“人工神经网络算法”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果2131898个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于人工神经网络的图像扫描方法及系统-CN201811248904.0在审
发明人：王晓锐;狄光智;胡坤融;强振平;董跃宇;苗晟;徐全元 -专利权人：西南林业大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明涉及人工神经网络领域，具体涉及一种基于人工神经网络的图像扫描方法及系统，导入训练样本数据，然后进行样本的训练，再进行人工神经网络模型的构建，人工神经网络模型构建完成后利用训练样本图对神经网络算法进行训练，然后利用神经网络算法对图像进行运算，在利用神经网络算法对图像进行运算后，得到对人工神经网络模型验证，若验证结果符合预设期望精度，对人工神经网络模型验证，判断验证误差是否符合预设期望精度，若验证结果不符合预设期望精度，则再跳回到利用训练样本图对神经网络算法进行训练，直到验证误差符合预设期望精度，然后保存模型。
人工神经网络模型神经网络算法预设人工神经网络验证期望图像扫描训练样本验证结果图像构建运算训练样本数据线阵CCD相机扫描参数样本保存

[发明专利]神经网络计算系统和方法-CN201810151978.6有效
发明人：陈天石;刘少礼;郭崎;陈云霁 -专利权人：中科寒武纪科技股份有限公司
申请日： 2016-01-20 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：一种神经网络计算系统，包括I/O接口，用于I/O数据；内存，用于暂存多层人工神经网络模型和神经元数据；人工神经网络芯片，用于执行多层人工神经网络运算及其反向传播训练算法，接受来自中央处理器CPU的数据和程序，执行上述多层人工神经网络运算及其反向传播训练算法；中央处理器CPU，用于进行数据搬运以及人工神经网络芯片启动停止控制，作为人工神经网络芯片与外部控制的接口，并接收人工神经网络芯片执行后的结果。以及一种应用上述系统进行人工神经网络压缩编码方法。本披露不仅能有效减小人工神经网络的模型大小，提高人工神经网络的数据处理速度，而且能有效降低功耗，提高资源利用率。
神经网络计算系统方法

[发明专利]一种基于人工蜂群和神经网络的建筑能耗预测方法-CN201410535170.X在审
发明人：牛丽仙;吴忠宏;刘岩 -专利权人：刘岩
申请日： 2014-10-12 - 公布日： 2015-01-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于人工蜂群和神经网络的建筑能耗预测方法。方法中，先利用人工蜂群算法进行神经网络的权值优化，然后利用优化后的神经网络进行建筑能耗的预测。人工蜂群算法是一种模拟蜜蜂群体的寻优算法，算法的控制参数少、易于实现、计算方便，与粒子群、遗传算法等智能计算方法相比，该算法的突出优点是每次迭代过程中都进行全局和局部搜索，大大增加了找到最优解的概率，并在较大程度上避免了局部最优因此，采用人工蜂群算法优化神经网络的初始权值，在提高神经网络预测建筑能耗精度的同时，更能够明显改善目前神经网络权值优化问题中存在的不足。
一种基于人工蜂群神经网络建筑能耗预测方法

[发明专利]一种基于BP人工神经网络的数字助听器智能验配方法-CN201611087426.0有效
发明人：陈霏;王帅;姬俊宇 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-11-30 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： H04R25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP人工神经网络的数字助听器智能验配算法，该算法基于BP人工神经网络，通过大量的训练数据对网络进行训练，得出一个令人满意的成熟网络，并利用自行建立的公式模型对网络进行修正，从而得到成熟的智能验配算法；本发明利用遗传算法原理对BP人工神经网络的初始权值和阈值进行优化，并利用现有的听力图和频谱增益响应作为训练数据对BP人工神经网络进行训练，同时通过验配公式模型对网络进行修正，得到成熟的BP人工神经网络来代替现有的验配处方公式
一种基于 bp 人工神经网络数字助听器智能配方

[发明专利]一种基于改进人工电场算法的BP神经网络优化方法-CN202310139652.2在审
发明人：程加堂;熊燕;张烈平 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进人工电场算法的BP神经网络优化方法，属于人工智能技术领域。该发明首先搭建BP神经网络，并设计一种改进的人工电场(IAEF)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行寻优，以增强网络的可应用性。在IAEF算法中，对原始人工电场(AEF)算法中的库伦系数生成规则进行重新设计，实现了全局勘探和局部开发之间的平衡，增强了算法的收敛性能。在此基础上，采用优化的BP神经网络对Mackey–Glass混沌时间序列进行预测，获得了较高的预测精度。
一种基于改进人工电场算法 bp 神经网络优化方法

