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[发明专利]一种基于神经网络技术的食品安全精准监管方法-CN201811590776.8在审
发明人：梁永春 -专利权人：上海瑞涯信息科技有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络技术的食品安全精准监管方法，属于神经网络技术领域，包含以下步骤：A、项目启动或项目重启；B、默认或人为设定参数；C、方案实施；包括抽样检查、数据采集、处罚决定和其他；D、对步骤F、可行性评估，本发明基于神经网络技术的食品安全精准监管方法采用人工神经网络中的反馈网络技术来优化食品检测、投诉/诉讼、处罚等情况，实现监管体系中的各参与方的目标最优化。
神经网络技术食品安全监管人工神经网络预估可行性评估参数计算参数优化抽样检查反馈网络方案实施监管体系食品检测数据采集项目启动数据处理参与方最优化迭代重启诉讼投诉优化改进

[发明专利]一种自适应神经网络边界减振控制方法-CN202210029773.7有效
发明人：任勇;胡房刚 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种自适应神经网络边界减振控制方法，属于行减振控制技术领域，包括以下步骤：设计辅助系统，消除输入受限的影响；采用基于径向基的神经网络技术，弥补系统的不确定性；在辅助系统和基于径向基的神经网络技术的基础上，设计自适应神经网络边界控制器，对直升机柔性吊挂系统实现减振控制的目的。
一种自适应神经网络边界控制方法

[发明专利]一种基于人工神经网络技术的飞机平尾寿命监控方法-CN201610854422.4有效
发明人：顾宇轩;宋恩鹏;洪海明;周丽君;戴亚光 -专利权人：中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
申请日： 2016-09-27 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络技术的飞机平尾寿命监控方法。所述基于人工神经网络技术的飞机平尾寿命监控方法包括如下步骤：步骤1：确定飞机平尾基准损伤；步骤2：建立飞机平尾的人工神经网络载荷模型；步骤3：在飞机完成一次飞行起落后获取飞机平尾数据，并进行飞机平尾的当量消耗寿命的计算采用本申请的基于人工神经网络技术的飞机平尾寿命监控方法通过确定飞机平尾基准损伤，应用人工神经网络载荷模型，建立飞机平尾载荷模型，并在飞机完成一次飞行起落后获取飞机平尾数据，计算出飞机飞行过程中飞机平尾的寿命消耗情况
一种基于人工神经网络技术飞机寿命监控方法

[发明专利]基于融合神经网络的导水裂缝带高度精确预测方法及系统-CN201910945031.7在审
发明人：代松;韩勃;耿飞;甘高源;刘士亮;吕高航;黄国香 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于融合神经网络的导水裂缝带高度精确预测方法及系统，针对现有导高预测数学模型存在的缺陷，将神经网路技术与传统数学模型相融合，利用神经网络技术解决多元回归模型误差过大的问题，本申请的导高预测方法具体步骤可以分为6步，分别为收集实测数据、建立线性多元回归模型、建立神经网络学习样本、学习样本归一化处理、训练神经网络、导高高度计算，本融合预测模型将BP神经网络技术与多元回归理论相结合，兼备了神经网络的非线性映射能力和多元回归模型的经验
多元回归模型神经网络数学模型融合预测非线性映射能力神经网络技术神经网络学习训练神经网络导水裂缝带归一化处理多元回归高度计算神经网路实测数据学习样本预测模型样本申请

[发明专利]一种基于振动和神经网络技术的发动机状态监测方法-CN201710066763.X在审
发明人：黄斐;杨东;武文松 -专利权人：山东云舜智能科技有限公司
申请日： 2017-02-07 - 公布日： 2018-08-14 - 主分类号： G01M15/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于振动和神经网络技术的发动机状态监测方法，属于发动机故障监测方法领域，包括提取发动机的振动特征参数和利用神经网络技术进行发动机状态分析。利用神经网络技术进行发动机状态分析的步骤包括：1）获得在特定工况下无故障和故障状态下的信号，提取故障征兆数据并归一化，作为BP神经网络的输入；2）建立BP神经网络系统，把已知故障状态的特征参数作为训练样本，对网络进行训练，达到所需的诊断精度；3）将未知状态的故障特征参数输入训练好的神经网络进行测试，得到该状态下的网络输出并进行后处理，将结果与训练网络的故障模式进行比对，获得诊断结果，即故障类型。
神经网络技术发动机状态监测发动机故障特征参数已知故障状态发动机故障后处理故障类型故障模式故障征兆故障状态神经网络试验测试特征参数网络输出训练网络训练样本诊断结果振动监测振动特征缸盖罩归一化曲轴箱传感器比对侧壁测点点选缸体分析测试诊断网络

