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[发明专利]基于Tropical代数的复合型卷积运算方法、存储介质及电子设备-CN202210468382.5在审
发明人：罗晔;刘丽莹 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了基于Tropical代数的复合型卷积运算方法、存储介质及电子设备，基于Tropical代数的复合型卷积运算方法包括：A、准备训练数据和预测数据，将训练数据和预测数据整理成预设格式信息；B、构建基于Tropical代数的复合型卷积操作，生成基于Tropical代数的复合型卷积神经网络层；C、构建基于Tropical代数的复合卷积神经网络层的神经网络模型；D、将训练数据导入到神经网络模型中，学习得到神经网络模型的参数，完成模型训练；E、将预测数据导入至训练好的神经网络模型中，由神经网络模型生成预测结果并输出，本方案运算速度快、参数可被训练和准确率高。
基于 tropical 代数复合型卷积运算方法存储介质电子设备

[发明专利]一种基于边缘检测来确定卷积神经网络卷积核数量的方法-CN201710010949.3有效
发明人：文元美;余霆嵩 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-01-06 - 公布日： 2019-10-29 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于边缘检测来确定卷积神经网络卷积核数量的方法，包括以下步骤：设定卷积神经网络层数和卷积核大小；将图像尺寸缩放至30*30后，对训练图像进行边缘检测获得边缘图像；按照各卷积层的卷积核大小对边缘图像进行边缘块提取和统计分析，获得各层卷积核数量；最后构建完整卷积神经网络对RGB‑D数据集进行训练。优点为：在构建卷积神经网络过程中，可自动的确定各个卷积层的卷积核数量，提高了设计卷积神经网络的效率，增强了卷积神经网络的自适应能力，使得设计的卷积神经网络拥有适应不同大小数据集的能力。
一种基于边缘检测确定卷积神经网络数量方法

[发明专利]基于人工神经网络的土地评价方法-CN200910063040.X无效
发明人：刘耀林;焦利民;刘艳芳 -专利权人：武汉大学
申请日： 2009-07-07 - 公布日： 2009-12-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络的土地评价方法，该方法以实际调查样本为基础的自学习方法或以已有知识为基础，依据样本进行自学习修正，构建基于自学习、自适应的神经网络的土地评价方法。根据神经网络模型因模型结构中存在阶跃函数等不可微激发函数而引起的收敛过于缓慢甚至发散的问题，而引入遗传优化，构建了基于遗传优化的土地评价方法，实现基于遗传优化的神经网络土地评价方法。发明用遗传算法优化神经网络的连接权和遗传算法优化神经网络结构提高神经网络模型的准确性和实用性。
基于人工神经网络土地评价方法

[发明专利]一种脉冲神经网络储备池计算模型构建方法及装置-CN202211276694.2在审
发明人：黎沩安;杨冬平 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种脉冲神经网络储备池计算模型构建方法及装置，包括构建脉冲神经元的膜电位动力学方程、脉冲神经网络突触可塑性的动力学方程和脉冲神经元膜电位动态时间尺度模型以及突触动态时间尺度模型，并利用上述方程和模型构建基于脉冲神经元的脉冲神经网络储备池隐藏层本发明提出了具有动态时间尺度和STD的脉冲神经网络的储备池的构建方法。这个模型能够彻底解决了在记忆任务中模型的工作参数的鲁棒性问题。本发明构建的具有动态时间尺度的基于脉冲神经网络的储备池模型，满足参数量小，计算简单，鲁棒性强的优点，容易在神经拟态芯片中实现，高鲁棒性使得芯片的性能不容易被影响，具有很好的应用前景。
一种脉冲神经网络储备计算模型构建方法装置

[发明专利]一种处理方法及装置-CN201910251748.1有效
发明人：陈致生;汪俊杰;杨琳;梁玉龙 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开一种处理方法，包括：获得待处理的目标对象；将目标对象输入至预先构建的深度神经网络模型中；其中，深度神经网络模型包括多个深度神经网络分组，深度神经网络分组由至少一层神经网络构成；获得多个深度神经网络分组中指定分组所输出的目标特征由此可见，本申请采用一个深度神经网络模型即可完成认证操作，实现了联合设计。
一种处理方法装置

