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[发明专利]人脸识别模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质-CN201910785159.1在审
发明人：郭玲玲;李佼 -专利权人：平安科技(深圳)有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2019-12-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸识别模型的训练方法、装置、设备及可读存储介质，涉及神经网络技术领域，可以根据人脸识别模型训练的实际情况确定是否继续建立神经元网络层，节省了大量的系统内存，降低了人脸识别模型训练成本。所述方法包括：获取当前神经元网络层的目标样本人脸参数，对目标样本人脸参数进行迭代训练，得到当前神经元网络层的预测值，目标样本人脸参数为当前神经元网络层对应的样本人脸区域的参数；根据预测值，生成当前神经元网络层的第一损失值；提取当前神经元网络层的上一神经元网络层的第二损失值，将第一损失值与第二损失值的差值作为下降梯度；如果下降梯度小于损失阈值，则当前全部神经元网络层组成的模型作为人脸识别模型。
神经元网络人脸识别目标样本人脸模型训练下降梯度可读存储介质神经网络技术迭代训练人脸区域系统内存预测样本

[发明专利]基于卷积神经元网络的中医舌诊模型的确定方法及系统-CN201510612871.3有效
发明人：王志良;张佳伟 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2015-09-23 - 公布日： 2018-06-12 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于卷积神经元网络的中医舌诊模型的确定方法及系统，能够提高中医舌诊模型诊断结果的准确率和可靠性。所述方法包括：获取患者舌部图像信息作为训练集及交叉验证集；调整卷积神经元网络每层神经元的个数，利用所述训练集对调整后的多个不同卷积神经元网络分别进行训练，确定多个不同结构的卷积神经元网络的参数；将所述交叉验证集分别作为所述多个不同结构卷积神经元网络的输入，将舌诊结果准确率最高的卷积神经元网络作为最优舌诊模型，最后，获取患者舌部图像信息作为测试集，将所述测试集作为最优舌诊模型的输入，得到测试集中各测试样本的舌诊结果，统计舌诊结果的准确性。
神经元网络卷积舌诊中医舌诊交叉验证图像信息测试集训练集舌部神经元结果准确率测试样本模型诊断智能诊断准确率中医测试统计

[发明专利]利用神经元网络分类建模法提高模型预报精度的方法-CN200810079769.1有效
发明人：王津平;张世厚;杨连宏;郭永亮 -专利权人：山西太钢不锈钢股份有限公司
申请日： 2008-11-08 - 公布日： 2009-04-08 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：一种利用神经元网络分类建模法提高模型预报精度的方法，本发明适合于采用神经元网络进行模型修正的带钢热轧生产线上使用；目的是提高模型预报精度；本发明根据轧辊类别，使用不同的神经元网络，即保持原有网络用于高铬镍铸铁轧辊生产；为高速钢轧辊另外增加新的网络，网络形式与原有神经元网络相同；高速钢轧辊与高铬镍铸铁轧辊使用各自的压力修正、凸度及平直度控制神经元网络；新的网络配置文件与原有网络文件完全相同，仅是模型根据不同的轧辊辊质类型调用不同的网络文件；各种不同辊质的网络相对独立，互不干扰。
利用神经元网络分类建模提高模型预报精度方法

[发明专利]对图像中的对象进行识别的方法和装置-CN201610268979.X在审
发明人：吴鲁 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2016-04-27 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：根据本发明，提出了一种对图像中的对象进行识别的方法，获得用于判别对象是否存在于感受野的第一、第二和第三神经元网络模型；将图像分割为多个区域；对分割后的图像的多个区域，分别应用第一神经元网络模型和第二神经元网络模型，对每个区域中的对象的存在与否进行判别，对第一神经元网络模型的判别结果和第一神经元网络模型的判别结果进行或运算来得到最终的判别结果，并对判别为存在对象的各区域进行区域聚类；以及对进行了区域聚类后的区域，应用第三神经元网络模型，对对象的存在与否进行滑动窗判别并对判别为存在对象的滑动窗进行区域聚类，从而识别出对象。
图像中的对象进行识别方法装置

[发明专利]一种基于神经元网络算法对噪音加权评估的方法及其应用-CN202111544813.3在审
发明人：戴轶 -专利权人：中昇易维软件科技（苏州）有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开的属于人工智能算法技术领域，具体为一种基于神经元网络算法对噪音加权评估的方法及其应用，其方法包括非线性多层的神经元网络的构建、神经元网络自动化推衍算法、神经元网络算法全面训练后推导的制动噪音加权响应面三个步骤，本发明采用了四层神经元网络方案，建立了鲁棒性优的非线性模型，为量化人耳主观评价提供了合适的加权矩阵。通过应用大量生产和试验制动系统获得的车辆测试结果，来开发和训练神经元网络模型。通过完全训练的神经元网络可以提供一个完整的制动噪音加权响应面，替代传统的响度加权曲线，并集成于国产ProStruct仿真求解器的后处理流程中，实现仿真模拟/人工智能一体化的应用实践。
一种基于神经元网络算法噪音加权评估方法及其应用

