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[发明专利]一种基于结构张量扩散滤波的全波形反演方法及系统-CN201910974171.7在审
发明人：孙思宇;胡光辉 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：该方法包括：获得高精度偏移成像结果；基于高精度偏移成像结果，求取结构张量；采用结构张量扩散滤波对全波形反演的梯度进行预处理；基于截断牛顿法进行迭代寻优，实现高精度参数建模。本发明基于结构张量扩散滤波，通过地下介质的构造信息对梯度进行预处理，消除梯度中存在的采集脚印、化弧噪音以及同相轴不连续等问题，降低全波形反演的病态性，提高迭代收敛的速度，为偏移成像与地震资料的解释提供高精度的速度模型
一种基于结构张量扩散滤波波形反演方法系统

[发明专利]一种基于模型平滑算法的全波形反演梯度预处理方法-CN201711101512.7有效
发明人：宋鹏;解闯;夏冬明;谭军;李金山;姜秀萍;赵波;张超;张洪洋;张锐埼;李嘉音 -专利权人：中国海洋大学
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2018-08-21 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：一种基于模型平滑算法的全波形反演梯度预处理方法，属于地震波形反演领域，具体包括以下步骤：每次迭代反演时，首先将迭代得到的速度模型进行平滑，然后基于此平滑速度模型，应用声波方程有限差分模拟技术，模拟得到炮点震源子波的正时波场能量和以实际地震记录为扰动的逆时波场能量，最后应用此正时波场能量和逆时波场能量对梯度进行预处理。模型实验结果表明本方法可有效降低波场能量计算中反射波及多次波的影响，提高梯度预处理的精度，从而显著提升全波形反演的效果。
一种基于模型平滑算法波形反演梯度预处理方法

[发明专利]一种基于次梯度投影的无线传感器网络资源分配优化方法-CN202110367614.3在审
发明人：唐美芹;袁爽;程廷治 -专利权人：鲁东大学
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： H04W52/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于次梯度投影的无线传感器网络资源分配优化方法，属通信技术系统资源分配领域。本发明充分考虑误码率约束、速率约束、功率约束和信道容量等符合实际网络情况的约束,针对无线传感器网络，以优化速率和降低总功耗为目标，建立了无线传感器网络最优化数学模型；所采用的次梯度投影法，存储需求少，能有效地求解带约束且在凸集上不可微的优化问题；当优化解沿着下降方向迭代时，可能会导致不可行的点，投影次梯度法通过对负梯度进行投影保证迭代可行性，保持求解结果的准确性，降低了计算量，本发明提出一种基于次梯度投影的无线传感器网络资源分配优化方法。仿真结果表明，与梯度和子梯度方法相比，基于次梯度投影的无线传感器网络资源分配优化方法具有更好的收敛性，能够更有效地优化无线传感器网络的速率和功率，降低无线传感器网络系统能耗。
一种基于梯度投影无线传感器网络资源分配优化方法

[发明专利]一种基于衰减矫正的反演方法、装置和设备-CN202310979745.6在审
发明人：李志勇;潘文勇;朱海兰 -专利权人：北京中矿大地地球探测工程技术有限公司
申请日： 2023-08-07 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01V1/36 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于衰减矫正的反演方法、装置和设备，涉及勘探和开发技术领域，该方法包括获取模拟地震数据，利用模拟地震数据和旅行时差计算模量梯度伴随源，根据模量梯度伴随源得到模量梯度伴随波场；利用模拟地震数据和旅行时差计算模量品质因子梯度伴随源，根据模量品质因子梯度伴随源得到模量品质因子梯度伴随波场；基于伴随状态法，计算模量梯度和模量品质因子梯度；利用模量梯度和模量品质因子梯度得到速度梯度，根据速度梯度对速度模型进行迭代反演。
一种基于衰减矫正反演方法装置设备

[发明专利]一种基于联邦学习的模型训练方法-CN201911292212.0有效
发明人：王力;陈超超;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：在一次训练迭代中，节点可以通过差分隐私保护操作，实现对梯度的加噪混淆，服务端可以获得加噪混淆后的梯度之和，进行模型参数的更新。
一种基于联邦学习模型训练方法

