结构相同的第一神经网络和第二神经网络；每次对第一神经网络和第二神经网络训练时，随机将训练batch中的若干个图像输入到第一神经网络，并将剩余数据输入到第二神经网络中；根据第一神经网络和第二神经网络的逻辑回归层的输出计算损失值；根据损失值，利用反向传播更新第二神经网络中编码器和多层感知器的网络参数并利用第二神经网络中编码器和多层感知器的网络参数的均值更新第一神经网络中编码器和多层感知器的网络参数，以再次训练，或者结束训练并利用第二神经网络中的编码器和逻辑回归层进行推理。
一种神经网络训练方法系统设备以及介质

[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]一种基于残差网络的多层感知机人工神经网络-CN201611035693.3在审
发明人：胡伏原;吕凡;谭明奎 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2016-11-23 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于残差网络的多层感知机人工神经网络，基于参差网络的多层感知机人工神经网络包括了若干网络模块结构，采用全连接的方式代替残差神经网络中的卷积，网络模块结构中神经元结构通过每一个隐藏层的输出来得到完整残差模块的输出本发明是一种以残差网络为基础，计算量较小、比较准确的多层感知机人工神经网络，能够更好地在除了图像以外的更多领域的应用。
一种基于网络多层感知人工神经网络

[发明专利]基于集成学习和神经网络的自适应信道均衡器及方法-CN201910536638.X有效
发明人：张萌;黄子祺;孙知非;刘雪梅;郭晟昊 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习和神经网络的自适应信道均衡器及方法，均衡器包括：多个多层感知器神经网络，每个多层感知器神经网络包括一层输入层、一层隐藏层和一层输出层，所述输入层的神经元个数为2s个，神经元的数据为将经QPSK调制并通过无线信道传输来的信号接收后、再经分离得到的信号及信号延时部分的同相部分和正交部分，所述输出层的神经元个数为2个，分别输出经过对应多层感知器神经网络均衡后信号的同相部分和正交部分；一个集成学习器，用于将多个多层感知器神经网络均衡后得到信号的同相部分和正交部分，分别经过加权和后作为最终的无线信道均衡结果。
基于集成学习神经网络自适应信道均衡器方法

[发明专利]一种基于多层感知机网络代理模型的星座对地覆盖性能综合分析方法-CN202111312553.7在审
发明人：蒋超;张小亚;姚雯;张俊;朱效洲 -专利权人：中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多层感知机网络代理模型的星座对地覆盖性能综合分析方法，包括：确定星座对地覆盖性能综合分析的星座参数和性能参数，并给定星座参数的取值范围；生成多个训练数据，其中，训练数据包括一组星座参数及对应的性能参数；对训练数据进行标准化处理；构建多层感知机神经网络模型，利用标准化处理后的训练数据对多层感知机神经网络模型进行训练以拟合星座参数与性能参数之间的映射关系；利用训练后的多层感知机神经网络模型，对星座对地覆盖性能进行预测分析本发明通过利用多层感知机神经网络构建星座对地覆盖性能分析的代理模型，能够实现对星座空间覆盖性能和时间覆盖性能的综合快速分析，计算量小，计算耗时少，分析精度高。
一种基于多层感知网络代理模型星座覆盖性能综合分析方法

[发明专利]残差半循环神经网络-CN202080036830.3在审
发明人：汤琦;祁褎然 -专利权人：赛诺菲
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：残差半循环神经网络(RSNN)可以被配置成接收时不变输入和时变输入数据以生成一个或多个时间序列预测。所述时不变输入可以由所述RSNN的多层感知器处理。所述多层感知器的输出可以用作所述RSNN的循环神经网络单元的初始状态。循环神经网络单元还可以接收时不变输入，并且利用所述时不变输入处理所述时不变输入以生成输出。所述多层感知器和所述循环神经网络单元的输出可以被组合以生成所述一个或多个时间序列预测。
残差半循环神经网络

