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[发明专利]基于CNN-LSTM的工控协议同源攻击检测方法-CN202010657202.9有效
发明人：谷良;宫鑫;刘晓捷;狄婷;李伟博;景峰;吴瑶;任晓刚 -专利权人：国网山西省电力公司信息通信分公司;山西联拓科技有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于CNN‑LSTM的工控协议同源攻击检测方法，包括：获取网络流量数据；对所述网络流量数据进行数据特征提取，得到特征数据；基于所述特征数据建立深度神经网络模型；对所述深度神经网络模型进行优化，得到优化后的神经网络模型；基于所述优化后的神经网络模型进行攻击检测。通过基于提取的特征数据建立深度神经网络模型，并对深度神经网络模型进行优化，基于优化后的深度神经网络模型进行网络攻击检测，达到提高IP溯源技术效率和精度的目的。
基于 cnn lstm 协议同源攻击检测方法

[发明专利]基于遗传算法优化的BP神经网络模型的臭氧预测方法-CN202310501958.8在审
发明人：王永强;宮净玉;王刚;蒋文春;曹怀祥;左海强;孔强;黄元凤;王嘉玮 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于遗传算法优化的BP神经网络模型的臭氧预测方法，属于BP神经网络技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤1001，构建BP神经网络模型；步骤1002，选用遗传算法对BP神经网络模型进行优化；步骤1003，对BP神经网络模型，进行进一步优化；步骤1004，使用验证集对优化后的BP神经网络模型进行精度验证；步骤1005，根据步骤1004验证后的BP神经网络模型预测臭氧浓度。在本基于遗传算法优化的BP神经网络模型的臭氧预测方法中，通过BP神经网络模型作为预测模型，具有较强的自适应、自学习能力。同时结合遗传算法对BP神经网络模型进行优化，有助于对环境中污染物浓度的突发事件的模拟能力较差，通常只能用于平稳状态的预测。
基于遗传算法优化 bp 神经网络模型臭氧预测方法

[发明专利]基于电路仿真的忆阻器阵列神经网络的构建及优化方法-CN202110673101.5有效
发明人：陈全;范达熠;谢锐;宋明洋 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了基于电路仿真的忆阻器阵列神经网络的构建及优化方法，所述方法包括：获取已训练的神经网络模型；根据已训练的神经网络模型和预设的忆阻器，得到忆阻器阵列神经网络模型；基于电路仿真，对所述忆阻器阵列神经网络模型进行优化，得到忆阻器阵列神经网络模型优化结果。本发明实施例通过将神经网络模型与忆阻器阵列结合得到忆阻器阵列神经网络模型，并对忆阻器阵列神经网络模型进行优化，可以提高数据处理的准确率。
基于电路仿真忆阻器阵列神经网络构建优化方法

[发明专利]一种神经网络模型优化方法、平台、设备和存储介质-CN202310633995.4在审
发明人：唐海琪;蔡权雄;牛昕宇;熊超 -专利权人：山东产研鲲云人工智能研究院有限公司
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络模型优化方法、平台、设备和存储介质。神经网络模型优化方法包括：获取目标神经网络模型的描述信息和权重特征信息，基于描述信息和权重特征信息从目标神经网络模型的所有网络层中选出至少一层作为稀疏网络层；根据权重特征信息获取每层稀疏网络层的稀疏度信息；基于每层稀疏网络层的稀疏度信息分别确定每层稀疏网络层优化策略，进而获取目标神经网络模型的优化分析结果，优化分析结果用于指示对目标申请网络模型进行优化操作。本发明能够使得用户更好地优化神经网络模型，缩短神经网络模型的研发周期，提升产品的可靠性。
一种神经网络模型优化方法平台设备存储介质

[发明专利]基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法-CN202011607633.0在审
发明人：惠记庄;田园;张富强;丁凯;高士豪;王帅 -专利权人：长安大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，本发明首先构建卷积神经网络模型，再使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数，最后对优化后的卷积神经网络模型对轴承的状态进行分类识别，本发明通过正余弦算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络模型训练时易陷入局部最优，且卷积神经网络模型参数大多靠经验人工选择的问题。本发明通过正余弦算法优化后的卷积神经网络，提高了轴承状态识别的准确率，降低了误差值，提高了工作效率。
基于余弦算法优化卷积神经网络机床轴承状态识别方法

