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[发明专利]基于泛化多标记学习的监控视频多粒度标注方法-CN201710219411.3有效
发明人：卫志华;张鹏宇;赵锐 -专利权人：同济大学
申请日： 2017-04-06 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于泛化多标记学习的监控视频多粒度标注方法，以公安视频监控内容分析为背景，从视频特征多层次获取和多粒度表示的理论和方法开展研究工作。首先，基于多标记学习理论和深度学习理论，分析和提取视频中各对象不同层次的特征，构建泛化的多标记分类算法；其次，基于粒计算理论和自然语言理解技术，表征出视频信息的多粒度表示模型。本发明是对监控视频内容分析领域进行深入系统的研究，通过深度学习理论构造泛化多标记学习算法，能够为多层次视频信息提取提供有效理论和方法；通过模拟人类认识和描述图像方法，建立多粒度视频表示理论和方法，为视频内容分析提供新思路为未来推动视频监控智能化发展奠定理论和应用基础。
基于泛化标记学习监控视频粒度标注方法

[发明专利]一种连续图像序列中隐含信息深度学习方法-CN201810838463.3在审
发明人：刘贵全;范寅 -专利权人：苏州女娲机器人有限公司
申请日： 2018-07-27 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种连续图像序列中隐含信息深度学习方法，包括以下步骤：⑴对杂乱无章的连续图像进行归集，将所需图像归集为待处理的图像集合；⑵通过引入层次认知模型及预设算法对图像集合进行筛选；⑶利用范畴理论的建立“模型+分析”的深度学习理论框架；⑷输出连续图像的序列分析结论。本发明围绕图像序列中隐含信息深度的表示、不变性、拓扑结构、高维特征等核心科学问题，提出“模型+分析”的深度学习理论新框架。
隐含连续图像序列连续图像图像集合学习科学问题理论框架图像序列拓扑结构序列分析预设算法不变性新框架高维分析认知筛选图像输出引入

[发明专利]一种基于学习理论的渐进学习电网调控方法-CN201610887527.X在审
发明人：张学清;陶旭嫣;王英武;闫秀光;刘志洋;张银川;胡国洋;韩日东;于慎航;徐玉刚;刘培 -专利权人：国网山东省电力公司烟台供电公司
申请日： 2016-10-11 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于学习理论的渐进学习电网调控方法，包括以下步骤步骤一对电网运行状况进行全景化观测；步骤二构建电网等值分析模型；步骤三建立渐进学习的电网调控模型构建电网等值分析模型的基础上，建立具有自学习的、时空滚动且关联的调控机制，采用极端学习机理论建立渐进学习的电网调控模型；步骤四建立渐进学习的时空关联的电网调控策略体系所述体系由学习理论贯穿其中并由空间协调和时间协调两大体系构成。本发明与传统电网调控手段是兼容的，并能在渐进学习中不断改进，体现了智能化，为电网的调控提供了新的有益参考。
一种基于学习理论渐进学习电网调控方法

[发明专利]一种网络游戏化学习系统及方法-CN201310580859.X在审
发明人：邵永松 -专利权人：镇江润欣科技信息有限公司
申请日： 2013-11-15 - 公布日： 2015-05-27 - 主分类号： G09B5/14 文献下载
摘要：界定了网络游戏化学习研究涉及的相关概念，详细分析了网络游戏化学习的理念及其影响要素并结合游戏化学习理论为本研究的设计和开发提供理论支撑。根据游戏学习理论的分析，结合游戏开发的具体要求，建构了网络游戏学习系统的教学设计框架。在建构网络游戏学习系统的软件设计模型的基础上，通过需求分析进一步细化网络游戏学习系统并选择合适的游戏模型，在将模型按照不同的功能细分为不同的模块进行分别建构。
一种网络游戏化学系统方法

[发明专利]一种基于高精度确定学习的旋转机械故障诊断方法及系统-CN202310645557.X在审
发明人：吴伟明;郭俊男;王聪 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高精度确定学习的旋转机械故障诊断方法及系统，涉及旋转机械故障诊断技术领域。该方法包括步骤：获取旋转机械的振动信号数据，对振动信号数据进行预处理；利用采样确定学习理论进行神经网络预训练，得到振动信号数据内在动力学模式的权重值；采用龙格库塔近似模型重构采样确定学习理论，利用融合龙格库塔方法的采样确定学习理论对预训练后的神经网络模型进行再次训练
一种基于高精度确定学习旋转机械故障诊断方法系统

