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[发明专利]受大脑抑制反馈机制启发的人工神经网络构建方法及系统-CN201910135807.9在审
发明人：白俊;曾毅;赵宇轩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种受大脑抑制反馈机制启发的人工神经网络构建方法及系统，所述构建方法包括：将多个参考样本的人工神经网络中的神经元区分为兴奋性神经元和抑制性神经元；通过抑制性反馈对抑制性神经元进行抑制，得到抑制性反馈神经网络；将抑制性反馈神经网络重组为闭环神经网络，用于针对当前样本的反馈学习确定决策规则本发明通过引入神经科学中的兴奋性和抑制性神经元的概念，可优化整体神经网络的性能；进一步通过引入抑制反馈后的闭环系统可提高鲁棒性能
抑制性神经元人工神经网络构建反馈神经网络反馈机制神经网络反馈大脑兴奋性兴奋性神经元闭环闭环系统参考样本决策规则鲁棒性能神经科学引入样本优化学习

[发明专利]神经网络训练方法及装置和环境处理方法及装置-CN201810885459.2有效
发明人：邓煜彬;余可;吕健勤;林达华;汤晓鸥 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2018-08-06 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开涉及一种神经网络训练方法及装置和环境处理方法及装置，所述方法包括：将当前训练周期的环境状态向量输入神经网络，获得动作输出和衡量输出；根据环境状态向量和动作输出确定第一奖惩反馈；根据第一奖惩反馈、历史训练周期的第一奖惩反馈和衡量输出，确定神经网络的模型损失；根据模型损失，调整神经网络的网络参数值；在神经网络满足训练条件时，获得训练后的神经网络。根据本公开的实施例的神经网络训练方法，通过当前训练周期和历史训练周期的多个奖惩反馈来确定的模型损失，在训练神经网络的过程中不易陷入局部最优解，可获得拟合优度较高的神经网络。
神经网络训练方法装置环境处理

[发明专利]一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统-CN201310358885.8有效
发明人：陈进才;张涵;周西;周功业;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2013-08-16 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统,属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法，突触权重根据神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整，当神经突出两端分别为兴奋前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最大值，当神经突出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最小值；一种反馈型人工神经网络计算系统，节点电路包括计算模块、前馈模块和反馈模块，节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相连，采用一系列脉冲信号实现所述反馈型人工神经网络训练方法。本发明提供的人工神经网络收敛速度快，人工神经网络计算系统控制元件较少，能耗低，可应用于数据挖掘、模式识别、图像识别等方面。
一种反馈人工神经网络训练方法计算系统

[发明专利]模型生成方法和装置-CN201911095068.1有效
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：该方法包括：通过依次执行多次迭代操作生成用于执行深度学习任务的神经网络模型；其中，迭代操作包括：基于当前的奖励反馈值更新神经网络模型的结构，其中，奖励反馈值的初始值是预设的数值；根据神经网络模型的当前量化策略，对更新后的神经网络模型进行训练；获取训练后的神经网络模型的性能，并根据训练后的神经网络模型的性能更新奖励反馈值；响应于确定奖励反馈值达到预设的收敛条件或迭代操作的次数达到预设的阈值，确定当前迭代操作中训练后的神经网络模型为用于执行深度学习任务的神经网络模型该方法提升了神经网络模型的运算效率。
模型生成方法装置

[发明专利]火灾监测方法、装置、设备及介质-CN201711490757.3在审
发明人：任男;王琳琳;孙阳;宋蕾;杨琳 -专利权人：中国移动通信集团辽宁有限公司;中国移动通信集团公司
申请日： 2017-12-30 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G08B17/00 文献下载
摘要：本发明实施例一种火灾监测方法、装置、设备及介质，该方法包括：准备神经网络模型，以用于监测火灾发生概率；将一种或多种实时环境特征信息以及反馈信号输入神经网络模型，所述反馈信号是通过对神经网络模型的当前和/或先前输出结果进行处理而得到的；基于所述神经网络模型的输出结果，得到火灾发生概率；以及基于所述火灾发生概率，判断是否发生火灾。由此，通过神经网络模型对多元数据进行分析，得出火灾发生概率，并且，通过将神经网络模型的输出结果引入神经网络模型的输入端作为反馈信号，极大地提升了神经网络模型的响应速度。
神经网络模型火灾发生概率反馈信号输出结果火灾监测输入神经网络多元数据实时环境特征信息输入端火灾监测响应引入分析