[发明专利]一种基于神经网络技术的输电线路图像自动识别系统-CN201410066836.1在审
发明人：彭大维 -专利权人：彭大维
申请日： 2014-02-27 - 公布日： 2014-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络技术的输电线路图像自动识别系统，它是通过摄像头获取输电线路的图像，通过神经网络技术对输电线路的状态进行识别。其特征在于：1.采用小波包算法对图像信息进行信号的去噪处理。2.采用神经网络技术对经过去噪处理的图像信息进行图像识别。3.提取图像特征建立数据仓库，对数据仓库进行数据挖掘，进一步提高图像识别的准确性。
一种基于神经网络技术输电线路图像自动识别系统

[发明专利]一种基于神经网络技术的风力发电机叶片图像自动识别系统-CN201410066809.4有效
发明人：彭大维 -专利权人：彭大维
申请日： 2014-02-27 - 公布日： 2014-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络技术的风力发电机叶片图像自动识别系统，它是通过摄像头获取风力发电机叶片的图像，通过神经网络技术对叶片的转速和形变进行识别。2.采用神经网络技术对经过去噪处理的图像信息进行图像识别。3.提取图像特征建立数据仓库，对数据仓库进行数据挖掘，进一步提高图像识别的准确性。
一种基于神经网络技术风力发电机叶片图像自动识别系统

[发明专利]动态网络模型构建方法、装置、设备及存储介质-CN202310546559.3在审
发明人：刘建伟 -专利权人：北京爱芯科技有限公司;西安爱芯元智科技有限公司
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本申请提供一种动态网络模型构建方法、装置、设备及存储介质，涉及机器学习领域，该方法包括：将预设神经网络划分为多个预测阶段；其中，多个预测阶段均可独立地输出推理结果；对预测阶段中的神经网络层进行量化，获得动态神经网络；其中，动态神经网络包括：多个不同比特位宽的预测阶段；对动态神经网络进行训练，获得目标动态网络模型。通过将多个可独立输出推理结果的预测阶段分别量化到不同的比特位宽，节省了计算量，降低了简单样本的推断成本，提高了对困难样本的推断精度；结合量化技术和动态网络技术两者的优势，能够同时从量化和动态网络技术中受益，提升了目标动态网络模型的性能。
动态网络模型构建方法装置设备存储介质

[发明专利]神经网络模型的处理方法和设备-CN202011621646.3有效
发明人：吉亚云;刘艳琳;黄颖坤;王永忠 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本申请提供了一种神经网络模型的处理方法和设备，属于神经网络技术领域。本申请提供的方案中，模型处理设备可以确定接收到的神经网络模型中的待压缩网络层，并对该待压缩网络层进行压缩处理，实现了对神经网络模型的压缩处理。压缩处理后的神经网络模型规模较小，可以适用于更多的应用场景。本申请用于神经网络模型的压缩处理。
神经网络模型处理方法设备

[发明专利]基于神经网络技术的教师实践技能评价方法-CN201210548331.X无效
发明人：张蕾;董恩国;关志伟;亓剑;娄杰轩 -专利权人：天津职业技术师范大学
申请日： 2012-12-17 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：一种基于神经网络技术的教师实践技能评价方法，包括神经网络技术、模糊数学、计算机技术。这种方法由信息指标体系、模糊处理模块、神经网络评价模块组成。信息指标体系，根据汽车专业教师实践能力的特性选取信息指标体系的特征值；模糊处理模块，完成特征值的模糊化处理以及特征值权重的设定；神经网络评价模块，应用被模糊化的信息指标体系的特征值作为神经网络的输入值，通过建立的BP神经网络评价系统，以神经网络输出层单元值的数值大小评价汽车专业教师实践技能的等级。
基于神经网络技术教师实践技能评价方法

