“李英双”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果9个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于人工智能的运动目标检测方法及系统-CN202310409494.8在审
发明人：董永峰;任笑贤;李林昊;王振;李英双 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种基于人工智能的运动目标检测方法及系统，用于提高运动目标检测的准确率，方法包括：获取初始动态视频，对所述初始动态视频中的多个初始视频帧进行背景补偿，得到多个目标视频帧；采用三帧差法，对多个目标视频帧进行运动目标检测，得到初始运动目标信息；调用预置的编码器网络，对多个目标视频帧进行特征提取，得到每个目标视频帧的深度特征；对所述初始运动目标信息和每个目标视频帧的深度特征进行多尺度卷积处理，得到融合特征；调用预置的解码器网络，对所述融合特征进行解码处理，得到二值掩膜结果，并通过所述二值掩膜结果对目标车辆在行驶过程中的运动目标进行检测，确定运动目标检测结果。
一种基于人工智能运动目标检测方法系统

[发明专利]一种基于双线性卷积神经网络的细粒度车辆分类方法-CN202211688325.4在审
发明人：李林昊;臧晗;李英双;王振;董永峰 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像分类方法领域，尤其是一种基于双线性卷积神经网络的细粒度车辆分类方法，包括以下步骤：将车辆RGB图像输入到卷积神经网络中；将ResNet50作为Backbone，提取基础特征，得到基础特征向量fI；采用双线性卷积网络并行提取车辆局部特征信息和整体特征信息；对局部特征向量和整体特征向量进行结合；将上述结果输入到分类器中，得到每个类别的分数，取平均值S作为最终结果，从而得到训练集的车辆特征数据和测试集的车辆数据。本发明针对车辆整体特征信息和局部特征信息设计了上下不同的子网络，并对上层子网络单独设置辅助损失函数，得到更具判别价值的局部特征信息。
一种基于双线卷积神经网络细粒度车辆分类方法

[发明专利]融合实体上下文和逻辑规则的知识推理方法-CN202211605552.6在审
发明人：王利琴;耿智雷;姚爽;李英双;董永峰 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合实体上下文和逻辑规则的知识推理方法，该方法包括实体上下文模块、逻辑规则模块和评分模块。实体上下文模块首先抽取目标三元组头尾实体的关系上下文，然后使用消息传递方式编码实体上下文为实体上下文向量。逻辑规则模块首先抽取目标三元组之间的路径，再根据路径得到逻辑规则，最后使用双向长短期记忆网络和规则注意力编码逻辑规则为规则向量。评分模块根据实体上下文向量、规则向量和目标关系向量对目标三元组评分。本发明在推理过程中融合了三元组周围的实体上下文和逻辑规则等结构信息，同时设计了基于注意力的方法编码逻辑规则，缓解了知识推理过程中结构信息利用不充分的问题，提高了在知识推理任务上的效果。
融合实体上下文逻辑规则知识推理方法

[发明专利]基于逻辑规则与强化学习的知识图谱推理方法-CN202211285505.8在审
发明人：王利琴;宋金晟;李英双;王振;董永峰 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明涉及基于逻辑规则与强化学习的知识图谱推理方法，针对基于强化学习的多跳推理方法存在的路径关联性弱、探索奖励难以确定的问题，提出利用逻辑规则优化强化学习路径奖励的方法，解决了强化学习在知识图谱推理过程中探索奖励难以确定的缺陷。本发明在强化学习奖励的设定上，采用命中奖励、嵌入奖励和规则奖励相结合的方式，使智能体在探索学习的过程中充分利用逻辑规则作为引导，有效提高模型的学习效率和正确率。对于单步奖励的设定，引入衰减因子以区分不同路径的重要程度。通过实验结果分析，本发明提出的改进方法能够有效提升知识图谱推理任务的准确率。
基于逻辑规则强化学习知识图谱推理方法

