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[发明专利]一种基于网络模型免疫优化的设备故障诊断方法-CN202211111953.6在审
发明人：陈军敢;朱仲杰;陈丹江;陈伟明;金力 -专利权人：浙江万里学院
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于网络模型免疫优化的设备故障诊断方法，包括如下步骤：步骤1、对采集的设备数据进行预处理，得到多帧时频图，并将多帧时频图构建成训练集和测试集；步骤2、构建神经网络并对其进行初始化，接着对初始化的神经网络进行优化，得到至少两个优化后的神经网络，并对每个优化后的神经网络进行训练，得到每个训练完成后的神经网络；步骤3、将测试集中的同一个测试样本输入到训练完成后的每个神经网络中，并对每个神经网络输出结果进行融合，即得到设备的故障诊断结果该方法简单，通过抗体的方式事先确定出神经网络的卷积核个数最优值，提高了神经网络的识别准确率，同时该方法的有效抗体选取耗时少，减少神经网络的模型优化周期。
一种基于网络模型免疫优化设备故障诊断方法

[发明专利]脉冲神经网络模型的在线可视化开发方法和装置-CN202310445118.4在审
发明人：孙庆姣;章明;李沁心;邓水光;杨国青;李莹;潘纲 -专利权人：之江实验室;浙江大学
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F8/34 文献下载
摘要：本申请涉及一种脉冲神经网络模型的在线可视化开发方法和装置。所述方法包括：获取脉冲神经网络训练用的数据集；从预设的脉冲神经网络图形化设计页面中获取初始脉冲神经网络结构的设计元素和与设计元素对应的属性值；基于设计元素及其属性值进行自动代码转换构建初始脉冲神经网络结构；基于数据集以及脉冲神经网络结构进行训练代码自动生成，根据训练代码进行网络训练，得到目标脉冲神经网络模型；并在训练过程中，对脉冲神经网络的训练监控数据进行可视化展示。采用本方法能够结合图形化和代码编辑两种方式构建和训练脉冲神经网络模型，且在开发过程中为开发者提供可视化的信息进行指导和分析，以提高脉冲神经网络的开发质量。
脉冲神经网络模型在线可视化开发方法装置

[发明专利]一种基于神经网络的群组动画生成方法-CN202010379163.0在审
发明人：赵锐;侯志迎;毕立安 -专利权人：江苏原力数字科技股份有限公司
申请日： 2020-05-07 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T13/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络的群组动画生成方法，包括以下步骤：S1、动画数据采集：使用动作捕捉设备收集角色的动作信息；S2、训练数据生成：将采集到的动作信息生成训练数据；S3、神经网络构建：构建相位函数神经网络，对不同的相位，神经网络的参数随之变化；S4、神经网络训练：通过训练数据对神经网络进行训练；S5、神经网络推理：通过神经网络的向前计算，得到的输出经过逆运动学微调，即可得到生成的群组动画；解决了群组动画中
一种基于神经网络动画生成方法

[发明专利]一种卷积神经网络训练方法、图像识别方法和装置-CN202010529092.8在审
发明人：王世安 -专利权人：广州工程技术职业学院
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-09-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种卷积神经网络训练方法、图像识别方法和装置，其中卷积神经网络训练方法包括：获取待训练的卷积神经网络；将测度损失和软最大损失结合，构建卷积神经网络训练时的类信息和节点结构的学习损失函数，基于反向传播算法和随机梯度下降法，通过学习损失函数对卷积神经网络进行训练。节点结构和类信息的丢失可以加快训练的收敛速度，同时保持或提高训练精度，故本申请中以节点结构和类信息作为训练时的训练指标，同时结合将测度损失和软最大损失构建训练卷积神经网络时的学习损失函数，解决了现有的卷积神经网络训练方法，在面对小型的卷积神经网络时，难以适用的技术问题。
一种卷积神经网络训练方法图像识别装置

[发明专利]神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置-CN202210002172.7在审
发明人：聂玉虎;刘加国;张永波;崔文朋;刘浩;池颖英;刘瑞;郑哲;李滕浩;徐鲲鹏;曹波;杨剑;荆臻 -专利权人：北京智芯微电子科技有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）;国家电网有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络分类器的建立方法、装置及图像分类方法、装置，建立方法包括：获取训练图像集，其中，训练图像集中的训练图像包括目标图像和背景图像两种类型；将训练图像集中的训练图像输入至神经网络分类器，获取每一训练图像的特征向量；根据特征向量及其对应训练图像所属类型构建损失函数；基于损失函数对神经网络分类器进行训练，得到训练好的神经网络分类器。该建立方法在建立神经网络分类器时，根据训练图像所属类型构建损失函数，并利用损失函数对神经网络分类器进行训练，可加快神经网络分类器的收敛速度，以获取对含有背景图像的图片集进行快速分类的神经网络分类器。
神经网络分类建立方法装置图像

