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[发明专利]骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202111088473.8有效
发明人：崔程;郜廷权;魏胜禹;杜宇宁;郭若愚;陆彬;周颖;吕雪莹;刘其文;胡晓光;于佃海;马艳军 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种骨干网络的生成方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和计算机视觉技术。该方法包括：获取训练图像集、推理图像集以及初始骨干网络集合；针对初始骨干网络集合中的每个初始骨干网络，利用训练图像集与推理图像集对初始骨干网络进行训练和推理，得到训练完成的骨干网络在推理过程中的推理耗时与推理精度；基于各个训练完成的骨干网络在推理过程中的推理耗时与推理精度，确定基础骨干网络；基于基础骨干网络与预设的目标网络，得到目标骨干网络。本公开的骨干网络的生成方法，提高了上述骨干网络在英特尔中央处理器上的推理速度以及推理精度。
骨干网络生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]一种目标检测方法、系统、装置及可读存储介质-CN201911332544.7在审
发明人：张润泽;郭振华;赵雅倩 -专利权人：浪潮（北京）电子信息产业有限公司
申请日： 2019-12-22 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本申请公开了一种目标检测方法、系统、装置及可读存储介质，包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入级联骨干网络；所述级联骨干网络包括K个独立骨干网络，每个所述独立骨干网络包括N个网络模块，第i个独立骨干网络的第j级网络模块的输出特征图经过预处理后与第i+1个独立骨干网络的第j‑1级网络模块的输出特征图求和并输入第i+1个独立骨干网络的第j级网络模块，其中1≤i＜K，1＜j≤N；将第K个独立骨干网络每一级的输出特征图输入目标检测网络本申请中无需从头训练骨干网络，而是将成熟的独立骨干网络级联，使骨干网络高层特征和低层特征融合，提高了目标检测的精度，节省了训练骨干网络的成本。
一种目标检测方法系统装置可读存储介质

[发明专利]一种小样本图像生成方法及其系统-CN202210588953.9在审
发明人：张天魁;翁哲威;蔡昌利;刘元玮;朱禹涛 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种小样本图像生成方法及其系统，一种小样本图像生成方法具体包括以下步骤：进行骨干网络的构建和初始化；响应于完成骨干网络的构建和初始化，在源域上训练骨干网络；响应于完成在源域上训练多个骨干网络，使用基于元学习的目标域对骨干网络进行跨域训练，获取与目标域适配的骨干网络；根据与目标域适配的骨干网络，进行小样本图像的生成和扩增。本申请设计了特殊的骨干网络和源域训练单元，引入域泛化的相关思想，将骨干网络在源域上进行充分的训练以提取域泛化特征信息，基于style block提出了一个特殊的骨干网络以更好的提取特征信息，能够提升最终的小样本图像生成的图像质量和数量
一种样本图像生成方法及其系统

[发明专利]基于深度学习的可解释性SAR图像目标检测方法及系统-CN202111064473.4在审
发明人：陈立福;罗汝;潘舟浩;袁志辉;邢学敏;邢进;蔡兴敏 -专利权人：长沙理工大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的可解释性SAR图像目标检测方法及系统，本发明包括为深度学习神经网络选取骨干网络：采用SAR图像数据集对不同的骨干网络进行训练并保存最优权重模型；利用混合全局归因映射HGAM对各个保存最优权重模型后的骨干网络进行事后可解释性分析，并选择最优的骨干网络作为深度学习神经网络的骨干网络；该深度学习神经网络包括最优骨干网络的选取、融合模块PANet以及检测头的可视化。本发明采用了混合全局归因映射HGAM这一可解释的人工智能对各个保存最优权重模型后的骨干网络进行分析，可实现对骨干网络的性能评估，从而获得最优的骨干网络，以提升对深度学习神经网络内部功能的洞察力，提升深度学习神经网络的检测准确度
基于深度学习解释性 sar 图像目标检测方法系统

[发明专利]骨干网络的训练方法以及图像分类方法-CN202210966389.X在审
发明人：周文硕;杨大陆;杨叶辉;王晓荣;王磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本公开提供了一种骨干网络的训练方法以及图像分类方法，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习和计算机视觉技术。该方法包括：获取训练图像集；利用初始骨干网络提取训练图像集中各个训练图像的特征；分别计算训练图像的特征与该训练图像对应的类别代理向量之间的对比损失值；基于对比损失值反向更新初始骨干网络的参数，得到更新后的骨干网络本公开提供的骨干网络的训练方法降低了过拟合风险，提升了骨干网络的训练效率和骨干网络的精度。
骨干网络训练方法以及图像分类