[发明专利]一种神经网络数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202110980254.4在审
发明人：梁云;陈长汶;王耀威;商海洋 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-08-25 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，具体是涉及一种神经网络数据处理方法、装置、设备及存储介质。本发明首先获取神经网络模型中所涉及到的数据需要重复计算的次数，再根据复用次数对神经网络模型所涉及的数据所对应的数据流进行划分，得到对数据的划分结果，依据划分结果分别对神经网络模型所涉及的数据进行计算，以此实现加速运行神经网络
一种神经网络数据处理方法装置设备存储介质

[发明专利]一种YOLO脉冲神经网络的优化方法-CN202011117592.7在审
发明人：李丽;陈沁雨;傅玉祥;何书专;李剑斌;陈健 -专利权人：南京宁麒智能计算芯片研究院有限公司
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种YOLO脉冲神经网络的优化方法，属于神经网络技术领域。本发明的方法构建YOLO人工神经网络，并对YOLO人工神经网络的网络结构进行解析；再对解析后的YOLO人工神经网络进行动态标准化处理得到标准化YOLO人工神经网络；而后将标准化YOLO人工神经网络转换为YOLO脉冲神经网络，具体地，对标准化的YOLO人工神经网络建立脉冲输入输出机制、脉冲发射机制和膜电位复位机制得到YOLO脉冲神经网络。本发明克服了现有技术中YOLO脉冲神经网络精度较低的问题，本发明通过对YOLO人工神经网络进行解析、标准化和转换操作，得到的YOLO脉冲神经网络具有较高精度，从而可以提高YOLO脉冲神经网络的图像识别精度
一种 yolo 脉冲神经网络优化方法

[发明专利]基于神经网络技术的LTCC收缩率预判方法-CN201811270751.X有效
发明人：杨士成;姜威;徐美娟;石伟;张婷;白浩;闫淑霞 -专利权人：西安空间无线电技术研究所
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经网络技术的LTCC收缩率预判方法，通过正交试验，确定收缩率的各影响因素；将各影响因素作为结构参数，对每层LTCC建立影响因素列表；设置神经网络，根据生产线历史数据，训练神经网络，获得收缩率预测模型本发明针对不同LTCC产品在投产前无法精确获知其收缩率的问题，从LTCC产品设计和工艺出发，确认了影响收缩率的因素，并使用神经网络技术建立了影响因素和收缩率之间的数学模型，实现了LTCC产品收缩率的精确预估
基于神经网络技术 ltcc 收缩率预判方法

[发明专利]一种神经网络模型搭建方法、装置、设备及存储介质-CN202111507466.7在审
发明人：赖铖;董豪;韩佳容 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络技术领域，具体是涉及一种神经网络模型搭建方法、装置、设备及存储介质。本发明在神经网络层上设置了接口，该接口可以用于收集在依据神经网络层搭建神经网络模型的过程中的权重信息，该接口并能够在搭建神经网络模型的过程中计算权重的变化信息，并将权重的变化信息返回至正在搭建的神经网络模型，因此，本发明的接口的设置使得计算权重信息和搭建神经网络模型并行同步，从而提高了本发明搭建神经网络模型的速度。
一种神经网络模型搭建方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于神经网络的提升射频接收机中频信噪比的方法-CN201710958387.5有效
发明人：闫笛 -专利权人：成都市深思创芯科技有限公司
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： H04B1/10 文献下载
摘要：本发明涉及通信技术与神经网络技术，具体的说是涉及一种基于神经网络提升射频接收机工作性能的方法。接收机的中频输出信号通过神经网络处理后提升中频信号的信噪比，神经网络处理信号的方式包括但不限于时间序列数据拟合、时间序列信号预测、数据分类。本发明在射频无线收发的应用环境中，通过利用收发机空闲时间对神经网络进行进行训练，并在收发机工作时间应用该神经网络以提升接收机中频输出信号中的信噪比。
一种基于神经网络提升射频接收机中频方法

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