[发明专利]一种基于深度学习的口腔全景片恒牙分割与牙位识别方法-CN202210962615.7在审
发明人：王登海 -专利权人：成都仁恒美光科技有限公司
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的口腔全景片恒牙分割与牙位识别方法，包括如下步骤：S100，构建口腔识别卷积神经网络模型以及恒牙分割与牙位识别卷积神经网络模型；S200，训练口腔识别卷积神经网络模型以及恒牙分割与牙位识别卷积神经网络模型；S300，利用训练好的口腔识别卷积神经网络模型以及恒牙分割与牙位识别卷积神经网络模型完成口腔全景片恒牙分割与牙位识别。本发明通过构建和训练口腔识别卷积神经网络模型以及恒牙分割与牙位识别卷积神经网络模型，不需要恒牙分割标注数据，并且能够解决相邻两颗牙齿重叠部分的分割问题。
一种基于深度学习口腔景片恒牙分割识别方法

[发明专利]深度神经网络的构建方法及系统-CN201310755400.9有效
发明人：潘嘉;何婷婷;刘聪;王智国;胡国平;张仕良;胡郁 -专利权人：安徽科大讯飞信息科技股份有限公司
申请日： 2013-12-31 - 公布日： 2015-07-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度神经网络的构建方法及系统，该方法包括：确定深度神经网络输入层的节点个数和输出层的节点个数；获取训练数据；确定深度神经网络隐含层的层数和第一层隐含层的节点个数：根据所述训练数据的数据量、隐含层的层数和第一层隐含层的节点个数，确定后续隐含层的节点个数，并使不同隐含层的节点个数呈递减变化；利用所述训练数据确定所述深度神经网络的模型参数得到深度神经网络。与现有技术的深度神经网络相比，应用本发明构建的深度神经网络极大地减少了神经网络的参数个数，减小了所需的存储空间并且加快了模型的训练速度。
深度神经网络构建方法系统

[发明专利]一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统-CN201910934165.9有效
发明人：唐英干;吴苏栗 -专利权人：燕山大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统，所述方法首先获取训练集图像和低分辨率图像；其次根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；然后采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；最后根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。本发明利用正则化的相关熵准则训练宽度神经网络模型，利用已训练的宽度神经网络模型对低分辨率图像进行超分辨率重建，构建的宽度神经网络模型结构简单、易于训练，图像重建时间短，提高了实际应用性。
一种基于宽度神经网络图像分辨率重建方法系统

[发明专利]神经网络模型预测方法、装置和终端-CN201811543424.7有效
发明人：陈雅雪;方晓敏;王凡;何径舟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2018-12-17 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提出一种神经网络模型预测方法、装置和终端，包括：在神经网络模型中构建多条输出支路；将特征数据输入至神经网络模型中，选择至少一条输出支路输出预测分数；根据输出支路输出的预测分数进行计算，输出最终预测结果对神经网络模型的结构进行修改，构建多条输出支路，所有输出支路都共享同一个循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Network)或深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)结构，无需同时训练多个结构相同的神经网络模型，大幅降低对性能的要求。此外，可以尽量增大输出支路的数量，输出支路的数量与神经网络模型的稳定性呈正相关关系，因此，不需要在调参上花费过多的精力。
神经网络模型预测方法装置终端

[发明专利]深度神经网络服务批处理调度方法、系统及GPU-CN202110209701.6有效
发明人：陈全;过敏意;崔炜皞;赵涵 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供一种深度神经网络服务批处理调度方法、系统及GPU，所述深度神经网络服务批处理调度方法包括：构建包含多个批处理调度策略的批处理调度策略池；基于用户输入的服务质量要求信息和神经网络模型的类型确定对应的批处理调度策略，并配置所述确定的批处理调度策略；基于批处理调度策略的配置情况对所述神经网络模型执行服务调度。本发明可以为新兴的深度神经网络技术落地提供支持，可以构建具有商业意义的、基于模型多样性感知的深度神经网络服务批处理调度系统，面向用户简化神经网络推理调度服务的优化，优化整个神经网络的服务响应速度。
深度神经网络服务批处理调度方法系统 gpu

