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[发明专利]模型训练方法及神经网络模型、图片分类方法及系统-CN202210674951.1在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人：上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种模型训练方法及神经网络模型，图片分类方法及系统。其模型训练方法包括步骤：S1:构建训练模型，所述训练模型包括第一神经网路和第二神经网路；S2:分别将训练信息输入至第一神经网路和第二神经网路：S3:将第一神经网路的特征注意力进行集成处理；S4:将第一神经网络的注意力机制迁移至第二神经网路；S5:分别对第一神经网络、第二神经网络进行更新。本申请可以将一个神经网络的知识传递给另一神经网络，既能够优化模型，又能提高训练的效率。
模型训练方法神经网络图片分类系统

[发明专利]射出成型机参数设定的方法-CN00132669.4无效
发明人：梁瑞闵;王培仁 -专利权人：盟立自动化股份有限公司
申请日： 2000-11-20 - 公布日： 2002-06-19 - 主分类号： B29C45/76 文献下载
摘要：本发明是以实验设计法结合模流分析软件,来模拟实际射出成形的过程,并分析模拟结果,以建立射出成型机参数与射出成型品品质参数之间定性关系的资料库,以及利用该资料库来训练神经网路,经训练及建立该类神经网路,用以预测该射出成型机的射出成型品品质,使用时首先输入待测的射出成型机参数至该类神经网路,经类神经网路执行后,输出预测的射出成型品品质参数,帮助操作者设定射出成型机参数。
射出成型参数设定方法

[发明专利]超分辨率卷积神经网络模型的构建方法-CN202011380940.X在审
发明人：刘明亮;王晓航 -专利权人：黑龙江大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于便携式系统的超分辨率卷积神经网络模型的构建方法。步骤1：构建卷积神经网路模型；步骤2：训练步骤1的卷积神经网路模型；步骤3：部署步骤2已训练的卷积神经网路模型，实现图像的超分辨率功能。
分辨率卷积神经网络模型构建方法

[发明专利]一种人工智能盒-CN201910249778.9在审
发明人：刘青青;赵维中;赵崇毅 -专利权人：深圳海青联合技术有限公司
申请日： 2019-03-29 - 公布日： 2019-06-21 - 主分类号： H04N21/41 文献下载
摘要：一种人工智能盒，外壳内设有CPU以及神经网路芯片、存储装置，所述CPU分别与神经网路芯片、存储装置连接，用于各个模块之间的调度；所述存储装置用于存储样品模型；所述神经网路芯片可导入算法模型，用于人工智能计算加速
人工智能神经网路算法模型存储装置芯片存储装置连接存储样品样品模型用户数据云端上传调用网络终端调度图片

[发明专利]应用人工神经网路技术跟踪人体脉象变化的系统-CN201611251666.X在审
发明人：尚佐旭 -专利权人：天津森宇科技发展有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： A61B5/02 文献下载
摘要：本发明创造提供了一种应用人工神经网路技术跟踪人体脉象变化的系统，包括硬件系统、神经网路系统、服务器接口模块、数据预处理模块、网络通信模块、数据存储模块、匹配跟踪模块和时频分析模块；所述硬件系统通过服务器接口模块与神经网路系统、数据预处理模块、数据存储模块、匹配跟踪模块和时频分析模块相连接；所述匹配跟踪模块与所述时频分析模块连接；所述神经网路系统采用基于J2EE平台Browser/Server结构。
应用人工神经网路技术跟踪人体脉象变化系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的动态路由选择技术-CN201810132804.5在审
发明人：夏春秋 -专利权人：深圳市唯特视科技有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： H04L12/751 文献下载
摘要：本发明中提出的一种基于卷积神经网络的动态路由选择技术，其主要内容包括：动态路由选择网络设计、门网路设计、路由选择策略学习、监督式预训练，其过程为，首先利用少量的卷积操作和共享操作来设计前馈门网路；接着设计反馈门网路，使得参数可以共享，并且利用策略允许门网路重新使用先前的计算结果；然后在不可微分决策过程使用强化学习方法学习模型的参数；最后利用监督式预训练的方式来联合考虑前馈过程的硬门网路和反馈过程的软门网路。本发明基于卷积神经网络，实现了网络路由的动态选择，对不同的网络输入具有更好的自适应能力，同时降低了网络元器件的成本以及减少了信息传输的耗时。
网路卷积神经网络动态路由前馈自适应能力反馈动态选择决策过程路由选择强化学习网路设计网络路由信息传输选择网络共享元器件卷积软门耗时网络监督学习联合