[发明专利]一种训练神经网络的方法及系统-CN201911202733.2有效
发明人：蒋亮;温祖杰;梁忠平;张家兴 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种训练神经网络的方法及系统。所述方法包括：将训练数据输入N+K层神经网络，第N层神经网络输出第一概率分布，第N+K层神经网络输出第二概率分布；其中，N和K为大于0的整数；根据所述第一概率分布与所述训练数据的标签，确定第一反馈信号；根据所述第二概率分布与所述训练数据的标签，确定第二反馈信号；根据所述第一反馈信号调节1～N层神经网络的参数，以及根据所述第二反馈信号调节1～N+K层神经网络的参数，得到训练好的N层神经网络。
一种训练神经网络方法系统

[发明专利]一种非线性自反馈混沌神经网络信号盲检测方法-CN201610416454.6在审
发明人：张昀;梅可;季奎明;于舒娟;徐荣青;杨恒新;屈科;谢娜 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2016-06-13 - 公布日： 2016-11-16 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明提出一种非线性自反馈混沌神经网络信号盲检测方法，使用非线性函数作为混沌神经网络的自反馈项，并将双Sigmoid函数运用到盲检测方法中，每次迭代时，首先进入混沌神经网络，然后再进入第二个激活函数。由于混沌神经网络具有可以避免陷于局部最优的优点，所以本发明继承了混沌神经网络这一特点，提高了盲检测性能；并且，与线性自反馈项的混沌神经网络相比，非线性自反馈混沌神经网络具有更为复杂的动力学行为，使网络的内部状态具有更为高效的混沌搜索能力和搜索效率
一种非线性反馈混沌神经网络信号检测方法

[发明专利]耦合神经网络有界聚类投影同步调节控制方法及系统-CN202110429664.X有效
发明人：汤泽;蒋晨辉;王艳;纪志成 -专利权人：江南大学
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明涉及耦合神经网络有界聚类投影同步调节控制方法及系统。本发明包括建立具有非线性、非恒同和混合时变时滞的多个聚类的耦合神经网络，对每个聚类设定目标神经网络；根据所述耦合神经网络与目标神经网络建立误差耦合神经网络；根据所述误差耦合神经网络模型设计牵制脉冲反馈控制器，基于所述牵制脉冲反馈控制器选择相应函数，以实现每个聚类中神经网络与目标神经网络之间的有界聚类投影同步；通过搭建网络模型并利用所述网络模型进行数值仿真，验证目标神经网络与耦合神经网络之间的有界聚类投影同步效果
耦合神经网络有界聚类投影同步调节控制方法系统

[发明专利]一种微陀螺双反馈回归神经网络滑模控制方法-CN201510275500.0有效
发明人：卢成;方韵梅;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2015-05-26 - 公布日： 2019-04-05 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种微陀螺双反馈回归神经网络滑模控制方法，本发明在传统单层回归神经网络的基础上增加了输出回归项，并在MEMS微陀螺仪模型上进行了仿真，所设计的滑模神经网络控制器能够保证系统追踪误差收敛至0，并且采用双反馈回归神经网络和普通神经网络以及普通回归神经网络的神经滑模控制器的结果表明，双反馈回归神经网络有着更好的逼近效果和更稳定的内部状态。本发明所设计的神经网络可以任意设定中心向量及基宽的初值，中心向量及基宽会随着所设计的自适应算法能够根据不同的输入稳定到最佳值。
一种陀螺反馈回归神经网络控制方法

[发明专利]基于改进粒子群和误差反馈神经网络的有害气体监测方法-CN202110511330.7在审
发明人：陈烨;路绳方;高阳;焦良葆;孟琳;刘洋洋;陈庆;张嘉超 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进粒子群和误差反馈神经网络的有害气体监测方法，先利用MQ系列传感器组成气体传感器阵列，安装于轨道交通系统门内，对气体数据进行实时采集；在获取气体数据后，运用改进的粒子群优化算法和误差反馈神经网络方法对采集到的气体数据进行定性识别和定量分析本发明中，运用改进的粒子群优化算法对误差反馈神经网络的权值和阈值进行优化，之后再对误差反馈神经网络进行学习，提升了误差反馈神经网络的收敛速度和精度，减少误差反馈神经网络的训练次数。
基于改进粒子误差反馈神经网络有害气体监测方法