[发明专利]一种基于矢量化骨干网的边缘路由编排系统-CN202211733076.6在审
发明人：邓权航;施凯东;胡西宁;葛淼龙;邢召林;郭云铃;张帆 -专利权人：天翼云科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L45/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矢量化骨干网的边缘路由编排系统，属于软件定义网络SDN领域，包括骨干网络和客户边缘承载网。骨干网络矢量化建模，且骨干网络的underlay层面采用SRv6提高数据包转发速率，且借助BGP动态路由学习及BFD功能，实现所述骨干网络的自适应调度；客户边缘承载网采用overlay方式接入所述骨干网络，将用户路由域接入所述骨干网络，从而实现统一调度。本方案将自适应路由平面转移到控制平面，解决原有路由网络信息网元设备资源消耗大，转发效率低，扩展困难，难以满足多场景需求的问题。
一种基于矢量骨干边缘路由编排系统

[发明专利]骨干网络提取方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110908351.2在审
发明人：文天才;周雪忠;杨杰;张磊 -专利权人：中国中医科学院中医药信息研究所
申请日： 2021-08-09 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明涉及信息处理领域，具体涉及一种骨干网络提取方法、装置、计算机设备及存储介质，包括如下步骤：获取第一待提取网络；从所述第一待提取网络中提取网络支架，得到第一子骨干网络，直至在特定显著性水平下，无法继续从第N+1待提取网络中提取到网络支架；其中，所述第N+1待提取网络为从第N待提取网络中去除第N子骨干网络后得到的待提取网络，所述第N子骨干网络为从第N待提取网络中提取网络支架得到；对N个子骨干网络进行求和，形成所述骨干网络。所得到的骨干网络相比于现有的差异筛选算法所提取到的网络，更能够充分包含原始网络中的重要信息，便于所有局部重要信息都最终被保留下来。
骨干网络提取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]无线传感器网络组网方法、系统、装置和存储介质-CN202110476058.3有效
发明人：史豫坤;张大秀;姚子阳;章一鸣 -专利权人：蚌埠学院
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： H04W4/38 文献下载
摘要：本发明提供一种无线传感器网络组网方法、系统、装置和存储介质，包括以下步骤：初始化网络，Sink节点重置骨干网络节点集合和骨干网络邻居节点集合预设覆盖率Ct、骨干网络节点集合Ω和骨干网络邻居节点集合Ψ，对网络中所有节点进行排序，网络内子节点按照该顺序轮流广播自身位置及剩余能量,同时各个子节点初始化自身数据；寻找骨干网络，在网络内所有节点中找到一或多条能够覆盖全网的骨干链路节点；验证骨干网络，过滤掉能量较低的骨干节点，获得一个较优的骨干网络；优化覆盖率，使得骨干网络的覆盖率不低于预设覆盖率，激活网络运行，本发明能够在满足覆盖范围的条件下充分延长该无线传感器网络的工作时间。
无线传感器网络组网方法系统装置存储介质

[发明专利]一种多网融合列车网络系统及其通信方法-CN202111079891.0有效
发明人：马可;高枫;孙振超;郑斌;李洋涛;夏好广;张顺广;张波;杨伟君;曹宏发;朱广超;蔡逸飞;闫迷军;侯峰;李小勇;曹思源;乔恩 -专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司;北京纵横机电科技有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所;铁科纵横(天津)科技发展有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： H04L49/15 文献下载
摘要：本发明提供一种多网融合列车网络系统及其通信方法，所述方法包括：包括列车级骨干网和车辆级网络，其中：所述列车级骨干网包括两条列车级骨干网线路，每条列车级骨干网线路包括预设数量台依次相连的列车级骨干网节点设备，所述两条列车级骨干网线路的列车级骨干网节点设备一一对应，一一对应的两个列车级骨干网节点设备构成一个编组；所述车辆级网络包括所述预设数量个车辆级网络单元，每个车辆级网络单元对应一个编组，分别与对应编组的两个列车级骨干网节点设备通信连接本发明实施例提供的多网融合列车网络系统及其通信方法，提高了列车通信的可靠性。
一种融合列车网络系统及其通信方法

[发明专利]一种列车骨干网及列车通信网络-CN201510725494.4有效
发明人：余万能;唐军;杨卫峰;王大君 -专利权人：南车株洲电力机车研究所有限公司
申请日： 2015-10-30 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：一种列车骨干网及列车通信网络，其中，列车骨干网包括：多个无线骨干网节点，每节车辆的两端分别设置有无线骨干网节点，其中，多个无线骨干网节点包括顶部节点，当进行列车初运行操作时，顶部节点配置为通过由多个无线骨干网节点构成的无线通信网络获取其它无线骨干网节点的位置信息由于该列车骨干网采用无线宽带技术实现，因此免去了物理线缆，可有效规避多次插拔导致的连接器插针接触不良问题。这不仅简化了列车骨干网的连接方式，而且有效保证了骨干网的通信质量，提高了骨干网的可靠性。
一种列车骨干通信网络