[发明专利]基于蚁群算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法-CN201910005851.8有效
发明人：玄东吉;赵小波;侍壮飞;陈家辉;王标;钱潇 -专利权人：温州大学
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供一种基于蚁群算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法，包括确定BP神经网路及输入层、隐含层、输出层各自对应的神经元，并确定BP神经网路中的权值和阈值；将权值和阈值作为待优化参数基于蚁群算法迭代求解，得到全局最优值，并将所得到的全局最优值中每一维对应的权值和阈值对所述BP神经网路中的权值和阈值进行相应的更新，得到更新后的BP神经网络；获取动力电池外部特性的实测数据作为输入导入更新后的BP神经网络中
基于算法优化 bp 神经网络估算 soc 方法

[发明专利]基于模拟退火算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法-CN201910005852.2有效
发明人：玄东吉;赵小波;侍壮飞;王标;陈家辉;钱潇 -专利权人：温州大学
申请日： 2019-01-03 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明提供一种基于模拟退火算法优化后的BP神经网络来估算SOC的方法，包括确定BP神经网路及输入层、隐含层、输出层各自对应的神经元，并确定BP神经网路中的权值和阈值；将权值和阈值作为待优化参数基于模拟退火算法迭代求解，得到最优位置点，并将所得到的最优位置点中对应的权值和阈值对BP神经网路中的权值和阈值进行相应的更新，得到更新后的BP神经网络；获取动力电池外部特性的实测数据作为输入导入更新后的BP神经网络中，得到的SOC
基于模拟退火算法优化 bp 神经网络估算 soc 方法

[发明专利]一种知识驱动的对话生成方法及装置-CN202110413536.6在审
发明人：黄民烈;周昊;朱小燕 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供一种知识驱动的对话生成方法及装置，包括：将待回复文本序列输入训练好的深度神经网路对话模型，得到所述待回复文本的回复文本序列；其中，所述深度神经网路对话模型储存有知识图谱实体关系的特征表示数据集；其中，所述训练好的深度神经网路对话模型是根据携带真实回复文本序列标签的待回复文本样本序列和所述知识图谱实体关系的特征表示数据集进行训练后得到的。通过本发明的方法，根据待回复文本中的非结构化信息和知识图谱的结构化信息，基于训练好的深度神经网络对话模型，计算出知识图谱中的实体表示，可以更高效地应用知识图谱来生成具有恰当语义和丰富信息量的对话回复。
一种知识驱动对话生成方法装置

[发明专利]制程终点曲线的图形辨识法及其系统以及含有执行该方法的指令的电脑可读取媒体-CN03137451.4有效
发明人：何宗轩 -专利权人：旺宏电子股份有限公司
申请日： 2003-06-20 - 公布日： 2004-03-17 - 主分类号： G06T1/40 文献下载
摘要：一种乾蚀刻制程终点曲线的辨识法及其系统，该系统以相关于该乾蚀刻制程之一组训练曲线训练一类神经网路，其中该等训练曲线含有正常与异常特征。该系统在该类神经网路处接收代表一乾蚀刻制程的终点曲线，并侦测该终点曲线中的异常特征。
终点曲线图形辨识及其系统以及含有执行方法指令电脑读取媒体