[发明专利]一种基于图注意力网络的知识追踪方法-CN202210479195.7在审
发明人：张井合;李林昊;李英双 -专利权人：金华航大北斗应用技术有限公司
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06F16/90 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图注意力网络的知识追踪方法，属于知识追踪技术领域。该基于图注意力网络的知识追踪方法包括如下步骤：S1：构建知识图；S2；获取模型的输入；S3：得到习题的嵌入表示；S4：获得最终的节点表示；S5：获取学生t时刻的知识状态；S6：获取对学生的预测概率；S7：构建了联合训练目标。本发明针对现有知识追踪方法的不足，研究了如何有效挖掘知识图中的深层次关系信息，构建了基于习题及其包含的知识点的知识图，创造性地将图注意力网络应用到知识追踪领域，为不同的邻接节点分配不同的权重并从深层次特征中学习到习题的嵌入表示，接着使用LSTM捕获学生在答题过程中的知识状态变化，进而精确地预测学生的未来答题表现。
一种基于注意力网络知识追踪方法

[发明专利]一种大豆脂类转运蛋白基因GmABCA9及其应用-CN201811439101.3有效
发明人：王邦俊;韩二琴;马义峰;韩丽;李健春;李英双;刘燕;王雪宁;黄伟鹏 -专利权人：西南大学
申请日： 2018-11-29 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： C12N15/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种大豆脂类转运蛋白基因GmABCA9及其应用，本发明明确了大豆GmABCA9基因在大豆种子中的特异性表达和内质网定位的特性，该基因的表达调控拟南芥种子的发育，影响种子脂肪酸含量，表明该基因参与内质网脂质的转运系统，进而调控种子油脂的合成。
一种大豆转运蛋白基因 gmabca9 及其应用

[发明专利]一种基于分层细化LSTM网络的知识追踪方法及系统-CN202111617839.6在审
发明人：董永峰;黄港;齐巧玲;李林昊;李英双 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-12-27 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明针对现有深度学习方法模型的不足，提出了一种基于分层细化LSTM网络的知识追踪方法及系统，属于知识追踪技术领域，该方法包括：构件深度追踪知识模型：通过初步学习层、双层注意力层、深入学习层的层次化过程，在学生学习的过程中得到学生的知识掌握情况；学生知识掌握情况融合自注意力机制作为LSTM网络的输入，计算得到学生的最终知识掌握情况；基于学生的最终知识掌握情况预测学生回答问题是否正确。本发明提高了知识追踪的性能，同时在一定程度上提供了可解释性，可以更好的帮助学习者的制定个性化计划。
一种基于分层细化 lstm 网络知识追踪方法系统

[发明专利]一种真空玻璃及其制备方法-CN201911132371.4在审
发明人：赵洪凯;张超;李英双;江涵元;迟明烁;陈冠宏;李雪 -专利权人：吉林建筑大学
申请日： 2019-11-19 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： C03C27/06 文献下载
摘要：本发明提供一种真空玻璃及其制备方法，属于节能玻璃制备技术领域。本发明提供的真空玻璃，包括内部真空玻璃组件和外部防护组件；所述内部真空玻璃组件包括相对设置的双向曲面玻璃、两两相对设置的钢压板以及包裹所述双向曲面玻璃和钢压板的阻隔膜；所述钢压板设置在双向曲面玻璃的四周；所述钢压板设有沟槽，所述沟槽与所述双向曲面玻璃的连接处设有垫片；所述沟槽之间设有孔道；钢绞线贯穿所述相对设置的钢压板的孔道，由锚具紧固；所述相对设置的双向曲面玻璃的内部真空层设置吸气剂。本发明提供的真空玻璃无需采用支撑点支撑玻璃、低熔点玻璃封接料和封边技术，且具有优异的热阻隔性能和隔音性能，使用寿命长。
一种真空玻璃及其制备方法

[发明专利]纳米蒙脱土改性PA6/ABS合金及制备方法-CN201811181174.7有效
发明人：赵洪凯;张登超;彭振峰;刘威;李英双 -专利权人：吉林建筑大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： C08L55/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种纳米蒙脱土改性PA6/ABS合金及制备方法，其原料包括如下组分：纳米蒙脱土2份～10份、ABS树脂5份～40份、接枝处理的端羟基液体橡胶5份～40份、氢氧化钠0.1份～0.2份、己内酰胺100份；采用熔入ABS树脂的己内酰胺单体与具有端羟基己内酰胺的丁腈橡胶大分子活化剂嵌段共聚方法，制备PA6/ABS合金，本发明制备得到的PA6/ABS合金力学性能好，使两者的优点进行了有效结合。
纳米土改 pa6 abs 合金制备方法

1
共 9 条