[发明专利]神经网络优化装置和神经网络优化方法-CN201911366022.9在审
发明人：金冏荣;高祥修;金炳秀;金哉坤;金度润;河相赫 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种神经网络优化装置，其包括性能估计模块，部分选择模块，新神经网络生成模块以及最终神经网络输出模块。性能估计模块基于对被用于执行神经网络的操作的资源的限制要求，根据执行神经网络的操作来输出估计性能。部分选择模块从性能估计模块接收估计性能并选择神经网络的偏离限制要求的部分。新神经网络生成模块通过强化学习，通过改变包括在神经网络的所选部分中的层结构来生成子集，基于从性能估计模块提供的估计性能来确定优化层结构，并将所选部分改变为优化层结构以生成新神经网络。最终神经网络输出模块输出由新神经网络生成模块生成的新神经网络作为最终神经网络。
神经网络优化装置方法

[发明专利]神经网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910210081.0在审
发明人：王燕;吴奇锋;王明 -专利权人：埃睿迪信息技术（北京）有限公司
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络优化方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：建立所述工艺过程对应的神经网络，所述神经网络包括输入层、隐含层和输出层，其中，所述输入层的节点与所述工艺过程的参数一一对应，所述输出层节点与所述工艺过程的优化指标参数对应；利用遗传算法对所述神经网络的权值和阈值的分布进行优化，得到所述神经网络的权值和阈值的搜索区间；对所述神经网络进行训练以从所述搜索区间中确定出权值和阈值的最优解，得到训练后的神经网络。本发明利用遗传算法优化神经网络的初始权值和阈值，建立了基于神经网络的工艺闭环优化的实现方法，采用基于遗传算法优化后的神经网络可以更加有效的优化工艺生产线。
神经网络权值和工艺过程神经网络优化遗传算法优化计算机设备存储介质搜索区间输出层输入层优化工艺生产线闭环优化遗传算法指标参数隐含层最优解

[发明专利]一种图像神经网络结构的优化方法及装置-CN202110102292.X在审
发明人：任广辉;谢文韬;陈云鹏 -专利权人：上海依图网络科技有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开一种图像神经网络结构的优化方法及装置，属于人工智能技术领域，该方法包括：根据接收到的图像神经网络结构优化请求中包含的结构描述信息，生成第一图像神经网络结构，将第一图像神经网络结构与各神经网络结构模板进行比对，以确定第一图像神经网络结构使用的目标神经网络结构模板、以及第一图像神经网络结构中与目标神经网络结构模板对应的目标子神经网络结构，然后，使用每个目标神经网络结构模板对应的多种预设图像神经网络结构，分别对第一图像神经网络结构中与该目标神经网络结构模板对应的目标子神经网络结构进行替换，得到候选神经网络结构集，在候选神经网络结构集中进行神经网络结构搜索，得到优化后的第二图像神经网络结构。
一种图像神经网络结构优化方法装置

[发明专利]一种基于元学习的神经网络优化方法及装置-CN201910173076.7有效
发明人：蔡富琳;谭奔;刘大鹏;肖磊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-03-07 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06N3/09 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的神经网络优化方法及装置，所述方法包括：部署多个机器学习任务，每个机器学习任务均运行于学习框架中，每个学习框架均包括神经网络本体和神经网络优化器，所述神经网络优化器用于对与其对应的神经网络本体的参数权重进行调整；设置元学习组合优化器；基于所述元学习组合优化器拟合机器学习任务运行过程中各个神经网络组合的状态特征与质量参数的映射关系；响应于优化指令，使用所述元学习组合优化器输出组合优化策略；使用所述组合优化策略对待优化的神经网络进行优化本发明可以为各种学习任务自适应输出表现较佳的优化器及其组合，从而得到最佳优化效果。
一种基于学习神经网络优化方法装置

[发明专利]一种基于机器学习的神经网络模型优化方法及系统-CN202210959383.X在审
发明人：刘欢 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-08-10 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于机器学习的神经网络模型优化方法及系统，涉及机器学习领域。一种基于机器学习的神经网络模型优化方法包括：获取待优化的神经网络模型的结构、参数、每一层对应的权重参数及每一层的神经元个数；对待优化的神经网络模型的目标优化层的上层加入虚拟层，并将加入虚拟层的待优化的神经网络模型转化为初始模型；对初始模型结合待优化的神经网络模型的结构、参数、每一层对应的权重参数及每一层的神经元个数进行融合处理，输出组合优化策略，使用组合优化策略对待优化的神经网络模型进行优化。能够提高在图像识别的识别精度或分类中的分类精度，同时还解决了神经网络模型在硬件加速器上布局受限的问题。
一种基于机器学习神经网络模型优化方法系统

