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[发明专利]一种基于卷积神经网络和递归自动编码器模型的场景识别方法-CN201910470014.2有效
发明人：花福军;陆文斌;张应福;周正斌;李成伟 -专利权人：创意信息技术股份有限公司
申请日： 2019-05-29 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络和递归自动编码器模型的场景识别方法，包括：构建卷积神经网络，构建递归自动编码器，数据预处理和场景预测分类；构建卷积神经网络，是利用大规模场景数据集构建并改进卷积神经深度网络；构建递归自动编码器，是利用卷积神经网络提取的图像特征和场景标签构建并改进递归自动编码器；数据预处理，是将图像进行数据增强的操作，同时将场景的文本标签实现嵌入操作完成数据预处理；场景预测分类，构建预测图像场景分类器本发明改进了传统的图像与文本信息的编码模型，提出了一种新的卷积神经网络和递归自动编码器网络的结合方法，能够显著的提升场景识别的效果。
一种基于卷积神经网络递归自动编码器模型场景识别方法

[发明专利]一种三维模型的深度特征提取方法-CN201710148547.X在审
发明人：周燕;曾凡智 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2017-03-14 - 公布日： 2017-08-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种三维模型的深度特征提取方法，首先，提取三维模型的极视图，作为深度卷积神经网络的训练输入数据；其次，构建深度卷积神经网络，并对极视图进行训练；再次，将极视图输入到深度卷积神经网络进行训练，直到深度卷积神经网络收敛，实现训练完成后深度卷积神经网络的内部权值的确定；最后，在已训练好的深度卷积神经网络中输入需提取特征的三维模型的极视图，计算深度卷积神经网络中全链接层的特征向量，则作为需提取特征的三维模型的深度特征。本发明构建深层卷积神经网络经过迭代修正权值缩小残差，使得网络收敛。待训练完毕后，提取卷积神经网络的全链接层作为三维模型极视图的深度特征。
一种三维模型深度特征提取方法

[发明专利]一种基于去噪卷积神经网络的蒙特卡罗剂量计算去噪方法、系统及设备-CN202211228921.4在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：中科超精（南京）科技有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于去噪卷积神经网络的蒙特卡罗剂量计算去噪方法、系统及设备包括：获取数据，对获取的数据进行数据集划分并进行初步处理；构建去噪卷积神经网络模型；对传统UNet卷积神经网络模型以及构建的去噪卷积神经网络模型进行模型训练；对传统UNet卷积神经网络模型以及构建的去噪卷积神经网络模型进行降噪处理；对得到的降噪结果提取数据后，进行多层次对比，最终输出两个卷积神经网络模型的性能与计算效率。本发明提高了后续网络训练的质量和收敛速度提高了去噪系统的泛用性，大大减少整个训练时间；可以在不降低去噪性能的情况下，将计算复杂性降低，减少计算负担。
一种基于卷积神经网络蒙特卡罗剂量计算方法系统设备

[发明专利]基于PSO_ELM神经网络的转炉炼钢工艺成本控制方法及系统-CN201610452075.2有效
发明人：王坎;辜小花;李太福;张倩影;耿讯;唐海红 -专利权人：重庆科技学院
申请日： 2016-06-21 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于PSO_ELM神经网络的转炉炼钢工艺成本控制方法及系统，其中的方法包括选择影响成本的控制参数；构建建模样本集；获得归一化样本集；构建前馈神经网络；采用PSO算法对ELM神经网络参数进行训练获取神经网络参数；利用遗传算法对PSO_ELM神经网络构建的模型进行优化，获取所构建模型的最值，并根据所构建模型的最值确定最优控制参数；根据最优控制参数成本值与所述建模样本集中的最小成本值的对比结果，确定转炉炼钢工艺的最小成本值
基于 pso_elm 神经网络转炉炼钢工艺成本控制方法系统

[发明专利]一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法-CN202210553682.3在审
发明人：邓芳;张翰林;于敦敬;杨化林 -专利权人：青岛科技大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法，包括：通过船舶航行试验，获取船舶低频运动船位、航向及推进器运行信息；构建船舶运动递归神经网络模型体系结构，基于获取的船舶低频运动信息和推进系统运行信息，构建递归神经网络训练数据集及测试数据集；基于训练数据集，采用不同激活函数和优化算法构建递归神经网络船舶运动模型并进行迭代训练；基于测试数据集，对建立的船舶运动神经网络模型进行测试及优化，确定最终的船舶运动递归神经网络模型本发明基于数据驱动原理，仅基于船舶测量船位和航向，及当前的船舶推进系统信息，建立基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型，实现对未来船位和航向的直接预测，而无需对系统参数进行辨识，可实现智能船舶的数据驱动控制，从而构建船舶智能控制系统。
一种基于数据驱动递归神经网络船舶运动模型方法