[发明专利]一种基于神经网络的视频编码方法及系统-CN202010305191.8有效
发明人：刘东;林建平;李厚强;吴枫 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： H04N19/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的视频编码方法及系统，方法包括：获取用于训练神经网络的视频数据，构建一个含有多参考帧的神经网络，基于视频数据对含有多参考帧的神经网络进行训练，得到训练好的神经网络，基于训练好的神经网络对视频进行编码本发明能够基于神经网络，利用多参考帧，有效提升面向低延时场景时，视频编码的性能。
一种基于神经网络视频编码方法系统

[发明专利]一种基于分形分维结构理论的泛神经网络模型-CN201810893710.X在审
发明人：伍岳;杨斌;张慧斌 -专利权人：穆天机器人（杭州）有限公司
申请日： 2018-08-07 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分形分维结构理论的泛神经网络模型，基于分形分维理论，构建分维度基因神经网络，在分维神经网络系统中，神经网络的每个节点是都是一个单独的网络子系统，每个子系统的构成又是以多个下层网络来构建可以很好的模拟生物本能和感性情绪作用，可以非常容易的构建基于情绪影响的AI情感决策，使得机器人的行为决策可以受其本身的情绪影响而使得机器人可以更加的人性化，减少机械感觉。
分形构建神经网络模型结构理论情绪影响神经网络机器人神经网络系统网络子系统机械感觉模拟生物情绪作用下层网络行为决策人性化维度感性基因决策

[发明专利]一种基于深度学习的实时人脸检测方法及系统-CN201710106887.6在审
发明人：张卫山;孙浩云;宫文娟;卢清华;李忠伟 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2017-02-27 - 公布日： 2017-06-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的实时人脸检测方法及系统，该方法包括以下步骤构建的人脸图像数据库和卷积神经网络，利用构建的数据库对神经网络进行训练，得到最优的卷积神经网络以及人脸数据库中的人脸特征；构建storm拓扑结构；数据源输入组件将实时视频流分发给各数据处理组件，数据处理组件通过卷积神经网络对人脸和非人脸进行分类、人脸边界框回归、坐标定位，得到人脸检测的结果。本发明通过优化后的卷积神经网络对人脸图像数据进行特征提取，有效地提高了特征提取的准确率，将Storm架构和卷积神经网络的特征提取相结合，提高了人脸检测的效率。
一种基于深度学习实时检测方法系统

[发明专利]一种用于可穿戴头盔的图像超分辨率重建方法-CN202211021098.X在审
发明人：程德强;王培杰;寇旗旗;刘海;徐飞翔;王晓艺;王希;李雷 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于可穿戴头盔的图像超分辨率重建方法，该方法包括以下步骤：构建退化模型，通过退化模型获得高‑低分辨率图像对；构建深度可分离卷积神经网络模型，深度可分离卷积神经网络生成超分辨图像；训练深度可分离卷积神经网络模型，对超分辨图像与输入的高分辨率图像进行损失计算，优化深度可分离卷积神经网络模型；对重构后超分辨图像进行测试；对测试后图像进行预处理；验证深度可分离卷积神经网络模型。本发明通过使用退化模型能够有效应对低光照环境下图像采集，重建出高分辨图像；构建深度可分离卷积神经网络模型，保留图像更多的纹理细节，重构出精细的图像。
一种用于穿戴头盔图像分辨率重建方法

[发明专利]模型构建方法、欺诈交易识别方法、装置、设备和介质-CN202310685642.9在审
发明人：蔡梦华;林金妮;和欢;贠博严 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本申请公开了模型构建方法、欺诈交易识别方法、装置、设备和介质，可用于人工智能领域或金融领域。该模型构建方法中，首先，获取多条历史交易信息；然后，基于多条历史交易信息，训练得到决策树模型；接着，基于决策树模型的结构确定待训练神经网络模型的结构，得到待训练神经网络模型，由此可以在构建神经网络模型的初期更为合理、可靠的设置待训练神经网络模型的初始结构；最后，通过多条历史交易信息训练待训练神经网络模型，得到欺诈交易识别模型。由于待训练神经网络模型的结构基于通过历史交易信息训练得到的决策树模型的结构设置，故而能够高效地得到准确度较高的欺诈交易识别模型。
模型构建方法欺诈交易识别装置设备介质