[发明专利]EPS超感官情景感知学习方法-CN201710611345.4在审
发明人：周建仁 -专利权人：北京七展国际数字科技有限公司
申请日： 2017-07-25 - 公布日： 2018-09-07 - 主分类号： G09B19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种EPS超感官情景感知学习方法。其包括以下步骤：(1)、将策划、编导、导演、剪辑与视效等多种手段进行整体，完成主题的演绎；(2)、情景建立；(3)、教育心理学理论：包括认知理论和构建主义学习理论，所述的认知理论是指：为接收者提供一种对自身进行认知加工的特定情境和特殊过程，从而在促进认知结构的形成过程中推动接受者的认知发展；所述的构建主义学习理论是指：利用必要的学习资料，借助过程中其他人的帮助，通过意义建构的方式而获得；(4)、基于上述三个步骤，便可以实现EPS超感官情景感知学习，从而帮助学习者更好地学习。本发明为个人了解世界创设了一种体验，有助于材料的学习。VR 为接受者进行非符号系统的学习创设环境，从而避免了学习建立在符号系统的学科时失败。
认知学习情景感知感官符号系统构建教育心理学三个步骤学习资料剪辑建构视效主义帮助情景学科失败加工

[发明专利]一种基于机器学习理论的SAR目标方位鉴别方法-CN201810806537.5在审
发明人：张寅;裴季方;王雯璟 -专利权人：成都识达科技有限公司
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于机器学习理论的SAR目标方位鉴别方法，基于方位角离散化后的样本数据，利用最优化方法求解出的投影矩阵将数据映射至低维空间，实现不同方位角样本的分离及相同方位角样本的聚集，提取并区分出不同方位角样本的特征；并且基于机器学习理论，构建出多层前馈神经网络，自动提取出不同方位角的有限特征并给出方位角预测结果。
方位角基于机器样本目标方位鉴别前馈神经网络低维空间数据映射投影矩阵样本数据预测结果自动提取离散化最优化多层构建求解学习

[发明专利]一种新型的图像检索方法及系统-CN201510475863.9在审
发明人：杨钰源;刘国金;梁欢;尹振智 -专利权人：重庆大学
申请日： 2015-08-06 - 公布日： 2015-11-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种新型的图像检索方法及系统，在大数据时代下和深度学习理论得到应用的前提下，可以预先建立图像和视频检索库，也可以对现有互联网上的图像和视频库作为库进行检索。深度学习理论在图像处理领域有较好的应用，对光照、遮挡和毛发等干扰有较强的去干扰能力，提高了图像和视频检索的准确性。
一种新型图像检索方法系统

[发明专利]基于最小生成树与统计学习理论的图像分割方法-CN201110031892.8无效
发明人：崔卫红;潘斌 -专利权人：武汉大学
申请日： 2011-01-28 - 公布日： 2011-06-22 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于最小生成树与统计学习理论的图像分割方法，在构建影像图模型的基础上，采用自底向上（合并）策略，用最小生成树算法按照本发明设计的基于统计学习理论的合并准则来构造生成多个最小生成树的过程。
基于最小生成统计学习理论图像分割方法

[发明专利]一种基于深度学习的GFRC图像中短切纤维的快速识别方法-CN202011382609.1在审
发明人：洪丽;张鹏;宇周亮 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的GFRC图像中短切纤维的快速识别方法，通过纤维图像数据集获取及其预处理、深度学习网络模型的构建、模型结果验证与分析；基于深度学习理论的图像处理法与短切玻璃纤维识别相融合，基于语义分割模型DeeplabV3+，在Deeplab算法的基础上引入Encoder‑Decoder结构，并且对像素级进行分割预测，可在预测结果图上更加精确的显示识别结果，将基于深度学习理论的图像处理法与短切玻璃纤维识别相融合，基于语义分割模型DeeplabV3+挑选出最佳的最初学习率并且对比其他网络经典模型，从而得到高准确率、精度的纤维识别图。
一种基于深度学习 gfrc 图像中短切纤维快速识别方法

