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[发明专利]基于粒子群优化BP神经网络的电子膨胀阀流量特性预测-CN202111410446.8在审
发明人：梁高帅;上官文斌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于粒子群优化BP神经网络的电子膨胀阀流量特性预测，包括以下步骤：获取实验数据样本并进行预处理；构建BP神经网络拓扑结构；采用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值；将优化后的初始权值和阈值输入到BP神经网络进行样本的训练和测试；将训练完成的神经网络进行不同工况下的流量特性预测。该发明的优越性在于采用了一种BP神经网络的方法预测电子膨胀阀流量特性，采用了粒子群优化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，改善了BP神经网络收敛速度慢甚至不收敛或者陷入局部极小值的缺陷，方法便捷高效，
基于粒子优化 bp 神经网络电子膨胀流量特性预测

[发明专利]一种基于解耦的空间和时序信息的视频隐式表征方法-CN202210729257.5在审
发明人：刘勇;李梓彰;王蒙蒙 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉领域，公开了一种基于解耦的空间和时序信息的视频隐式表征方法，包括以下步骤：S1、对特定视频片段进行训练，通过降低网络损失函数优化网络参数，直至网络收敛，获得基于解耦的空间和时序信息的高效视频隐式表征的网络权重；S2、利用训练阶段获得的网络权重，在给定帧索引的输入下逐帧重建整个视频序列；S3、将重建的视频序列与原始视频进行比较评估隐式表征的能力。本发明通过将视频中的空间和时序信息利用网络特定结构进行解耦，进行更高效的网络参数分配，使系统能够在给定的参数范围下更加准确有效的表征待表征的视频；以及达到更快的网络收敛速度。
一种基于空间时序信息视频表征方法

[发明专利]基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法-CN201610323293.6有效
发明人：刘天琪;苏学能;焦慧明;何川 -专利权人：四川大学
申请日： 2016-05-16 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法，本发明方法包括：一、基于灰色关联度的负荷序列关联性分析；二、基于最短距离法聚类确定多重BP神经网络的成员集；三、基于有效性指标确定多重BP神经网络的重数；四、还引入了动量因子，并采用多次计算求平均值的方式，改善BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高其抗振荡能力；五、将建立的多重BP神经网络预测模型对短期电力负荷进行预测。本发明方法改善了BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高了其抗振荡能力，且多重BP神经网络相比传统BP神经网络预测模型，具有更好的预测效果。
基于灰色关联多重 bp 神经网络负荷预测方法

[发明专利]一种基于天牛群算法优化神经网络的空调冷负荷预测方法-CN202110595303.2有效
发明人：贺宁;刘利强;褚丹雷 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于天牛群算法优化神经网络的空调冷负荷预测方法，选取和输出变量T时刻空调冷负荷相关性高的输入变量。根据相关性高的输入变量和T时刻空调冷负荷建立BP神经网络模型，利用天牛群算法优化建立的BP神经网络，最后用优化后的BP神经网络进行负荷预测，得出预测值。本发明利用天牛群算法的全局搜索能力找到BP神经网络的最优权值和阈值，克服了BP神经网络在权值和阈值选择上的随机性和网络收敛速度慢、易于陷入局部最优的缺点，提高了BP神经网络的收敛速度和学习能力，降低了空调冷负荷预测偏差大的问题
一种基于天牛算法优化神经网络空调负荷预测方法

[发明专利]人脸识别方法及其模型训练方法-CN202011614220.5有效
发明人：吕桢飞 -专利权人：上海齐感电子信息科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：人脸识别方法及其模型训练方法，其中，人脸识别模型训练方法包括：a）获得人脸数据集；b）对人脸数据集进行预处理，得到输入数据；c）将输入数据输入到待训练神经网络中，待训练神经网络对输入数据进行特征提取；d）根据待训练神经网络输出的输出向量来计算网络损失；e）根据网络损失来更新权重值；f）重复执行上述步骤c、步骤d、步骤e，直至网络损失收敛至低于预定的第一目标值；g）将待训练神经网络中小于预设的第一阈值的权重值设置为0；h）重复执行上述步骤c、步骤d、步骤e，直至网络损失收敛至低于预定的第二目标值。
识别方法及其模型训练

