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[发明专利]一种基于强化学习的卫星网络资源编排方法及系统-CN202210363049.8有效
发明人：李泰新;宋俊平;周旭;范鹏飞;覃毅芳 -专利权人：中国科学院计算机网络信息中心
申请日： 2022-04-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本申请提供一种基于强化学习的卫星网络资源编排方法及系统，用以解决现有技术中卫星网络资源分配组网结构不合理的技术问题。本申请提供一种基于强化学习的卫星网络资源编排方法及系统，可以实现多星协同处理策略的自学习和自演进，有效提高卫星通信资源的利用率，满足新业务的发展要求。
一种基于强化学习卫星网络资源编排方法系统

[发明专利]基于大数据的安防监控管理系统及管理方法-CN202110850887.3有效
发明人：曹志雷;魏一;冯力;陈新霞;钟丽英;边荣国 -专利权人：金鹏电子信息机器有限公司
申请日： 2021-07-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G05B19/04 文献下载
摘要：控制管理单元调取删除周期内的监控信息并生成预筛选信息，控制管理单元发送筛选信号至信息筛选单元，信息筛选单元相响应信号并根据训练模型筛选出未包含人体动作的视频画面并采用标识器标识出来，信息筛选单元发送整理信号至大数据学习单元，大数据学习单元整理分析后发送二次筛选信号至重复筛选单元，大数据学习单元发送删除信号至删除控制单元，删除控制单元响应信号并将相应信息删除并生成二次筛选信息；可以减轻存储空间的压力，采用较小的存储空间就可以满足要求
基于数据监控管理系统方法

[发明专利]一种基于条件生成对抗网络的单幅图像超分辨率重建方法-CN201910392719.7有效
发明人：宋慧慧;乔娇娇;张开华 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：在生成器网络中加入深度残差学习模块来实现高频信息的学习和缓解梯度消失的问题。将需要重建的单张低分辨率图像输入至预先训练好的条件生成对抗网络中，进行超分辨率重建，得到重建的高分辨率图像；所述条件生成对抗网络模型的学习步骤包括：将高低分辨率训练集输入到条件生成对抗网络模型中，并使用预先训练好的模型参数作为该次训练的初始化参数
一种基于条件生成对抗网络单幅图像分辨率重建方法

[发明专利]基于深度学习的智能反射面联合反馈和混合预编码方法-CN202210681193.6有效
发明人：孙强;赵欢;李飞洋;陈晓敏;杨永杰;黄勋;徐淼淼 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的智能反射面联合反馈和混合预编码方法，离线训练阶段中，首先根据信道计算模拟、数字预编码矩阵，并输入深度学习模型训练，然后将模型的信道压缩网络和混合预编码网络分别部署在用户端和基站端本发明利用深度学习技术，实现多用户的信道反馈和基于智能反射面的混合预编码，降低系统的功耗。
基于深度学习智能反射联合反馈混合预编方法

[发明专利]一种基于深度强化学习和条件熵瓶颈的智能体控制方法-CN202210865762.2有效
发明人：史殿习;杨焕焕;杨绍武;彭滢璇;孙亦璇;史燕燕;赵琛然;胡浩萌 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习和条件熵瓶颈的智能体控制方法，目的是解决图像连续控制任务中深度强化学习智能体控制方法控制策略精准度较低的问题。技术方案是：构建由感知模块、行动模块、存储模块、数据扩充模块、特征提取模块和控制模块组成的基于深度强化学习和条件熵瓶颈的智能体控制系统；基于条件熵瓶颈构建特征提取模块目标函数，通过变分推理技术得到相应的优化损失函数
一种基于深度强化学习条件瓶颈智能控制方法

[发明专利]具有终身学习能力的机器人自组织-反思认知发育方法及系统-CN201911370545.0有效
发明人：马昕;黄珂;李贻斌;宋锐;荣学文 -专利权人：山东大学
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有终身学习能力的机器人自组织‑反思认知发育及系统，包括：构建基于单层增量式自组织神经网络的SORCN认知发育模型；当输入的数据为所述SORCN的已知类别时，识别匹配的节点并输出相应的类别；当输入的数据为所述SORCN的未知类别时，创建一个新的节点来学习这个知识；同时，将所述新节点记录在一个缓存区中；当缓冲区满时，所述SORCN进行一次反思，执行聚类算法，产生的聚类结果用于更新SORCN本发明方法不仅能够利用其泛化能力来缓解存储问题，还能够利用其高效的竞争学习策略来降低计算量。此外，本方法在反思过程中能够进行类内拓扑构建，为节点相似度阈值的调整提供可靠的指导。
具有终身学习能力机器人组织反思认知发育方法系统

[发明专利]一种基于人体口味异常变化的疾病认知自学习系统-CN202010853269.X有效
发明人：杜登斌;杜小军 -专利权人：吾征智能技术（北京）有限公司
申请日： 2020-08-23 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于人体口味异常变化的疾病认知自学习系统。包括：数据获取模块，用于获取人体口味变化信息以及对应疾病信息，作为原始数据集；自学习模块，用于通过类别不平衡分类方法对原始数据集进行训练，根据该训练结果对原始数据集进行扩充，获取扩充后的原始数据集作为第一数据集本发明通过利用类别不平衡分类方法以及向量空间模型能够自学习对系统数据库进行更新，同时能够快速与人体口味变化进行诊断预测，提高了速度与精确度。
一种基于人体口味异常变化疾病认知自学习系统

[发明专利]刀具磨损图像的拼接方法及刀具的寿命预测方法-CN201810871053.9有效
发明人：吴雪峰;牟澳磊 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2018-08-02 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：然后基于拼接图像利用深度学习引擎对拼接好的图像信号进行训练学习，通过光滑求解过程并进行误差减小率分析生成最优的深度学习模型并；然后通过数据库中的数据预测磨损趋势达到预测刀具寿命的作用。
刀具磨损图像拼接方法寿命预测

