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[发明专利]一种基于多重残差网络和正则化迁移学习的图像着色方法-CN201910999330.9有效
发明人：徐洪珍;章权;周梁琦;付亮 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2019-10-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多重残差网络和正则化迁移学习的图像着色方法，包括：制作灰度图像数据集；利用基于多重残差网络构造的图像特征提取模块提取图像特征；基于正则化迁移学习框架训练图像语义特征提取模块，并利用图像语义特征提取模块提取图像语义特征；将图像特征和图像语义特征输入到图像融合模块进行融合，获得灰度图像的融合特征；将灰度图像的融合特征输入到基于多重残差网络构造的图像着色模块进行着色，获得新的彩色图像。本发明基于多重残差网络构造图像特征提取模块和图像着色模块，提高网络的性能；基于正则化迁移学习框架训练图像语义特征提取模块，并提取图像语义特征，提高语义特征提取的准确率和图像着色的精确度。
一种基于多重网络正则迁移学习图像着色方法

[实用新型]一种电力通信用线缆输送装置-CN202123205906.1有效
发明人：吴丽莎;吴昊;冯驰;程亚萍;杨葳;周梁琦;胡中鲲 -专利权人：国网安徽省电力有限公司安庆供电公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： B65H54/30 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种电力通信用线缆输送装置，包括装置主体，所述装置主体的内部设置有辅助机构，所述装置主体的下端外表面设置有底座，所述底座的内部设置有固定机构，所述底座的下端外表面设置有万向轮。本实用新型所述的一种电力通信用线缆输送装置，通过设置的辅助机构，可以让线缆布线的更加均匀，防止线缆缠绕在一起，出现打结现象，可以有效的去除线缆上的灰尘，可以根据线缆的粗细调节两组弧形刷板的位置，方便对不同粗细的线缆进行擦洗，通过设置的固定机构，可以有效防止装置倾倒，有效的提高了装置的稳定性，钉销贯穿于贴板，将钉销钉入地面，防止装置倾倒，带来更好的使用前景。
一种电力通信线缆输送装置

[发明专利]一种基于改进LSTM的PM2.5数据异常值检测方法-CN202011333748.5在审
发明人：徐洪珍;蔡友林;周梁琦;许杰云 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-03-16 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开一种基于改进LSTM的PM2.5数据异常值检测方法，包括以下步骤：S1，采集历史PM2.5数据，划分为训练集和测试集；S2，构建进行PM2.5大数据异常值检测的LSTM模型，并初始化所述LSTM模型；S3，采用改进的模拟退火粒子群算法优化所述LSTM模型，利用训练集进行训练，获得满足条件的LSTM模型；S4，利用所述测试集对优化后的LSTM模型进行PM2.5数据测试，获取异常值。本发明的模拟退火粒子群算法基于PM2.5大数据的特点进行改进，使得预测曲线更加平滑的特点对方法进行优化，检测方法针对性强，能得到更好的结果。
一种基于改进 lstm pm2 数据异常检测方法

[发明专利]一种应用于空气质量大数据异常检测的神经网络结构搜索方法-CN201910373838.8在审
发明人：徐洪珍;周梁琦;章权;娄玉娟 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2019-05-07 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于空气质量大数据异常检测的神经网络结构搜索方法，其特征在于，包括以下步骤：设定用于构建神经网络结构的搜索空间，并定义训练目标；利用强化学习不断训练循环神经网络控制器，使结构搜索过程不断优化，直到构建出满足需求的神经网络结构；将新的数据集放入最终得到的神经网络模型中，聚类训练出新的输入数据集中的异常数据。本发明适用于空气质量大数据异常检测问题的神经网络结构的自动搜索，面对大数据的复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性。
神经网络结构大数据异常检测构建搜索神经网络模型循环神经网络结构搜索强化学习搜索空间训练目标异常数据自动搜索控制器鲁棒性数据集放入聚类应用优化