[发明专利]一种网络故障处理方法和设备-CN201010119251.3无效
发明人：金小艇 -专利权人：杭州华三通信技术有限公司
申请日： 2010-03-08 - 公布日： 2010-08-04 - 主分类号： H04L12/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络故障处理方法和设备，通过网络故障的及时通知机制，迅速将故障告知对应的网络设备，然后由该网络设备发起倒换，规避缺陷发生的链路，使得网络收敛迅速，从而，减少了网络丢包，提高了转发可靠性。
一种网络故障处理方法设备

[发明专利]一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法-CN201910948485.X在审
发明人：孔颖;唐青青;胡汤珑;高畅;叶绿;王建芬 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：一种快速收敛的非线性凸二次规划问题求解方法，包括以下步骤：1)给出时变非线性等式约束凸二次规划问题具体描述，确定Q(t)、p(t)、F(t)、x(0)、b(t)的值；2)为求解步骤1)中的二次规划，建立拉格朗日函数，对函数求导，再令导数为零，将等式约束的凸二次优化问题转化为时变等式方程；3)构建变系数神经网络模型，以快速收敛的动态神经网络求解时变矩阵方程。本发明加快非线性等式约束下的凸二次规划方程的求解速度，并且提高计算的收敛精度。
求解等式约束二次规划问题快速收敛时变动态神经网络二次规划方程二次优化问题神经网络模型二次规划矩阵方程导数构建求导收敛转化

[发明专利]一种用于生成电网仿真样本的方法及系统-CN202110564784.0在审
发明人：史东宇;孟宪博;李铁;唐俊刺;张璐路;侯金秀;崔岱;孙文涛;严剑锋;于之虹;吕颖;鲁广明 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明方法，包括：采集电网的基础数据，确定基础数据中的可调变量，并确定可调变量的上下界、收敛标志及稳定指标；搭建神经网络，以可调变量作为申请网络的输入量，以可调变量的收敛标志及稳定标志作为输出量；随机生成与样本数量相同数量的潮流数据作为初始样本，并获取初始样本的收敛标志及稳定标志；生成电网仿真样本。
一种用于生成电网仿真样本方法系统

[发明专利]一种问答聚合模型的构建方法、问答方法、装置及介质-CN202310728194.6在审
发明人：赵慧;毋涛 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明提供一种问答聚合模型的构建方法、问答方法、装置及介质，该方法包括：获取数据对形式的问题训练集和答案训练集；基于预先设置的预训练模型分别对所述问题训练集和答案训练集中的问题和答案进行相似识别聚合收敛；基于所述预训练模型的结构搭建语义匹配网络；使用所述语义匹配网络对进行相似识别聚合收敛后的问题和答案进行问题和答案的同步收敛，得到对应的问答聚合模型。
一种问答聚合模型构建方法装置介质

[发明专利]基于效用机制平均一致性隐私保护优化方法-CN201910902240.3有效
发明人：陈珍萍;邵雪莲;吴征天;付保川;许馨尹 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2019-09-24 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于效用机制平均一致性隐私保护优化方法，首先对网络G进行系统图论相关分析并用无向图表示，然后进行基于噪声的隐私保护一致性算法设计，接着分别对隐私保护一致性算法的(α,γ)‑收敛时间、(ε,δj)‑隐私度进行设计，最后基于效用机制对隐私保护一致性算法收敛时间进行了优化。本发明基于效用机制激励用户降低隐私保护需求，进而实现节点用户保护度和网络收敛时间的折中，能有效解决多智能体平均一致性的节点隐私泄露问题。
基于效用机制平均一致性隐私保护优化方法

