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[发明专利]生成用于MRT序列的设定参数-CN201910640486.8在审
发明人：米夏埃尔·曾格 -专利权人：西门子医疗有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G16H40/63 文献下载
摘要：本发明提供一种用于生成用于要执行的MRT序列的设定参数(70)的系统和方法，其中使用条件生成式人工神经网络(22)，所述条件生成式人工神经网络作为条件生成式对抗网络结构的一部分已训练。本发明还提供一种用于建立条件生成式人工神经网络(22)的方法。条件生成式人工神经网络(22)的条件能够用于详细说明具体的医疗应用或问题，以便针对所述应用或问题获得优化的用于MRT设备的设定参数。
人工神经网络条件生成生成式建立条件网络结构医疗应用对抗应用优化

[发明专利]用于网络架构搜索的设备和计算机实现的方法-CN202180066864.1在审
发明人： A·伦格;M·克莱贝尔;F·伦姆;D·奥西努比;M·麦克斯纳 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2021-09-20 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：用于网络架构搜索的设备和计算机实现的方法，其中为定义人工神经网络的架构的至少一部分的参数提供(302)第一组值，其中所述架构的该部分包括所述人工神经网络的多个层和/或所述人工神经网络的多个运算，其中针对所述参数的第一组值确定(304)函数的第一值，当目标系统执行由所述参数的第一组值定义的人工神经网络部分的任务时，所述第一值表征所述目标系统的特性。
用于网络架构搜索设备计算机实现方法

[发明专利]人工神经网络的量化方法及装置-CN202011426060.1有效
发明人：缪冉 -专利权人：上海齐感电子信息科技有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：人工神经网络的量化方法及装置，所述量化方法包括：根据图像集中的部分图像，来计算理想分布p；根据理想分布p，来从图像集中筛选出用于对该人工神经网络进行量化的量化图集；采用所述量化图集来对该人工神经网络进行量化本发明提高了人工神经网络的量化精度，降低因网络压缩而造成的性能损失，实现筛选量化图片的自动化，在原始数据集较大时可极大地提升图像选择的效率，同时也大量节省人的时间与精力。
人工神经网络量化方法装置

[发明专利]一种基于改进思维进化算法的系统能耗建模方法-CN201510407839.1在审
发明人：杨永标;王旭东;褚智亮;黄莉;王冬;霍现旭 -专利权人：国家电网公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网天津市电力公司电力科学研究院;国电南瑞南京控制系统有限公司
申请日： 2015-07-13 - 公布日： 2015-11-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进思维进化算法的系统能耗建模方法，包括以下步骤，步骤一，采集能耗数据，生成训练集；步骤二，构建人工神经网络；步骤三，以训练集中的元素为输入参数，确定人工神经网络的最优个体、权值和阈值；步骤四，训练人工神经网络；步骤五，对系统能耗节能型仿真预测。本发明提高了算法局部搜索能力和全局搜索能力，使神经网络的泛化性能更高，预测误差更低。
一种基于改进思维进化算法系统能耗建模方法

[发明专利]一种基于神经网络模型的临床检验方式的风险评估方法-CN202310478251.X在审
发明人：楼力;孙汉汉;殷航斌;周旭铖 -专利权人：绍兴珂西生物科技有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本申请提供了一种基于神经网络模型的临床检验方式的风险评估方法，基于输入层、隐含层和输出层，构建五输入单输出的人工神经网络模型，分级对人工神经网络模型的权值和激活函数进行调整，遍历训练样本，以得到训练后的人工神经网络模型
一种基于神经网络模型临床检验方式风险评估方法