[发明专利]生成卷积神经网络的方法和装置、图像识别方法和装置-CN202110735236.X有效
发明人：尚方信;杨叶辉;李乾;黄海峰;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：具体实现方案为：获取待识别图像；将待识别图像输入优化卷积神经网络，得到由优化卷积神经网络输出的对待识别图像中目标的分类结果；其中，优化卷积神经网络基于如下步骤得到：获取初始卷积神经网络以及初始卷积神经网络的原始激活函数；响应于检测到原始激活函数为预设的函数，基于原始激活函数，得到优化激活函数，优化激活函数通过拼接的负值的预设的函数将初始卷积神经网络的卷积层的输出的通道特征进行四倍或四倍以上扩充；基于优化激活函数，对初始卷积神经网络进行改进，得到优化卷积神经网络。该实施方式减少了生成的卷积神经网络的运算量。
生成卷积神经网络方法装置图像识别

[发明专利]一种优化神经网络结构的技术-CN201710809000.X在审
发明人：胡昌杰;朱红军;蒋海涛 -专利权人：北京博越世纪科技有限公司
申请日： 2017-09-11 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种优化神经网络结构的技术，特别涉及一种迭代算法，以使神经网络用户输入和用户输出之间的重构误差最小化，实现神经网络结构某一层结构的优化。本发明涉及一种优化神经网络结构的技术，利用一种迭代算法，初始化神经网络的参数，计算步长，动态的调整神经网络隐藏层的节点数，以使神经网络用户输入和用户输出之间的重构误差最小化，实现神经网络结构某一层结构的优化
神经网络结构神经网络优化误差最小化迭代算法用户输出层结构重构初始化动态的节点数隐藏层

[发明专利]一种基于神经元可塑性的神经网络评估优化方法及系统-CN202311118140.4在审
发明人：李波;唐文婷;韦星星 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-09-01 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经元可塑性的神经网络评估优化方法及系统，包括深度神经网络结构压缩与深度神经网络参数优化：获取验证数据集，训练数据集和已训练的待压缩深度神经网络及参数；计算待压缩深度神经网络中神经元集群的可塑性及神经元重要性；计算神经元集群中必要神经元数量；根据必要神经元数量及各神经元重要性，获取未优化压缩后深度神经网络；计算压缩前后深度神经网络的神经微环路塑造差异；根据压缩前后的神经微环路塑造差异优化网络权重，得到已优化压缩后深度神经网络；本发明设计了一种轻量化深度神经网络并将其应用于自然图像分类，符合生物性且解释性更强，具有运算资源开销低，图像处理精度高的特点。
一种基于神经元可塑性神经网络评估优化方法系统

[发明专利]人脸分类方法、装置及智能终端-CN201710817879.2有效
发明人：杨帆;李岩;李宣平 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2017-09-12 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种人脸分类方法、装置及智能终端包括下述步骤：采集待测目标信息；将所述待测目标信息输入通过输出目标与期望目标进行误差优化训练所得到的优化卷积神经网络模型中；获取所述优化卷积神经网络模型输出的所述待测目标信息的分类结果由于采用了输出目标与期望目标之间的误差对卷积神经网络模型进行反向优化，不断地调整卷积神经网络模型的各项参数，优化卷积神经网络模型的性能，获取到优化卷积神经网络模型，能够有效地提高卷积神经网络模型的分类准确率将待测目标信息输入到优化后卷积神经网络模型中，就能够得到准确率较高的分类结果。
分类方法装置智能终端

[发明专利]优化CDN网络的方法、装置及电子设备-CN202010309406.3有效
发明人：郭得科;李妍;陈洪辉;廖汉龙;武睿 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： H04L12/751 文献下载
摘要：本发明提供一种优化CDN网络的方法、装置及电子设备，其特征在于，包括：构建控制策略优化神经网络模型；使用所述控制策略优化神经网络模型进行路径选择，得到路径选择结果；将所述路径选择结果应用于CDN网络，得到反馈的网络状态数据；根据所述网络状态数据对所述控制策略优化神经网络模型进行参数优化，得到优化后的控制策略优化神经网络模型，用于优化所述CDN网络。
优化 cdn 网络方法装置电子设备