[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]基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法-CN201810916677.8有效
发明人：陈琳;任春颖;张柏;王宗明 -专利权人：中国科学院东北地理与农业生态研究所
申请日： 2018-08-13 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分的空间预测方法，包括以下步骤：获取环境因子栅格数据；计算得到基于多层感知器神经网络的森林土壤养分空间分布图；进行实测养分值与预测值之间的残差计算；对神经网络预测残差进行分析和检验；进行残差的半方差计算及半方差函数定的模型模拟，得到各模型类型及参数；得到的半方差模型参数，对残差进行普通克里金插值，得到神经网络预测残差的空间分布；将基于多层感知器神经网络的森林土壤养分栅格与预测残差的栅格相加得到基于人工神经网络克里金插值的森林土壤养分空间分布图本发明所得预测精度较仅使用多层感知器神经网络模型或普通克里金插值方法的精度均有显著提高。
基于人工神经网络克里金插值森林土壤养分空间预测方法

[发明专利]基于物理信息神经网络的航天器锂电池健康状态估计方法-CN202310298893.1在审
发明人：史大威;付晗静;崔楷欣;高天然 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明提供一种基于物理信息神经网络的航天器锂电池健康状态估计方法，其特征在于，包括以下步骤：建立电池单体的二阶混合等效电路模型，将所述等效电路模型的开路电压与电池的荷电状态之间的关系采用多层感知器表示；利用所采集的样本数据中开路电压与电池的荷电状态，对所述多层感知器进行训练；将所述多层感知器作为物理神经网络模型的数据驱动层，设计物理信息神经网络模型；利用所采集样本数据中的放电曲线进行物理神经网络模型的训练，利用训练后的神经网络模型实现电池健康状态的估计。本发明无需额外的测试，在使用有限的数据建立物理信息神经网络模型的基础上，准确地实现健康状态在线估计，保证航天器稳定运行。
基于物理信息神经网络航天器锂电池健康状态估计方法

[发明专利]基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及系统-CN202110639207.3在审
发明人：苏旭林;赖金星;雷升祥;邱军领;王立新;汪珂;李储军 -专利权人：长安大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于复合神经网络的隧道施工变形预测方法及系统，它主要基于三种神经网络来保证预测结果的可靠性和精度，即卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)与多层感知机(MLP)。卷积神经网络(CNN)能识别与输出隧道施工的状态信息，长短期记忆网络(LSTM)能结合现有的检测数据对隧道变形值进行预测，多层感知机(MLP)能将隧道内施工状态信息与隧道施工变形预测值进行组合修正，综合三种神经网络来对隧道变形进行精准预测
基于复合神经网络隧道施工变形预测方法系统

[发明专利]一种燃气轮机NOx预测排放监测系统和方法-CN202010085791.8有效
发明人：周登极;黄大文;张平;肖连;肖旺;王付京 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G01M15/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种燃气轮机NOx预测排放监测系统，涉及燃气轮机NOx预测排放监测领域，包括输入模块、神经网络模块和输出模块，其中，输入模块包括运行输入子模块和燃气轮机性能计算模型，运行输入子模块向多层感知器神经网络模块输入环境参数、燃气轮机边界参数和输出功率，神经网络模块为可解释多层感知器结构，所述输出模块输出预测排放结果；输入模块、多层感知器神经网络模块、输出模块依次连接。
一种燃气轮机 nox 预测排放监测系统方法

[发明专利]一种基于多层感知器神经网络的农村房屋危险等级分类方法-CN202210878511.8在审
发明人：王佩佩;朱峥;王修华;李振骐;管绍荣;刘钟;黄鹏;宋明志;徐宏博;丰村 -专利权人：江苏海洋大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及房屋智能鉴定领域，尤其涉及一种基于多层感知器神经网络的农村房屋危险等级分类方法，包括以下步骤：S1、确定影响农村房屋危险的主要因素；S2、采集现场农村房屋数据，进行数据预处理分析，筛选出用于多层感知器神经网络构建的因子，并予以赋值量化；S3、将S2确定的因子进行评级作为多层感知器神经网络的输入端，将房屋危险等级作为模型的输出端，建立多层感知器神经网络模型；S4、将S2搜集的现场农村房屋数据作为模型训练与检验的样本，考察模型的准确率；S5、基于多层感知器模型，进行农村房屋危险等级的分类，本发明可有效的减少了专家现场逐一挨家挨户实地检测踏勘的工作量，让村民或基层管理人员可自行进行初步鉴定。
一种基于多层感知神经网络农村房屋危险等级分类方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条