[发明专利]一种基于单目视觉、从动作识别身份的方法-CN201810601486.2在审
发明人：周宏明;宋康;张祥雷;高顺;徐玲杰 -专利权人：温州大学
申请日： 2018-06-12 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明基于卷积神经网络构建了人体骨骼关键点的检测模型，利用提取的人体骨骼点点坐标序列对基于LSTM的神经网路匹配模型进行训练，使得训练的基于LSTM的神经网路匹配模型具备跨视角的动作识别能力。在识别过程中，利用训练好的人体骨骼点二维坐标检测模型对单目视觉视频和已注册动作视频序列进行人体骨骼点二维坐标序列提取，再通过基于LSTM的神经网路匹配模型进行特征相似度计算，进而对测试的动作视频中人的身份进行识别
动作识别人体骨骼单目视觉匹配模型神经网路动作视频身份生物特征识别技术二维坐标检测二维坐标序列卷积神经网络特征相似度准确度视角安全监控人员识别视频监控坐标序列关键点检测超市构建视频测试场景罪犯配备机场应用

[发明专利]实体识别模型训练方法、实体识别的方法及系统-CN202210678119.9在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人：上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：其实体识别模型训练方法包括：S1:构建实体识别模型，所述实体识别模型包括第一神经网路和第二神经网路；S2:对第一神经网络进行离线预测；S3:加载第一神经网络的预测结果和第二神经网络；S4:对第二神经网络进行压缩处理；S5:计算第一神经网络离线预测的logits的损失和第二神经网络在线预测的logits的损失；S6:计算第二神经网络的总损失，根据总损失更新第二神经网络参数。本申请先以离线的方式对第一神经网络进行预测，保留特征，再训练第二神经网络，大大减少了硬件的计算成本。
实体识别模型训练方法系统

[发明专利]一种绝缘子等值附盐密度的预测方法-CN202110324269.5有效
发明人：马御棠;黄然;马仪;耿浩;于辉;彭晶;黄绪勇;孙董军;周仿荣 -专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种绝缘子等值附盐密度的预测方法，方法包括：通过实验采集绝缘子在不同的气象和地理位置的等值附盐密度积累数据和绝缘子周围的环境数据；根据相关性确定绝缘子等值附盐密度ESDD的主要变量；构建等值附盐密度ESDD的RBF神经网路模型，并优化等值附盐密度ESDD的RBF神经网路模型的基函数参数；获取主要变量的观测数据，根据观测数据和预测模型得到主要变量的预测数据；将主要变量的预测数据和监测天数输入到等值附盐密度ESDD的RBF神经网路模型
一种绝缘子等值密度预测方法

[发明专利]一种基于CNN和LSTM的VSLAM系统及实现方法-CN202111140969.5在审
发明人：黄河 -专利权人：江苏京芯光电科技有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：该VSLAM系统包括：图像采集模块、卷积神经网路模块CNN、判断模块、回环检测模块和LSTM网络模块，所述图像采集模块、卷积神经网路模块CNN、判断模块依次连接，所述判断模块分别与回环检测模块、LSTM
一种基于 cnn lstm vslam 系统实现方法

[发明专利]图神经网络表示架构-CN202110130485.6在审
发明人：田永鸿;张翀;陈光耀;倪铭坚;彭佩玺 -专利权人：北京大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请提供了一种图神经网络表示架构，包括图结构数据表示模块用于各种图神经网络框架数据的相互转换的表示格式；基础表示模块用于各种图神经网络开源算法框架的图神经网络模型进行互相转换的基础表示格式；紧凑表示模块用于通过神经网络压缩算法以及加速算法将基础表示模块的图神经网络模型转化成序列化格式的紧凑表示格式；编码表示模块用于通过编码算法将紧凑表示模块的图神经网络模型转换为编码表示格式。从图神经网络到最终模型的不同表示层次的定义，能够统一图神经网络各个层次的表示，降低图神经网路模型与图神经网络开源框架的耦合关系，打破了各种图神经网路开源算法框架之间的壁垒，实现了不同图神经网络开源算法框架的互操作
神经网络表示架构

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