[发明专利]一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备-CN202310960223.1在审
发明人：魏凯敏;钱进;吴永东;翁健;冯丙文;鲍焕 -专利权人：暨南大学
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于梯度信息的图片重建方法、系统及电子设备，包括：获取联邦学习中的图片分类模型，及其原始真实图片的真实梯度信息；基于所述真实梯度信息和图片分类模型，获取虚拟图片、标签信息和虚拟梯度信息；获取所述真实梯度信息与所述虚拟梯度信息之间的损失值；基于所述损失值对虚拟图片进行迭代优化，获取重建的图像。本发明基于梯度信息可重建出高质量的图片，重建的虚拟图片与原始真实图片之间的PSNR值达到25.6至33.8之间。
一种基于梯度信息图片重建方法系统电子设备

[发明专利]一种地震速度反演方法及装置-CN202010797793.X有效
发明人：国运东;李庆洋;孟凡冰;秦广胜;李敏杰;李传强;李娜;张宝君 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司中原油田分公司物探研究院
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：该方法包括：结合最大时移量、迭代总次数和组合叠加的个数得到第k次迭代的组合时移量；结合第k次迭代的合成极性编码超级炮和组合时移量及每个时移量对应的加权系数得到第k次迭代的组合编码超级炮迭代的组合震源得到第k次迭代的反演梯度场；结合第k次迭代的更新步长和反演梯度场以及第k‑1次迭代的速度场得到第k次迭代的速度场，循环迭代得到最终的速度场。
一种地震速度反演方法装置

[发明专利]神经网络模型的训练和应用方法、装置、系统及存储介质-CN201911115314.5在审
发明人：刘俊杰;陈则玮;温东超;陶玮;汪德宇 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2019-11-14 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：所述训练方法包括：根据神经网络模型的训练迭代次数和计算精度确定约束阈值范围，将权重的梯度约束在所述约束阈值范围内，使得当由于量化误差导致低精度的权重的梯度出现畸变的时候，通过对梯度的约束，修正梯度出现的畸变
神经网络模型训练应用方法装置系统存储介质

[发明专利]无声多梯度回波磁共振成像-CN201710269179.4有效
发明人： F.维辛格尔;A.梅尼尼;A.B.索拉纳桑切斯 -专利权人：通用电气公司
申请日： 2017-04-21 - 公布日： 2020-03-13 - 主分类号： G01R33/48 文献下载
摘要：本发明提供用于产生无声多梯度回波磁共振图像的方法和系统。所述方法采用迭代的方式对所述磁场梯度应用小更新，然后进行短暂的非选择性射频脉冲激励，以执行自由感应衰减数据采集。所述磁场梯度更新允许无声的自行重聚焦脉冲序列。磁场梯度的后续应用允许多个回波数据采集，所述多个回波数据采集可快速、无声地产生T2*加权图像。
无声梯度回波磁共振成像

[发明专利]呼吸机的吸入气氧浓度分数控制方法及系统-CN202110337427.0在审
发明人：刘哲;郑其昌;周磊;唐聪能;吴超民 -专利权人：湖南万脉医疗科技有限公司
申请日： 2021-03-30 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： A61M16/00 文献下载
摘要：：主控制模块构建基于所述呼吸状态向量x(t)和所述吸入气氧浓度分数向量u(t)的仿射非线性模型；构建呼吸机的吸入气氧浓度分数控制成本模型；构建吸入气氧浓度分数控制成本模型的哈密顿量计算模型；根据其计算梯度构建吸入气氧浓度分数的最优控制解u计算模型；所述计算梯度满足的限制条件采用策略迭代改进算法进行不断迭代优化，将计算得到的最优哈密顿成本代入哈密顿量计算模型中替代，得到优化后的吸入气氧浓度分数向量。通过本发明提供的方法和系统使用简单的最小二乘算法作为参数估计技术，通过策略迭代参数的不断迭代，得到了最优的策略迭代参数，减少了高计算成本。
呼吸吸入浓度分数控制方法系统