[发明专利]一种基于物理约束神经网络的热工水力换热系数预测方法-CN202111526480.1在审
发明人：熊琰;谭超;李飞;谢政权 -专利权人：中核武汉核电运行技术股份有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明属于核电站热工水力仿真领域，具体涉及一种基于物理约束神经网络的热工水力换热系数预测方法。包括如下步骤：S1获取训练集和测试集；S2构建物理约束约束神经网络模型，所述物理约束神经网络模型包括神经网络模型本体以及基于自动微分机制构建PDE守恒方程，并分别基于所述神经网络模型本体构建第一类损失函数、基于所述PDE守恒方程构建第二类损失函数；S3基于所述训练集和测试集训练所述物理约束神经网络模型；S4基于训练完毕的所述物理约束神经网络模型预测热工水力换热系数。
一种基于物理约束神经网络水力系数预测方法

[发明专利]一种机器人多部位触觉感知与人机交互动作识别方法-CN202310111976.5在审
发明人：刘吉晓;高航;郭士杰;王鹏;侯福宁 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器人多部位触觉感知与人机交互动作识别方法，首先搭建识别系统，并构建人机交互触觉信息数据库；再使用滑窗算法从人机交互触觉信息数据库中提取关键帧序列来构建两个交互动作数据集，分别作为训练神经网络模型的输入；再构建神经网络架构，根据神经网络架构来构建轻量化神经网络模型和复杂神经网络模型，并训练与量化神经网络模型；最后对参与者在阵列式触觉传感器上施加不同的交互动作信息进行采集，通过信号采集模块部署的轻量化神经网络模型进行底层处理
一种机器人部位触觉感知人机交互动作识别方法

[发明专利]基于参与度神经网络的个性化课程推荐方法-CN202310738423.2在审
发明人：郭龙江;李舒;任美睿;张立臣;李鹏;李津 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06Q50/20 文献下载
摘要：一种基于参与度神经网络的个性化课程推荐方法，由选取数据集、数据预处理、确定学习者参与度矩阵、构建学习者选课矩阵、构建平均聚合矩阵、确定相似度、构建参与度神经网络、训练参与度神经网络、测试参与度神经网络、参与度神经网络性能评估、个性化课程推荐结果评估等步骤组成。提出了参与度的量化方法并且搭建了参与度神经网络，通过捕获学习者的学习行为数据并将量化成参与度，反应了学习者是否有意愿学习该课程，分析了学习者参与度与课程辍学率的关系，通过构建的参与度神经网络向学习者进行个性化的课程推荐
基于参与神经网络个性化课程推荐方法

[发明专利]一种深度卷积神经网络的旋转机械健康评估方法-CN201910304811.3在审
发明人：贾民平;佘道明 -专利权人：东南大学
申请日： 2019-04-16 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度卷积神经网络的旋转机械健康评估方法，包括振动信号采集；网络训练集的构建；深度卷积网络的构建；深度卷积网络的训练；网络测试和健康指标的构建；健康指标评价。本发明将原始振动信号输入到深度卷积神经网络中，将深度卷积神经网络提取到的特征输入到深度神经网络中构建健康指标，利用多项式衰减学习效率高效训练神经网络。
卷积神经网络旋转机械构建健康评估健康指标卷积剩余寿命预测训练神经网络原始振动信号振动信号采集标签设置动态过程分段线性健康状态神经网络特征输入特征提取网络测试网络训练性能退化学习效率准确评估衰减零部件网络退化冶金航空应用学习

[发明专利]一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法-CN202010332216.3有效
发明人：蔡贤涛;王森;倪波 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于图卷积和胶囊神经网络的行为识别方法。本发明通过人工标记得到每帧人体连续动作图像中人体关节点的空间坐标，进一步构建人体关节点的空间坐标向量；通过多层感知机将空间坐标向量映射为高维度特征向量，并结合动作关联原则构建关节点邻接矩阵；根据空间坐标构建出关节点的速度空间向量，进一步构建出关节点的加速度空间向量；将卷积神经网络用于提取特征，将胶囊神经网络用于动作分类，通过卷积神经网络、胶囊神经网络的串联构建胶囊卷积神经网络；将训练集重复多代训练得到训练好的胶囊卷积神经网络。
一种基于图卷胶囊神经网络行为识别方法