[发明专利]基于粒子群算法优化的卷积神经网络对肺结节识别的方法-CN201811252918.X有效
发明人：黄文恺;倪皓舟;胡凌恺;薛义豪;彭广龙;何杰贤;朱静;吴羽 -专利权人：广州大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于人工智能与医学影像分析相结合的领域，涉及基于粒子群算法优化的卷积神经网络对肺结节识别的方法，包括以下步骤：获取病人肺部的CT切片图像；对CT切片图像进行预处理，将获取的CT切片图像进行标注，形成数据集；构造卷积神经网络；使用粒子群算法优化卷积神经网络的超参数；利用标注好的数据集对优化后的卷积神经网络进行训练；使用训练完成的卷积神经网络提取肺结节特征。本发明通过粒子群算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络最优超参数的人工选取难的问题，对于肺结节有很好的识别效果。
基于粒子算法优化卷积神经网络结节识别方法

[发明专利]基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法-CN202011607633.0在审
发明人：惠记庄;田园;张富强;丁凯;高士豪;王帅 -专利权人：长安大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，本发明首先构建卷积神经网络模型，再使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数，最后对优化后的卷积神经网络模型对轴承的状态进行分类识别，本发明通过正余弦算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络模型训练时易陷入局部最优，且卷积神经网络模型参数大多靠经验人工选择的问题。本发明通过正余弦算法优化后的卷积神经网络，提高了轴承状态识别的准确率，降低了误差值，提高了工作效率。
基于余弦算法优化卷积神经网络机床轴承状态识别方法

[发明专利]基于遗传算法优化神经网络的大气多孔探针测量校准方法-CN202110222231.7在审
发明人：王桂华;周树道;卫克晶;叶松 -专利权人：珠海复旦创新研究院
申请日： 2021-02-28 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明属于大气探测技术领域,具体为一种基于遗传算法优化神经网络的大气多孔探针测量校准方法。本发明其利用人工神经网络算法获取多孔探针校准模型，应用遗传算法对神经网络进行优化改进，构建得到2个输入、4个输出的神经网络模型，用于多孔探针的测量校准；所述遗传算法优化BP神经网络包括确定BP神经网络结构、BP神经网络遗传算法优化和BP神经网络训练拟合三个部分；遗传算法优化的对象是BP神经网络的权值和阈值，使种群中每个个体都包含所有的权值与阈值，进行遗传操作全局寻优；在确定最优的权值和阈值后，训练BP神经网络
基于遗传算法优化神经网络大气多孔探针测量校准方法

[发明专利]一种基于相关性分析的神经网络自组织遗传进化算法-CN201910912280.6在审
发明人：杨旭;王宇晗;杨敏;陈潇雅 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种基于相关性分析的神经网络自组织遗传进化算法，构建初始神经网络，初始神经网络只包含输入层和输出层；采用BP算法训练网络，并记录训练日志数据；获取连接相关性，优化神经网络；复杂化神经网络；融合遗传进化算法迭代神经网络，输出最优神经网络模型。本发明输出最优模型的迭代次数优于NEAT输出最优模型的迭代次数，输出最优的神经网络模型之前所进行的BP调节次数少于普通的BP神经网络所需要的调节次数，通过使用不同数据集进行相关实验对算法性能(准确率)进行验证，实验结果表明算法在分类问题方面的表现相对优秀，可以应用于现在人工智能领域分类问题的研究。
神经网络算法输出神经网络模型分类问题遗传进化最优模型迭代人工智能领域优化神经网络日志数据算法迭代训练网络输出层输入层数据集自组织准确率构建验证融合记录应用表现分析研究

[发明专利]一种神经网络搜索方法、装置、设备及存储介质-CN202211181426.2在审
发明人：张磊;李富康 -专利权人：中科物栖（北京）科技有限责任公司
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络搜索方法、装置、设备及存储介质，涉及神经网络技术领域。该方法包括：利用自动化人工智能的神经结构搜索算法，确定神经网络搜索空间；对所述神经网络搜索空间内每个神经网络结构进行超参数配置，并对配置的超参数进行优化；对超参数配置后的神经网络进行网络性能评分，并根据所有所述神经网络对应的网络性能评分选择出最优神经网络通过利用自动化人工智能的神经结构搜索算法确定神经网络搜索空间，可以扩大神经网络搜索空间，对神经网络搜索空间内每个神经网络结构进行超参数配置后，再进行超参数优化，最后根据网络性能评分确定出最优神经网络，可以灵活满足用户需求，提高神经网络搜索的准确性。
一种神经网络搜索方法装置设备存储介质