[发明专利]基于步态分析和确定学习的脊髓型颈椎病辅助诊断系统-CN202210213687.1在审
发明人：姬冰;代启航;曾玮;司萌;季心宇;张玉岩;马鹤成;丛梦琳;程雷 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-03-04 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于步态分析和确定学习的脊髓型颈椎病辅助诊断系统，包括：动作捕捉系统，包括多个摄像头，用于对关节处粘贴标识物的受试者进行运动数据采集；辅助诊断系统，用于获取受试者的下肢运动数据，并提取步态特征；基于预先训练得到的脊髓型颈椎病辅助诊断模型，判断是否患病；其中，所述辅助诊断模型基于确定学习理论构建。本发明结合确定性学习理论和提取特征的新模型来识别和分类脊髓型颈椎病患者步态模式的非线性动力学，具有较高的精度。
基于步态分析确定学习脊髓颈椎病辅助诊断系统

[发明专利]基于深度学习的上行免信令非正交多址接入NOMA系统多用户检测方法-CN201810391478.X有效
发明人：桂冠;张珍玥;戴菲;熊健;范山岗;杨洁 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2018-04-27 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的上行免信令NOMA系统多用户检测方法，该方法包括对接收信号建模，将接收信号稀疏表示和训练用于稀疏信号恢复的深度结构三个部分；本发明利用NOMA系统中用户的稀疏性以及在不同时隙的发送信号之间存在的联系，使用结构化压缩感知理论进行多用户检测，并利用深度学习理论来解决稀疏重构问题，能够实现低复杂度且高性能的多用户检测，结合用户在不同时隙的发送信号之间存在的相关性，使用结构化压缩感知理论实现多用户检测；利用深度学习理论来解决信号恢复的欠定逆问题，基于深度学习的方法从优化参数、训练稀疏表示以及神经网络三个方面进一步改进了稀疏重构算法的重构精度并提高了重构效率。
基于深度学习上行免信令非正交接入 noma 系统多用户检测方法

[发明专利]一种基于近端策略的铁路纵断面设计学习模型的构建方法-CN202210659378.7有效
发明人：缪鹍;戴炎林;况卫;周启航;肖智;王介源 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于近端策略的铁路纵断面设计学习模型的构建方法，涉及深度强化学习理论在铁路智能选线领域的应用，是一种基于近端策略算法(Proximal Policy Optimization，PPO)的铁路纵断面方案智能设计方法发明构建了基于近端策略优化的铁路纵断面设计学习模型，结合铁路纵断面切割线模型以及深度强化学习理论，定义了切割线模型中的状态向量、动作向量，利用奖励函数处理了铁路纵断面设计中的各种约束，同时给出了铁路纵断面成本奖励函数的形式
一种基于策略铁路纵断面设计学习模型构建方法

[发明专利]基于确定学习理论的性能受限柔性机械臂控制方法-CN201610457032.3有效
发明人：王敏;杨安乐;方冲 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-06-21 - 公布日： 2018-04-13 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于确定学习理论的性能受限柔性机械臂控制方法，该方法针对柔性机械臂动态模型的不确定性，设计跟踪误差，使之满足约束条件限制，并构成误差控制器。本发明步骤包括建立柔性机械臂动态模型；建立系统状态观测器；设计跟踪误差性能约束条件；基于确定学习理论设计神经网络控制器；利用经验知识修正控制器。另外，该方法能够利用已经学习到的经验知识对之后的相同控制任务直接实现快速控制。
基于确定学习理论性能受限柔性机械控制方法

[发明专利]基于确定学习与复合学习联合的机械臂柔顺控制方法、存储介质及机器人-CN202210280461.3有效
发明人：王敏;曾宇鹏 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于确定学习与复合学习联合的机械臂柔顺控制方法、存储介质及机器人，方法包括：首先，根据实时交互任务的跟踪误差，设计二阶阻抗模模型中的阻尼系数、刚度系数的调节策略，然后在机械臂与环境交互力回归的情况下，基于复合学习理论设计自适应神经网络阻抗控制器，最后，利用确定学习理论获取经验知识，设计常值神经网络阻抗控制器，实现机械臂的柔顺控制，保证机械臂末端动态响应遵循期望阻抗模型。本发明设计的方法不仅有效加速了神经网络对系统未知动态的学习，解决了带有未知动态的机械臂与环境交互时的安全柔顺控制，而且在保证系统稳定的前提下提高了机械臂的顺应性和适应性，减小了运动冲击。
基于确定学习复合联合机械柔顺控制方法存储介质机器人

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