[发明专利]基于注意力机制的神经网络服装搭配方案生成方法及系统-CN201910993603.9有效
发明人：刘金环;宋雪萌;马军;聂礼强;陈竹敏;甘甜 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开公开了基于注意力机制的神经网络服装搭配方案生成方法及系统，构建基于注意力机制的神经网络模型；构建训练集；将训练集输入到已构建的基于注意力机制的神经网络模型中，对基于注意力机制的神经网络模型进行训练，当模型的损失函数收敛时，停止训练，输出训练好的基于注意力机制的神经网络模型；获取待搭配的上衣；获取已有的若干件下衣；将待搭配的上衣和已有的若干件下衣，均输入到训练好的基于注意力机制的神经网络模型中，输出与待搭配的上衣所匹配的下衣
基于注意力机制神经网络服装搭配方案生成方法系统

[发明专利]基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法及电子设备-CN202111681766.7在审
发明人：周文康;李柠 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法及电子设备，所述方法包括：采集滚动轴承的时域振动数据；对时域振动数据进行分割，基于一维卷积神经网络构建时域故障诊断模型；提取域振动数据中的频域信息，基于一维卷积神经网络构建频域故障诊断模型；将时域振动数据转化为二维时频图，基于二维卷积神经网络构建时频域故障诊断模型；基于时域故障诊断模型、频域故障诊断模型以及时频域故障诊断模型构建多流卷积神经网络，基于多流卷积神经网络对滚动轴承的运行状态进行分类本发明通过采集不同种类的故障轴承振动数据，基于多流卷积神经网络构建故障诊断模型，实现滚动轴承的故障分类，提高了故障分类的准确率和可靠性。
基于振动信号滚动轴承故障诊断方法电子设备

[发明专利]纸板线湿部生产速度模型构建方法及生产速度预测方法-CN202310341630.4在审
发明人：赵庆军;蒋勉;黄玮;曹曦 -专利权人：广东佛斯伯智能设备有限公司;佛山科学技术学院
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： B31F1/20 文献下载
摘要：本发明涉及瓦楞纸板生产领域，公开了纸板线湿部生产速度模型构建方法及生产速度预测方法，该方法用于构建用于预测纸板线湿部生产速度的预测模型。该方法包括获取样本数据集，并划分为训练集和测试集；构建BP神经网络模型，并将训练集输入BP神经网络模型进行训练，并寻优BP神经网络模型的超参数，得到训练后的BP神经网络模型；构建XGBOOST模型，并将训练集输入XGBOOST模型进行训练，并寻优XGBOOST模型的超参数，得到训练后的XGBOOST模型；基于训练后的BP神经网络模型和训练后的XGBOOST模型构建生产速度初始模型；寻优得到训练后的BP神经网络模型的最优权重
纸板线湿部生产速度模型构建方法预测

[发明专利]神经网络构建方法及设备-CN201811282596.3在审
发明人：马永培;李舒磊;熊健皓;赵昕;张大磊 -专利权人：上海鹰瞳医疗科技有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络构建方法及设备，所述方法包括如下步骤：利用神经网络根据输入数据输出对所述输入数据的分类结果和用于调整所述神经网络结构的调整数据；根据所述分类结果判断是否需要更新所述神经网络的结构；当需要更新所述神经网络的结构时，根据所述调整数据更新所述神经网络的结构。
神经网络神经网络构建调整数据分类结果更新神经网络结构输出

[发明专利]基于密集无线网络的功率控制策略-CN202110738351.2在审
发明人：李君;张茜茜;朱明浩;丁文杰;沈国丽;仲星;王秀敏;李正权 -专利权人：南京信息工程大学滨江学院;中科怡海高新技术发展江苏股份公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： H04W52/26 文献下载
摘要：本发明公开了基于密集无线网络的功率控制策略，属于通信系统物理层技术领域，包括如下步骤：1)收集训练数据集；2)确定训练集和测试集的分割比例；3)构建DRSN框架，并初始化神经网络权重；4)将训练数据集输入至神经网络构建神经网络的输出和标签之间的MSE作为损失函数，并选择随机梯度下降算法对神经网络的权重进行更新；5)当损失函数小于预设值或达到迭代次数时即认为神经网络训练完成，保存神经网络；6)测试阶段由测试集作为输入数据测试性能。本发明克服了深度神经网络对大规模网络学习能力弱，极大程度上防止了“梯度消失”和“梯度爆炸”现象的出现。
基于密集无线网络功率控制策略