[发明专利]一种焊点缺陷鉴别方法-CN201110311514.5有效
发明人：周德俭;李春泉;吴兆华;黄春跃;陈小勇 -专利权人：桂林电子科技大学
申请日： 2011-10-14 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出的焊点缺陷鉴别方法中，包括对采集到的焊点图像信息进行特征提取，然后根据特征进行判别、模糊推理及神经网络等方法进行焊点缺陷的鉴别，其过程包含下述步骤：1）基于焊点形态理论，根据正交试验的原理，得到对人工神经网络进行训练用的样本；2）用改进神经网络算法对人工神经网络进行训练，得到用于预测焊点各种缺陷可能度的网络；3）对实际焊点进行图像处理后，提取形态质量特征作为训练好的人工神经网络的输入，利用训练好的网络进行前向计算，实现焊点缺陷的鉴别本发明将BP神经网络进行了改进，将遗传算法收入到了神经网络算法训练中，解决了神经网络存在收敛性慢及容易陷入局部最优解等缺陷，对网络性能起到一定的改善，从而能实现复杂焊点的缺陷鉴别。
一种点缺陷鉴别方法

[发明专利]一种神经网络学习图像识别方法及装置-CN202010334811.0在审
发明人：王昀;滕玉佩;王海博 -专利权人：山东易华录信息技术有限公司
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经网络学习图像识别方法及装置，包括学习用图像数据、神经网络数据生成模块、神经网络训练模块、神经网络推理预测模块和人机交互模块，所述人工神经网络训练用数据集生成模块对用于训练人工神经网络的示例图像数据进行预处理和图像数据集的创建，通过人工神经网络训练用数据集生成模块进行训练数据的预处理，输入人工神经网络训练模块，利用迁移学习算法进行多轮训练，输出人工神经网络分类器，人工神经网络预测模块将实际现场采集的原始数据图像进行输入，通过人工神经网络分类器对原始数据图像进行识别
一种神经网络学习图像识别方法装置

[发明专利]一种基于人工神经网络的电力系统谐波信号估计测量方法-CN201510236055.7在审
发明人：魏善碧;柴毅;陈淳;邓萍;罗宇;周展 -专利权人：重庆大学
申请日： 2015-05-11 - 公布日： 2015-08-12 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络的电力信号的谐波参数估计方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：一：获取目标信号；二：确定滤波目标信号特征；三：初始化神经网络，并根据获取的目标信号建立离散信号模型；四：对神经网络的相应函数和参数进行选取，根据人工神经网络方法的递推规则，得到人工神经网络的离散算法公式；五：将离散目标信号输入到神经网络的输入层，对离散目标信号进行滤波和参数估计，得到相应的电力信号参数。由于人工神经网络具有很强的自适应和学习能力，鲁棒性和容错能力，从而可以代替复杂耗时的传统算法，使得处理过程更接近于人类思维活动。利用神经网络的高度并行运算能力，则保证了此方法在线应用实时性。
一种基于人工神经网络电力系统谐波信号估计测量方法

[发明专利]一种基于人工神经网络的硬件资源分配方法及系统-CN201910449695.4有效
发明人：王晶;王旭;张伟功;傅昕 -专利权人：首都师范大学
申请日： 2019-05-28 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开一种基于人工神经网络的硬件资源分配方法及系统。所述分配方法具体包括：建立人工神经网络，所述人工神经网络包括多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络；根据用户的需求选择神经网络中的近似元素；根据所述近似元素确定近似神经网络；采集所述用户和所述近似神经网络的性能目标值；根据所述近似神经网络和所述性能目标值分配硬件资源。采用人工神经网络和近似算法相结合的计算方法，在保证输出质量满足需求的条件下，提高了能源的利用率的同时，提高了系统运行的稳定性。
一种基于人工神经网络硬件资源分配方法系统

[发明专利]一种基于改进思维进化算法的系统能耗建模方法-CN201510407839.1在审
发明人：杨永标;王旭东;褚智亮;黄莉;王冬;霍现旭 -专利权人：国家电网公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2015-07-13 - 公布日： 2015-11-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进思维进化算法的系统能耗建模方法，包括以下步骤，步骤一，采集能耗数据，生成训练集；步骤二，构建人工神经网络；步骤三，以训练集中的元素为输入参数，确定人工神经网络的最优个体、权值和阈值；步骤四，训练人工神经网络；步骤五，对系统能耗节能型仿真预测。本发明提高了算法局部搜索能力和全局搜索能力，使神经网络的泛化性能更高，预测误差更低。
一种基于改进思维进化算法系统能耗建模方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条