专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于卷积柔性神经森林的竹片虫洞和霉斑检测方法-CN201911405692.7有效
  • 蒋丽峰;郭洪涛;杨亚蕾;陈婷婷 - 福建工程学院
  • 2019-12-31 - 2023-04-18 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于卷积柔性神经森林的竹片虫洞和霉斑检测方法。包括步骤:获取目标竹片图像;将目标竹片图像转换为灰度图像;通过均值滤波法过滤灰度图像的椒盐噪声;将灰度图像转换为二值图;采用sobel算子对二值图中的竹片边缘进行提取,进而获取目标竹片轮廓的二值图;构建第一卷积神经树群体模型;对第一卷积神经树群体模型的每个个体进行评估,并根据评估结果优化第一卷积神经树群体模型的结构;使用PSO粒子群算法对第一卷积神经树群体模型进行参数优化,进而提取出第一卷积神经森林模型;将目标竹片轮廓的二值图输入第一卷积神经森林模型中,并与测试集进行测试,进而得到第一分类结果信息。本发明可以高效、准确的检测多种竹片缺陷种类。
  • 一种基于卷积柔性神经森林竹片霉斑检测方法
  • [发明专利]一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测方法及装置-CN201911405684.2有效
  • 杨亚蕾;蒋丽峰;张雪琼;陈婷婷 - 福建工程学院
  • 2019-12-31 - 2021-06-04 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测方法。包括根据预设的第一规则生成稀疏神经网络;利用遗传编程对所述稀疏神经网络进行网络结构优化;利用PSO优化所述稀疏神经网络的网络权值;将有效交通数据样本导入所述稀疏神经网络中进行测试,若测试结果在预期范围内,则保留所述稀疏神经网络;若测试结果不在预期范围内,则重新根据预设的第一规则生成稀疏神经网络。本发明还公开了一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测装置。本发明结合了BP神经网络、遗传编程和PSO优化算法,利用遗传算法可以弥补神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最优解的不足的特点,使得构建出的稀疏神经网络结构在保证正确率的情况下还能提高预测速度。
  • 一种基于稀疏bp神经网络实时交通预测方法装置

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