[发明专利]一种基于BP神经元网络的工业装置能耗管控方法-CN202211005965.0在审
发明人：沈俊;李振兴;高新强;徐田园;王浩 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明提供一种基于BP神经元网络的工业装置能耗管控方法，包括：收集工业装置历史能耗信息与影响因素信息及其对应的历史数据构成能耗特征数据集；将能耗特征数据集输入待训练的BP神经元网络模型中进行训练，直至接受训练的BP神经元网络模型收敛，得到训练好的BP神经元网络模型；将采集的工业装置实时能耗数据输入训练好的BP神经元网络模型中运行，得到工业装置能耗预测值；当预测能耗值与实际能耗值之间偏差的绝对值大于设定的偏差波动值时本发明所述基于BP神经网络的工业装置能耗管控方法能适合各种工业装置、管控过程简单、能耗管控比较准确，可广泛应用于能耗管控领域。
一种基于 bp 神经元网络工业装置能耗方法

[发明专利]基于神经元网络的压电陶瓷执行器的预测控制方法及装置-CN201410514209.X有效
发明人：程龙;侯增广;谭民;刘伟川 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2014-09-29 - 公布日： 2017-10-03 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经元网络的压电陶瓷执行器的预测控制方法及装置。所述方法包括利用多层神经元网络对压电陶瓷执行器进行建模，得到压电陶瓷执行器的神经元网络模型；在每一个采样周期，利用上述神经元网络模型得到同步线性化模型；利用同步线性化模型得到预测控制器并对其进行优化；基于上述同步线性化模型和相应的预测控制器本发明基于自适应控制理论的相关内容，利用基于神经元网络的多个线性近似模型和预测控制器对于压电陶瓷执行器的位移进行实时控制，其克服了压电陶瓷执行器固有的迟滞问题，实现了对于压电陶瓷执行器位移的实时跟踪控制
基于神经元网络压电陶瓷执行预测控制方法装置

[发明专利]基于FPGA的Izhikevich神经元网络同步放电仿真平台-CN201510052068.9有效
发明人：于海涛;杨双鸣;王江;郭欣萌;邓斌;魏熙乐;李会艳;李树楠 -专利权人：天津大学
申请日： 2015-02-02 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明提供一种基于FPGA的Izhikevich神经元网络同步放电仿真平台，该仿真平台包括有相互连接的FPGA神经元网络计算处理器和上位机，其中FPGA神经元网络计算处理器包括有FPGA芯片、片外存储器阵列芯片接收片外存储器阵列输出的上位机控制信号，并接收由片外存储器阵列输出的突触前膜电位信号；上位机通过VB编程实现人机操作界面并通过以太网通讯模块与FPGA芯片及片外存储器阵列进行通讯，在FPGA芯片上通过Verilog HDL语言编程搭建神经元网络模型有益效果是作为生物神经网络的无动物实验、基于高速运算的FPGA神经元网络实验平台，实现了对现象型和生理型神经元模型的硬件建模，并且能够达到在时间尺度上与真实生物神经元的一致。
基于 fpga izhikevich 神经元网络同步放电仿真平台

[发明专利]具有树突形态学的神经元网络建模方法及装置-CN202210175643.4在审
发明人：邓斌;张楠;王江 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种具有树突形态学的神经元网络建模方法及装置，获取神经元的树突网络几何形态的多间室模型，获取神经元的生物物理模型，通过最小二乘法训练获得hGLM的连接权值，通过连接权值的改变使生物物理模型的产生神经元的放电数据；将向前hGLM的脉冲尖峰信号输出作为向后神经元的尖峰输入信号并实现向前hGLM和向后hGLM的级联，根据向前hGLM的脉冲尖峰信号输出通过单路信道或多路信道传递至向后神经元实现向前hGLM和向后hGLM之间的单路通信或多路通信；将多个hGLM通过单路通信或多路通信级联并构建可体现树突几何形态的神经元网络级联模型。本发明有益效果：在网络功能实现的过程中还保证了较少的计算资源消耗，为神经元网络的建模提供了新的设计方案。
具有树突形态学神经元网络建模方法装置

[实用新型]一种基于卷积神经元网络的中医舌诊模型的确定系统-CN201520743202.5有效
发明人：王志良;张佳伟 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2015-09-23 - 公布日： 2016-02-03 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种基于卷积神经元网络的中医舌诊模型的确定系统，能够提高中医舌诊模型诊断结果的准确率和可靠性。所述系统包括：第一获取单元，用于获取患者舌部图像信息作为训练集、交叉验证集；卷积神经元网络确定单元，用于利用所述训练集确定多个不同结构的卷积神经元网络；最优舌诊模型确定单元，用于将所述交叉验证集分别作为所述多个不同结构卷积神经元网络的输入，将舌诊结果准确率最高的卷积神经元网络作为最优舌诊模型；第二获取单元，用于获取患者舌部图像信息作为测试集；测试单元，用于将所述测试集作为最优舌诊模型的输入，得到测试集中各测试样本的舌诊结果。
一种基于卷积神经元网络中医模型确定系统