[发明专利]模型的训练方法、语音识别方法、装置、介质及设备-CN202110736548.2在审
发明人：董林昊;梁镇麟;蔡猛;马泽君 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：所述语音识别模型通过主节点和多个工作节点对预设模型进行联合训练获得，所述语音识别模型训练方法包括：针对每一所述工作节点中的预设模型，获取所述预设模型在当前的迭代步骤对应的训练语音数据；根据每一所述预设模型对应的训练语音数据，确定所述主节点中的预设模型在所述迭代步骤对应的目标梯度；确定所述迭代步骤对应的学习率；根据所述学习率和所述目标梯度对所述主节点中的预设模型的模型参数进行更新。由此，在迭代过程中可以动态确定与该迭代步骤对应的学习率，提高学习率与训练过程中的匹配性，提高训练所得的语音识别模型泛化性和稳定性的同时，提升训练效率。
模型训练方法语音识别装置介质设备

[发明专利]一种基于变步长梯度下降法的速镜面反射点计算方法及系统-CN201911155325.6有效
发明人：田羽森;王先毅;孙越强;杜起飞;刘黎军;王冬伟;李伟;白伟华;蔡跃荣;柳聪亮;孟祥广;吴春俊;刘成;夏俊明;赵丹阳;乔颢;李福;胡鹏;程双双;尹聪;曹光伟 -专利权人：中国科学院国家空间科学中心
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本发明公开了基于变步长梯度下降法的镜面反射点计算方法及系统，所述方法包括：步骤1)计算第n次迭代的反射信号传播距离对镜面反射点的纬度导数和经度导数；步骤2)计算第n次迭代的曲率步长参数；步骤3)根据前后梯度关系计算第n次迭代的纬度步长参数和经度步长参数；步骤4)根据前三个步骤的计算结果，计算第n+1次迭代的镜面反射点的纬度和经度；步骤5)计算反射信号传播路径变化值，判断该值是否小于设定阈值，如果为是则进入步骤6)，否则，n加1后转入步骤1)；步骤6)将第n+1次迭代的镜面反射点的纬度和经度作为镜面反射点的位置。
一种基于步长梯度下降速镜面反射计算方法系统

[发明专利]一种以深度学习加速的迭代式光声图像重建方法-CN202110424192.9在审
发明人：高飞;兰恒荣 -专利权人：上海科技大学
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种以深度学习加速的迭代式光声图像重建方法，其特征在于，通过神经网络对迭代过程学习正则项的梯度增量在每次迭代中让重建图像快速收敛；对于需要手动调整的迭代步长本发明提出了一种用深度学习网络加速迭代收敛与自动调整参数的方法，通过训练的网络可以使得仅在5次以下的迭代结果胜于传统的10次以上的迭代效果。
一种深度学习加速迭代式光声图像重建方法

[发明专利]鲁棒且数据效率的黑盒优化-CN201980088752.9在审
发明人： K.乔罗曼斯基;V.辛德瓦尼;A.帕基亚诺卡马乔 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-12-16 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本公开提供了估计函数的梯度的迭代黑盒优化技术。根据本公开的方面，可以从非正交采样分布中采样每次迭代中使用的多个扰动。作为一个示例，在一些实施方式中，先前在先前迭代中估计的扰动可以在当前迭代中重新使用，从而节省计算资源，因为重新使用的扰动不需要在当前迭代中重新估计。在另一个示例中，除了或替代地使用先前估计的扰动，在当前迭代中估计的扰动可以从非正交采样分布中采样。
数据效率黑盒优化

[发明专利]基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计算法-CN202210811534.7在审
发明人：籍艳;江安宁 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于广义时变系统辨识模型的极大似然梯度迭代参数估计算法。由于扰动等因素的影响，电动机调速系统的模型参数难以精确估计。为了提高电动机参数估计精度，本发明在梯度搜索算法的基础上，基于极大似然原理将系统参数的辨识问题转换求为概率密度函数最值问题，并利用极大似然原理直接处理系统噪声来提高算法的辨识精度。本发明包括构建出受有色噪声影响的广义时变系统的辨识模型，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法流程，构建出极大似然梯度迭代参数估计算法等步骤。
基于广义系统辨识模型极大梯度参数估计算法