[发明专利]一种基于深度学习的合成孔径雷达图像的识别方法-CN202310027374.1在审
发明人：张一凡;高勋章;夏靖远;黎湘;霍凯;李玮杰;王建山;张娜 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的合成孔径雷达图像的识别方法，该方法包括：获取合成孔径雷达图像，将预处理后的图像按比例分为训练集和测试集；构建骨干网络模型，将带有真实值标签的训练集数据输入骨干网络模型中，获得骨干网络模型中输出的特征图并计算第一损失函数；构建可分性测度网络模型，计算骨干网络模型中输出的特征图的可分性测度值，根据可分性测度值计算第二损失函数；计算得到综合损失函数，基于该函数对骨干网络模型进行迭代训练，得到训练好的骨干网络模型；将测试集输入到训练好的骨干网络模型中本发明增强了骨干网络模型识别过程的可解释性。能够显著提升模型的识别效率和准确率。
一种基于深度学习合成孔径雷达图像识别方法

[发明专利]一种网络平台系统及其运行方法和运营方法-CN202010457047.6有效
发明人：陈亦工 -专利权人：深圳市海科汇软件系统开发有限公司
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明的实施例公开一种网络平台系统及其运行方法和运营方法。所述系统包括国际协同网骨干网和国际协同网边缘网；所述国际协同网骨干网用于承载各地国际协同网的骨干流量；所述国际协同网边缘网连接在所述国际协同网骨干网与用户之间；所述国际协同网骨干网包括用于将协同计算机制引入底层网络的骨干网网络协同机；所述骨干网网络协同机用于所述国际协同网骨干网的通信和网络协同，以承载所述国际协同网骨干网；所述国际协同网边缘网包括用于将协同计算机制引入所述底层网络的边缘网网络协同机；所述边缘网网络协同机用于所述国际协同网边缘网的通信和网络协同本发明的实施例可实现计算机、人工智能和计算机网络从初级阶段向高级阶段进化。
一种网络平台系统及其运行方法运营

[发明专利]电力信息物理系统的骨干网络辨识方法及系统-CN202310379758.X在审
发明人：谭玉东;文明;谢欣涛;王灿林;汤丽;廖菁;李龙 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力信息物理系统的骨干网络辨识方法，包括获取目标电力信息物理系统的数据信息并计算节点和边的重要度；初始化父代种群；计算父代种群适应度函数值；对父代种群进行非支配排序、选择、交叉和变异；合并父代种群与子代种群作为新的骨干网络种群；对骨干网络种群进行非支配排序和拥挤度计算；筛选骨干网络种群；更新骨干网络的父代种群；重复以上步骤得到最优解集；选取最优理想解作为目标电力信息物理系统的骨干网络。本发明还公开了一种实现所述电力信息物理系统的骨干网络辨识方法的系统。本发明的可靠性高、精确性好且客观科学。
电力信息物理系统骨干网络辨识方法

[发明专利]针对室内骨干网的基于IEEE1394的单向环系统-CN200410036892.7有效
发明人：崔道仁;金来庆;郑熙远;吴润济 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2004-04-21 - 公布日： 2005-02-16 - 主分类号： H04L12/43 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于室内骨干网络的基于IEEE 1394的单向环系统。在环系统中，RG用于与外部大容量网络连接，且SG与RG连接。所述SG用作时钟管理器，以同步系统中的整个时钟信号，管理室内骨干网络中的业务量，管理室内骨干网络中的总线，并监控室内骨干网络中的传输线的物理状态。所述SG和SP形成单向环结构。配置多个SP，以从室内骨干网络上加载用户数据，或者从室内骨干网络上提取用户所需的数据，从而向用户提供用户所需的服务。
针对室内骨干基于 ieee1394 单向系统

[发明专利]基于身份标识和位置分离架构的网络及其骨干网和网元-CN200910174826.9有效
发明人：吴强;黄兵;符涛 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2009-10-17 - 公布日： 2011-04-20 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：一种基于身份标识和位置分离架构的网络及其骨干网和网元，该网络包括接入网和骨干网，所述接入网与骨干网在拓扑关系上没有重叠，其中：所述接入网位于所述骨干网的边缘，用于实现本网络终端的接入；所述骨干网用于实现通过所述接入网接入的终端间数据报文的路由和转发；在所述网络中采用接入标识(AID)作为终端的用户身份标识，采用路由标识(RID)作为终端的位置标识。所述骨干网中包括接入服务节点(ASN)，所述ASN作为所述接入网和所述骨干网中其他部分的分界节点。上述网络可实现基于网络的身份标识和位置分离，支持移动终端的应用场景，有效解决了该场景下的迂回路由问题。
基于身份标识位置分离架构网络及其骨干

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