[发明专利]一种采用深层人工神经网络的物理层通信方法-CN201811265150.X在审
发明人：周雄;彭岳峰;张全君 -专利权人：广州海格通信集团股份有限公司
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用深层人工神经网络的物理层通信方法，包括以下步骤：信息比特适配；深层人工神经网络对输入信息进行运算，获得输出信号；将深层人工神经网络的输出映射成能够在传输介质中传播的电磁波，并通过无线电发射机进行发送；接收机将电磁波信号接收，获得接收电磁波的采样信号，并与深层人工神经网络进行适配；接收信息的译码，获得正确的接收比特信息；将人工神经网络译码的信息进行适配，传递至上层通信模块。本发明采用深层人工神经网络替代传统的物理层模块，进行信息的调制与解调等，对物理层通信技术进行整体优化，并降低物理层技术在实现过程中对专有芯片、加速器等硬件设备的依赖性，突破传统物理层通信技术瓶颈。
人工神经网络物理层通信适配电磁波译码无线电发射机电磁波信号物理层技术物理层模块比特信息采样信号传输介质传统物理输出信号输出映射输入信息通信技术通信模块硬件设备整体优化接收机传统的加速器解调调制运算发送瓶颈上层芯片传递替代传播

[发明专利]基于深度学习人工神经网络的汽轮机振动故障诊断方法-CN201910271181.4在审
发明人：李蔚;吴懿范;盛德仁;陈坚红;王广坤;聂慧明 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-04-04 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于汽轮机振动故障诊断技术领域，涉及一种采用深度学习的汽轮机振动故障诊断，即基于深度学习人工神经网络的汽轮机振动故障诊断方法。本发明采用的是基于深度学习人工神经网络的汽轮机振动故障诊断方法。综合考虑汽轮机组系统发生振动时的各参数特性以及各参数之间的联系，通过多元分析对数据进行预处理，从而建立各种数据间的独立性关系，减少冗余数据，构建基础特征表，然后进行深度学习人工神经网络训练，获得经过训练后的深度学习人工神经网络对汽轮机振动故障进行诊断本发明基于深度学习人工神经网络，创新点和特点在于使用深度学习人工神经网络，避免了构建计算模型，同时在数据预处理时运用多元分析进行降维。
人工神经网络汽轮机振动故障诊断学习多元分析构建人工神经网络训练预处理数据预处理参数特性基础特征计算模型汽轮机组冗余数据系统发生振动故障综合考虑降维独立性诊断

[发明专利]光人工神经网络智能芯片及制备方法-CN202110172825.1在审
发明人：崔开宇;熊健;杨家伟;黄翊东;张巍;冯雪;刘仿 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06N3/067 文献下载
摘要：本发明提供一种光人工神经网络智能芯片及制备方法，将光滤波器层作为人工神经网络的输入层和线性层，将光滤波器层对入射光的滤波作用作为输入层到线性层的连接权重，将图像传感器的平方检波响应作为人工神经网络的非线性层中的第一次非线性激活函数，将处理器作为人工神经网络的全连接、非线性层中的第二次非线性激活函数以及输出层，从而滤波器层和图像传感器以硬件的方式实现了人工神经网络中输入层、线性层和非线性激活函数的相关功能，使得后续在进行智能处理时不需要再进行与输入层和线性层对应的复杂的信号和算法处理，从而可以大幅降低人工神经网络处理时的功耗和延时。
人工神经网络智能芯片制备方法

[发明专利]基于人工神经网络的飞机翼型优化设计方法-CN201510196146.2有效
发明人：孙刚;王舒悦;孙燕杰;陶俊 -专利权人：复旦大学
申请日： 2015-04-23 - 公布日： 2018-02-27 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明属于机械设计技术领域，具体为一种基于人工神经网络的飞机翼型优化设计方法。本发明是在基于人工神经网络的翼型参数化反设计的基础上，进一步提出新型翼型优化方法，以此技术进行翼型数据库的扩充，增加设计人员的可利用技术资源。本发明通过分析研究参数化翼型数据的结构与人工神经网络的联系，寻找实现优化方向的手段；从理论和实验比较不同的学习关系对于人工神经网络的优化工作的影响，最终建构适合应用人工神经网络的翼型新型优化方法，使人工神经网络的智能化特点体现在满足更理想气动要求的翼型生成上
基于人工神经网络飞机优化设计方法