[发明专利]基于注意力机制的CPS系统强化学习控制方法-CN202210221958.8有效
发明人：卢岩涛;李青;孙仕琦 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提供了基于注意力机制的CPS系统强化学习控制方法，包括以下步骤：控制对象通过策略网络选择一个合适的策略，并且对环境进行执行；环境在策略的执行下产生变化和回应，生成一个奖励；预设的多个传感器对环境进行一个探测，获得了多个传感器探测信息；将传感器探测信息传入自注意力网络，将获取的传感器信息的奖励和当前的状态同时输入策略网络，更新策略网络的梯度，并且作为策略网络的输入去选择下一时间段的策略，重复进行即可完成学习控制方法本发明在使用强化学习算法解决实际的控制问题的时候，该方法对于奖励的设计要求更加的宽松和便利，即部分信息可以通过传感器的隐知识学到。
基于注意力机制 cps 系统强化学习控制方法

[发明专利]一种含Re、Ru镍基单晶高温合金蠕变寿命预测方法-CN202110650656.8有效
发明人：李龙飞;韩宏泳;冯强 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：该方法基于镍基单晶高温合金成分‑蠕变条件‑蠕变寿命小型数据集，利用机器学习，实现了两模型联动预测镍基单晶高温合金的蠕变寿命。该方法通过耦合低精度和高精度模型，提高了机器学习在小型数据集上的预测精度，对材料科学领域一些复杂且数据量较少的机器学习问题具有借鉴意义。
一种 re ru 镍基单晶高温合金寿命预测方法

[发明专利]一种基于正样本参考的产品表面缺陷检测方法及系统-CN202010618942.1有效
发明人：吴晓军;邱陵腾;倪放翊 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于正样本参考的产品表面缺陷检测方法及系统，该方法包括：构建相似性学习网络，用于根据输入样本计算样本的粗略包围框结果；构建映射分割网络，用于根据精简包围框结果对产品表面缺陷进行检测；获取训练集数据，所述数据为工业产品表面样本图像，所述样本图像包括无缺陷样本和缺陷样本；利用训练集分别对相似性学习网络和映射分割网络进行训练；获取待检测产品的表面图像；将表面图像输入训练后的相似性学习网络，得到粗略包围框结果
一种基于样本参考产品表面缺陷检测方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的汽车耐候性零部件温度预测方法-CN202111389269.X有效
发明人：张晓东;揭敢新;祁黎;李淮;陈心欣 -专利权人：中国电器科学研究院股份有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G01M17/007 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的汽车耐候性零部件温度预测方法，通过用夜晚训练数据集对深度学习模型进行训练，得到夜晚天空温度估计模型；并且，通过该夜晚天空温度估计模型预测出耐候性试验车辆汽车曝晒试验场在夜晚目标时刻的夜晚天空温度估计值通过用白天训练数据集对深度学习模型进行训练，得到白天太阳辐照量矫正系数预测模型；并且，通过该白天太阳辐照量矫正系数预测模型预测出耐候性试验车辆汽车曝晒试验场在白天目标时刻的白天太阳辐照量矫正系数，再通过公式四预测出任意目标车辆的任意目标汽车外部部件在任意白天目标时刻的温度
一种基于深度学习汽车耐候性零部件温度预测方法

[发明专利]多用户视频流深度学习共享计算复用方法-CN201910413748.7有效
发明人：汤善江;刘言杰;于策;孙超;肖健 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-05-17 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/783 文献下载
摘要：本发明涉及计算机、视频处理，为实现在多用户场景下，通过目标识别和目标检测等技术提供视频查询的服务，本发明，多用户视频流深度学习共享计算复用方法，首先，当带有检测操作或识别操作的请求到来时，根据空间维度的关联性，对请求进行合并；然后，根据时间维度的关联性，查询是否已有合适的数据可供复用，调用配置好参数的深度学习模型进行分析；对于不可复用的部分，首先根据速度精度的平衡关系，找到分析过程中最合适的参数配置，然后据此调用差异检测器与深度学习模型进行视频分析
多用户视频深度学习共享计算方法

[发明专利]一种适合衡量自适应学生学习效果的分析方法及系统-CN201911137436.4有效
发明人：郑洪涛;江华清 -专利权人：自考人网络科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明提供了一种适合衡量自适应学生学习效果的分析方法及系统，所述分析方法根据知识点对练习题目进行分类；获取学生对分类后的练习题目的作答情况；根据练习题目和作答情况，分析学生对知识点的掌握情况；根据学生知识点的掌握情况上述方法通过学生对根据知识点分类后的练习题目的作答，并通过练习题目和作答情况，实现了对学生的知识点的掌握情况的获取，同时也实现了对学生学习效果的自适应衡量；从而使得在进一步的教学中对学生未掌握的知识点进行着重讲解，提高教务人员的教学质量和学生的学习效果。
一种适合衡量自适应学生学习效果分析方法系统

[发明专利]一种基于人脸识别的教育培训系统-CN201911349640.2有效
发明人：韩玉峰;李建华;洪峰;林钦文 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：所述控制模块的输入端与视频采集模块的输出端连接，所述视频采集模块的输出端与信息储存模块的输入端连接，所述视频采集模块的输出端与视频处理模块的输入端连接，所述视频处理模块的输出端分别与控制模块的输入端、计时模块的输入端连接，所述计时模块的输出端与学习模块的输入端连接本发明设有视频采集模块和视频处理模块，更进一步的确认参加教育的人员在线学习，提高学习的效果。
一种基于识别教育培训系统