[发明专利]空时域脉冲神经网络训练方法、芯片及电子产品-CN202210174051.0在审
发明人：菲利克斯·克里斯·琴鲍尔;赛义德·哈格哈特舒尔;格雷戈尔·伦茨;西克·萨迪克·尤艾尔阿明;乔宁;邢雁南;凌于雅 -专利权人：深圳时识科技有限公司
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种空时域脉冲神经网络训练方法、存储介质、计算设备及芯片和电子产品。为了克服现有技术中仅仅关注脉冲神经网络的空域结构，忽视脉冲之间的时域依赖性缺陷，本发明通过将训练样本输入脉冲神经网络，获得当前网络损失，并在当前网络损失关于当前层的权重化的后突触输入的第二梯度中充分考虑了未来时间步的网络损失与当前时间步之间的时域依赖关系本发明解决了现有网络训练方法收敛慢、不稳定的技术问题，确保了在训练时脉冲神经网络能够稳定、快速收敛，取得了降低网络训练时长、提升网络性能的技术效果，对于LIF或IAF神经元尤为显著。本发明适用于类脑芯片领域，尤其是训练脉冲神经网络领域。
时域脉冲神经网络训练方法芯片电子产品

[发明专利]训练静态人体检测模型的方法、滞留检测方法及存储介质-CN202310542560.9在审
发明人：钟贞炎 -专利权人：深圳数联天下智能科技有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本申请实施例涉及智能监测技术领域，公开了一种训练静态人体检测模型的方法，并采用若干个静态热源样本，对预先设置的神经网络进行迭代训练，直至神经网络收敛，得到静态人体检测模型。其中，神经网络包括级联的残差神经网络、至少一个长短期记忆网络和分类网络。残差神经网络和至少一个长短期记忆网络，使得神经网络能够从特征的粒度和时间维度两方面，提取静态热源的形状特征、温度分布特征和其在时间维度上的帧间差异特征，从而，分类网络能够基于静态热源的形状特征、温度分布特征和在时间维度上的帧间差异特征，对静态热源进行分类，有利于提高分类结果的准确性，能够加快神经网络收敛，得到检测准确的静态人体检测模型。
训练静态人体检测模型方法滞留存储介质

[发明专利]办公建筑能耗管理方法-CN201510504486.7有效
发明人：刘德荣;石光;魏庆来 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2015-08-17 - 公布日： 2019-03-15 - 主分类号： H02J3/28 文献下载
摘要：本发明提供的办公建筑能耗管理方法，包括：获取用电需求信息；构造神经网络；根据所述用电需求信息对所述神经网络进行训练确定性能指标函数和控制策略；判断所述训练是否满足收敛精度；如果所述训练满足所述收敛精度，
办公建筑能耗管理方法

[发明专利]虚拟专用局域网网络收敛的方法及设备-CN201010181669.7有效
发明人：金小艇 -专利权人：杭州华三通信技术有限公司
申请日： 2010-05-25 - 公布日： 2010-09-01 - 主分类号： H04L12/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种虚拟专用局域网网络收敛的方法及设备。切换到对应的备PW，通过备PW向NPE发送MAC地址刷新消息，通过MAC地址刷新消息使虚拟局域网内的NPE更新MAC转发表中MAC地址与PW的对应关系，从而保证报文的正常转发，且不需要删除大量MAC地址，快速实现网络收敛
虚拟专用局域网网络收敛方法设备

[发明专利]神经网络的压缩方法及装置、存储介质及电子设备-CN202110454038.6在审
发明人：古迎冬;李骊 -专利权人：北京华捷艾米科技有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络的压缩方法及装置、存储介质及电子设备，利用已训练的第一神经网络，监督各个结构复杂度较小的第二神经网络进行训练。各个神经网络均由多个子结构串联构成，在训练过程中，基于每个神经网络的输出和每个神经网络的各个子结构的输出，确定每个第二神经网络对应的各个损失度，继而确定当前的总损失度，若当前的总损失度未收敛，则继续训练过程，直至当前的总损失度收敛时，在当前各个第二神经网络中确定目标第二神经网络，将目标第二神经网络作为第一神经网络对应的压缩神经网络。应用本发明的方法，结合神经网络的最终输出和中间输出进行训练监督，使得第二神经网络能够有效接近第一神经网络，可提高压缩神经网络的精度。
神经网络压缩方法装置存储介质电子设备