[发明专利]模型生成方法和装置-CN201911045657.9在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：该方法包括：获取用于执行深度学习任务的第一神经网络；通过执行多次迭代操作搜索出第二神经网络；迭代操作包括：基于当前的反馈奖励值对预设的模型结构控制器进行更新，采用更新后的模型结构控制器生成候选神经网络；基于第一神经网络对候选神经网络进行蒸馏，确定蒸馏后的候选神经网络的蒸馏损失函数；基于蒸馏后的候选神经网络的蒸馏损失函数更新奖励反馈值；响应于确定奖励反馈值达到预设的收敛条件或者迭代操作的累计次数达到预设的次数阈值，确定当前迭代操作中得到的蒸馏后的候选神经网络为搜索出的第二神经网络。该方法可以自动搜索出适合蒸馏的神经网络模型结构。
神经网络蒸馏迭代操作预设模型结构蒸馏损失控制器反馈奖励搜索人工智能技术神经网络模型方法和装置多次迭代函数更新模型生成收敛条件自动搜索更新响应学习

[发明专利]基于发射平台的神经网络输出反馈自适应鲁棒控制方法-CN201911096543.7有效
发明人：胡健;沈旭亮 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： H02P23/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于发射平台的神经网络输出反馈自适应鲁棒控制方法，方法步骤如下：首先建立发射平台的数学模型，其次设计神经网络状态观测器，以及基于神经网络状态观测器的神经网络输出反馈自适应鲁棒控制器；最后对神经网络状态观测器和神经网络输出反馈自适应鲁棒控制器运用李雅普诺夫稳定性理论进行稳定性证明
基于发射平台神经网络输出反馈自适应鲁棒控制方法

[发明专利]基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法-CN201810397787.8有效
发明人：常建华;李红旭;房久龙;刘振兴;杨镇博;刘秉刚;徐帆 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2018-04-28 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G01N15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于反馈型RBF神经网络的气溶胶消光系数反演方法，包括1)利用输入和期望输出训练RBF神经网络；将历史回波信号功率作为RBF神经网络的输入，将根据历史回波信号得到的气溶胶消光系数作为RBF神经网络的期望输出；2)基于反馈型RBF神经网络反演气溶胶消光系数。本发明利用反馈型RBF神经网络来反演气溶胶消光系数，通过样本模式的学习将信息之间的内在机制存储在网络中，有效避免了诸多假设带来不确定性，具有较快的响应速度以及较好的鲁棒性。
基于反馈 rbf 神经网络气溶胶系数反演方法

[发明专利]一种基于过程参数的结果反馈方法及装置-CN201710771790.7有效
发明人：萧伟;刘雪松;凌娅;陈勇;王振中;姜晓红;毕宇安;李页瑞;包乐伟;章晨峰;王磊;陈永杰;杜定益 -专利权人：江苏康缘药业股份有限公司;浙江大学
申请日： 2017-08-31 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于过程参数的结果反馈方法及装置，所述反馈方法包括：接收结果反馈请求，所述反馈请求包括中间体结果类型；获取与所述反馈请求对应的过程参数，所述过程参数为多维参数，组成过程参数集；将所述过程参数集输入结果反馈神经网络模型，所述结果反馈神经网络模型由过程参数样本训练得到；获取所述结果反馈神经网络模型的输出结果。本发明通过建立结果反馈神经网络模型，对PKS制造过程中的输入参数进行分类，看反应物是否合格，实现智能反馈。
一种基于过程参数结果反馈方法装置

[发明专利]一种训练神经网络的方法及系统-CN201911202734.7有效
发明人：蒋亮;温祖杰;梁忠平;张家兴 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-11-29 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种训练神经网络的方法及系统。所述方法包括：将训练数据输入N层神经网络，第K层神经网络输出第一概率分布，第N层神经网络输出第二概率分布；其中，N大于K，N和K为大于0的整数；根据所述第一概率分布与所述第二概率分布，确定第一反馈信号；根据所述第一反馈信号调节1～K层神经网络的参数，使得所述1～K层神经网络学习所述第N层神经网络输出的第二概率分布，得到训练好的K层神经网络。
一种训练神经网络方法系统

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