[发明专利]基于自学习的灯光环境控制方法和控制系统-CN201710100017.8有效
发明人：邓星 -专利权人：上海斐讯数据通信技术有限公司
申请日： 2017-02-23 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： H05B37/02 文献下载
摘要：：客观环境采集模块采集智能灯所在位置的当前客观环境信息；S2：用户识别模块识别当前用户，并判断是否存在特定用户，当存在特定用户时，智能灯根据学习结果自动调节灯光环境；当不存在特定用户时，智能灯根据初始模型调节灯光环境，同时神经元网络模块根据当前用户、灯光环境和当前客观环境更新神经元网络模型；S3：判断手动调光模块是否处于触发状态，当手动调光模块处于触发状态时，神经元网络模块根据当前用户、灯光环境和当前客观环境更新神经元网络模型优点在于：本发明能够神经元网络模型的学习在用户使用过程中不断的完善，充分体现智能灯的智能程度。
基于自学习灯光环境控制方法控制系统

[发明专利]一种压电执行器的非线性模型预测控制方法-CN201410167855.3有效
发明人：程龙;侯增广;谭民;刘伟川 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2014-04-24 - 公布日： 2014-07-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种压电执行器的非线性模型预测控制方法，该方法包括以下步骤：利用多层神经元网络对于压电执行器进行建模，得到压电执行器的神经元网络模型；设置非线性模型预测控制器并对其进行优化；基于压电执行器的神经元网络模型和非线性模型预测控制器本发明基于最优化理论的相关内容，利用神经元网络模型和非线性模型预测控制器对于压电执行器的位移进行实时控制，其克服了压电执行器固有的迟滞问题，实现了对于压电执行器位移的实时跟踪控制。
一种压电执行非线性模型预测控制方法

[发明专利]具有耦合时滞的模块神经元网络簇同步的抑制方法-CN201510490833.5有效
发明人：杨晓丽;胡丽萍 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2015-08-05 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06F19/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有耦合时滞的模块神经元网络簇同步的抑制方法，包括如下步骤建立模块神经元网络模型；利用二维离散映射描述模块神经元网络中节点上的局部神经元模型；利用单个神经元的快变量和整个网络平均场的时间历程，生动地描述神经元的放电动力学；计算序参数R，确定耦合强度对诱导簇同步的影响；提出利用微分反馈控制技术去抑制簇同步，计算抑制参数S，确定微分反馈控制技术对减小或抑制簇同步的有效性。本发明发现较大的耦合强度能够诱导模块神经元网络的簇同步，并且当微分反馈控制的控制参数位于控制域内时，微分反馈控制能够有效地抑制簇同步。
具有耦合模块神经元网络同步抑制方法

[发明专利]一种应用于金融场景的隐私深度神经网络方法及系统-CN202211109083.9在审
发明人：何金广;李升林 -专利权人：上海阵方科技有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本发明实施例涉及金融隐私技术领域，具体公开了一种应用于金融场景的隐私深度神经网络方法及系统。本发明实施例通过构建神经元网络模型，并将神经元网络模型保存在多个参与方；对测试集进行预测，生成与多个参与方相关的预测结果，按照多个预测结果，对神经元网络模型进行优化；对神经元网络模型计算SHAP，得到多个与参与方特征相关的能够基于金融场景的业务特点，利用秘密分享、深度神经网络、SHAP等技术，通过隐私深度神经网络的训练、预测以及SHAP技术，在保护数据隐私的情况下对参与方特征进行解释，并进一步自动化生成更高效的衍生特征。
一种应用于金融场景隐私深度神经网络方法系统

[发明专利]基于神经元网络的农作物预测方法与装置-CN201310705042.0在审
发明人：缪可成;宋革联;王茂华;杨蕊;张彬筠 -专利权人：浙江省公众信息产业有限公司
申请日： 2013-12-19 - 公布日： 2014-03-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于神经元网络的农作物预测方法与装置。该方法包括建立神经元网络模型；设置样本函数学习参数；初始化连接权值、与隐层中各节点的激励阈值；根据样本函数和神经元网络模型计算神经元网络的输出误差；根据计算出的输出误差与所设置的样本函数学习参数判断学习过程是否结束；如果未结束，则修正连接权值与隐层中各节点的激励阈值，并继续计算神经元网络的输出误差，直至满足根据样本函数学习参数所设置的结束条件；如果结束，则输出对样本函数的学习结果，并根据学习结果对农作物的产量进行预测
基于神经元网络农作物预测方法装置

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