[发明专利]医学不良事件文本分类方法、装置、电子设备及介质-CN202210839075.3有效
发明人：黄雨;代腾宇;楼轶维 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：所述方法包括：构建文本分类模型，所述文本分类模型包括：深度金字塔卷积神经网络、循环卷积神经网络和分类层，所述分类层用于基于所述深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络的特征融合结果进行分类；将医学不良事件文本输入所述文本分类模型本发明构建的文本分类模型融合了深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络，可以基于深度金字塔卷积神经网络和循环卷积神经网络的特征融合结果对医学不良事件文本进行有效分类。
医学不良事件文本分类方法装置电子设备介质

[发明专利]一种基于GA-BP神经网络算法的城市生态建设评价方法-CN201711328389.2在审
发明人：雒江涛;向中伟;蔡功;公慧;宋航成;刘建伟;邱建华;岳希峰;邹涛;孙小明 -专利权人：重庆邮电大学;航天科工智慧产业发展有限公司;重庆两江新区建设管理局;重庆两江新区龙兴工业园建设投资有限公司;北京清华同衡规划设计研究院有限公司
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于GA‑BP神经网络算法的城市生态建设评价方法，属于智慧城市生态建设领域。该方法包括以下步骤：构建城市生态评价指标体系；生成神经网络训练和测试样本；确定神经网络的拓扑结构；设定神经网络训练的相关参数；利用遗传算法来对神经网络的初始权值和阈值进行优化；输入训练和测试样本对GA‑BP神经网络进行训练和检验，最终构建出基于GA‑BP神经网络算法的城市城市生态评价模型。
一种基于 ga bp 神经网络算法城市生态建设评价方法

[发明专利]鲁棒二值神经网络的构建方法及设备-CN202011088661.6在审
发明人：王祥;李鹏霄;杜翠兰;李扬曦;佟玲玲;任博雅;项菲;井雅琪;段运强 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种鲁棒二值神经网络的构建方法及设备。鲁棒二值神经网络的构建方法，包括：对训练数据进行二值化处理；基于二值化处理后的训练数据，对预设二值神经网络进行训练；对完成训练的预设二值神经网络进行纠错编码。采用本发明，通过对训练数据进行二值化处理，可以将内存占用降低为原有的浮点型权值的1/32；同时，对训练好的二值神经网络进行纠错编码，使得编码后二元神经网络具有抵抗檫除或者错误的噪音干扰，所以编码后的二元神经网络具有很好的鲁棒性
鲁棒二值神经网络构建方法设备

[发明专利]一种基于卷积神经网络的视觉SLAM优化方法及装置-CN202310341903.5在审
发明人：李采薇;吕颖 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司;一汽（南京）科技开发有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：本发明涉及车辆辅助驾驶技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的视觉SLAM优化方法及装置，方法包括：采集二维图像；构建卷积神经网络模型；将所述二维图像输入到卷积神经网络模型；对卷积神经网络模型进行模型训练；根据训练后的卷积神经网络模型返回位姿估计结果；所述卷积神经网络模型包括PoseNet模型。通过构建PoseNet模型进行位姿估计，使视觉SLAM的前端部分得到优化，省略了现有技术中的预处理后再进行位姿估计的步骤，同时卷积神经网络可以应用于深度学习加速器上，这将比在GPU上运行性能更高，功耗更低
一种基于卷积神经网络视觉 slam 优化方法装置

[发明专利]基于模糊神经网络评价围填海对渔业影响的方法-CN201710126631.1在审
发明人：崔正国;曲克明;陈碧鹃;夏斌 -专利权人：中国水产科学研究院黄海水产研究所
申请日： 2017-03-03 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：基于模糊神经网络评价围填海对渔业影响的方法，本发明属于环境保护领域，它的方法为首先提取围填海工程对渔业产生影响的要素，构建围填海对渔业要素影响程度评价指标体系；然后对各类影响要素构建模糊神经网络子网学习权重和评价矩阵，完成第一级模糊综合评价；最后基于子网评判结果构建模糊神经网络主网，完成第二级模糊综合评价，评估围填海工程对渔业的影响程度。本发明使用的模糊神经网络是模糊系统与神经网络的有机结合，它吸取了两者的长处，可组成比单独的神经网络或单独的模糊系统性能更好的系统。
基于模糊神经网络评价围填海渔业影响方法