[发明专利]一种改进粒子群优化神经网络的压力导丝温度补偿方法-CN201510535637.5在审
发明人：余学飞;范广坡 -专利权人：余学飞
申请日： 2015-08-28 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进粒子群优化神经网络的压力导丝温度补偿方法，包括以下几个主要步骤采集压力导丝输出电压以及所处环境相关参数，并对数据进行归一化处理；构建一个具有误差反向传播能力的三层前反馈神经网络模型；利用改进的粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）优化构建的神经网络的权值和阈值；对优化后权值和阈值的神经网络进行训练；利用训练得到的神经网络模型对压力导丝测量数据进行温度补偿本发明为利用改进的粒子群优化神经网络算法构建出压力导丝测量逆模型，训练出的模型补偿精度高，泛化能力强，稳定性高，有效避免了BP（Back Propagation）神经网络易陷入局部最优以及标准粒子群算法优化BP神经网络易跳过全局最优的缺点。
一种改进粒子优化神经网络压力温度补偿方法

[发明专利]神经网络及其构建方法、装置和系统-CN201710004485.5在审
发明人：周舒畅;温和;周昕宇 -专利权人：北京旷视科技有限公司;北京小孔科技有限公司
申请日： 2017-01-04 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种神经网络及其构建方法、装置和系统，所述方法包括获取包括卷积层的原始神经网络，原始神经网络的卷积层定义为原始卷积层；以及根据变换规则，将原始神经网络的至少一个原始卷积层变换为新的卷积层，以用于构建新的神经网络根据本发明实施例的神经网络及其构建方法、装置和系统可在确保神经网络实现功能不变的情况下减小神经网络的计算量。
神经网络及其构建方法装置系统

[发明专利]一种基于遗传算法和模糊神经网络的交通模式识别方法-CN202210300909.3在审
发明人：梁瑞仕;冼俊伟;刘杰;易晓莲;熊仲宇;杨会志;黄敏;周艳明 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，具体涉及一种基于遗传算法和模糊神经网络的交通模式识别方法，目的在于识别电梯所处的交通模式，使用k‑means聚类方法对训练数据进行预处理和标签构建，构建三层模糊神经网络模型输出各个交通模式的预测概率，使用遗传算法对构建的模糊神经网络模型中的权重系数进行初始化。本发明有效避免了神经网络在最优化目标时陷入局部最优解，提高了识别交通模式过程中的程序性能。使用遗传算法对神经网络的权重进行初始化，可为后续神经网络反向传播优化提供基础。采用模糊逻辑方法，能降低神经网络出现过拟合的情况，平滑了客流量在某一特殊情况下出现急剧变化的过程，从而使神经网络的训练和预测交通模式时更加准确。
一种基于遗传算法模糊神经网络交通模式识别方法

[发明专利]一种用于对话生成的混合神经网络模型的构建方法-CN201710725762.1有效
发明人：黄宜华;陈泳昌;袁春风;赵博 -专利权人：南京大学
申请日： 2017-08-22 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于对话生成的混合神经网络模型的构建方法，包括以下步骤：获取形式为对话语句对的数据集并构建词汇表；生成词嵌入表；初始化特定结构的卷积神经网络，生成对应输入语句的词汇推荐表，判断是否提供了真实输出，若有提供则训练本步中的卷积神经网络的参数；初始化特定结构的循环神经网络，使用上步输出，生成具有语序的词汇标识列表，判断是否提供了真实输出，若有提供则训练本步中的循环神经网络的参数；训练结果满足设定指标后，保存词汇表和词嵌入表，保存卷积神经网络和循环神经网络的参数，即为构建整个模型完毕。本发明解决现有的神经网络对话模型因词汇表长度过大导致的训练速度慢、准确率低、生成语句一般化等问题。
一种用于对话生成混合神经网络模型构建方法

[发明专利]基于双曲正切函数的新型神经网络的构造方法-CN201510903638.0在审
发明人：游萌 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2015-12-09 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及神经网络模型，目的是为了增强神经网络的计算适应性和运算特性。本发明提供一种基于双曲正切函数的新型神经网络的构造方法，该方法包括如下步骤：构建完全对称的双曲正切函数，并确定双曲正切函数的取值区域；将所构建的双曲正切函数作为激活函数创建基于使用学习算法的多层感知机模型，所述双曲正切函数用于提取数据的特征，将可能的无限域变换到有限范围内；根据多层感知机模型构建卷积神经网络模型。本发明适用于神经网络。
基于正切函数新型神经网络构造方法

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