[发明专利]一种公交车到站时间测算方法和装置-CN201310214542.4有效
发明人：张伟伟;陈耀伟 -专利权人：张伟伟;陈耀伟
申请日： 2013-05-31 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： G08G1/123 文献下载
摘要：该方法包括将每一条公交运行线路划分为多个运行部，分别建立对应的人工神经网络模型；针对每一个运行部，训练得到其对应的人工神经网络模型的参数值；确定公交车当前位置和目标站之间的所有目标运行部，针对每一个目标运行部，获取其对应的影响因素的当前值，并输入其对应的人工神经网络模型，得到与各个目标运行部对应的各人工神经网络模型的输出值，根据所有输出值得到公交车到达目标站的时间。该装置包括划分模块，模型建立模块，第一人工神经网络模型处理模块，当前状态处理模块，第二人工神经网络模型处理模块以及测算模块。本发明能够使得测算出的公交车到站时间更为准确。
一种公交车到站时间测算方法装置

[发明专利]基于人工智能的混凝土配合比设计方法-CN200910303656.X有效
发明人：季韬;罗蜀榕;林旭健;黄萍;梁咏宁 -专利权人：福州大学
申请日： 2009-06-25 - 公布日： 2009-12-23 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及混凝土配合比设计技术领域，特别是一种基于人工智能的混凝土配合比设计方法，包含以下步骤：(1)采用人工神经网络方法建立混凝土性能指标与混凝土配合比之间的关系，得到混凝土性能预测人工神经网络模型；(2)基于混凝土性能预测人工神经网络模型，采用遗传算法，以满足所有性能要求且成本最低为优化目标，对混凝土配合比进行设计和优化；(3)如果优化得出的混凝土配合比不在人工神经网络以前学习的范围之内，则对混凝土性能预测人工神经网络模型重新进行训练
基于人工智能混凝土配合设计方法

[发明专利]人工神经网络运算电路-CN201710983606.5在审
发明人：易冬柏;陈恒;方励;殷桂华;张艳可 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2018-03-02 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工神经网络运算电路。其中，该人工神经网络运算电路包括控制器，用于向至少一个神经元发送控制指令及学习参数；至少一个神经元，与控制器连接，用于根据控制指令及学习参数对输入数据进行神经元运算，并输出运算结果。本发明解决了CPU对于人工神经网络运算效率较低的技术问题。
人工神经网络运算电路

[发明专利]神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质-CN202210044856.3在审
发明人：陈毅;谢群义;徐杨柳;钦夏孟;章成全;姚锟 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开提供了一种神经网络模型的压缩方法、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于图像处理等场景。具体实现方案为：在对初始神经网络模型进行压缩的过程中，结合初始神经网络模型中各层神经网络的剪枝比例，对各层神经网络分别进行剪枝处理，以得到中间神经网络模型，并基于训练数据对中间神经网络模型进行训练，并对训练后的所述中间神经网络模型进行量化，以及结合训练数据对量化后的中间神经网络模型进行训练，以得到最终的目标神经网络模型。由此，在保证神经网络模型的性能的情况下，节省了计算资源、存储和硬件资源等。
神经网络模型压缩方法设备存储介质

[发明专利]模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备-CN202310028847.X在审
发明人：樊欢欢 -专利权人：西安欧珀通信科技有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N3/082 文献下载
摘要：本公开提供一种模型压缩方法及装置、计算机可读介质和电子设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取预训练的初始神经网络模型；对所述初始神经网络模型进行深度剪枝处理，得到深度剪枝后的初始神经网络模型；对所述深度剪枝后的初始神经网络模型进行宽度剪枝处理，得到宽度剪枝后的初始神经网络模型；将满足预设模型压缩参数的所述宽度剪枝后的初始神经网络模型，确定为目标神经网络模型。本公开能够有效对初始神经网络模型中的冗余结构进行压缩，可以在保证目标神经网络模型的性能和精度的同时，有效减小目标神经网络模型的模型体积，进而提高目标神经网络模型的适用场景。
模型压缩方法装置计算机可读介质电子设备

[发明专利]一种基于Master-Slave神经元的人工神经网络控制器-CN202110488734.9有效
发明人：李辛毅;吴华强;钱鹤 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于Master‑Slave神经元的人工神经网络控制器，属于人工神经网络硬件实现技术领域。该控制器包括：一个Master神经元模块、多个独立的Slave神经元模块以及一个非挥发忆阻器阵列；其中，所述Master神经元模块包含多个独立的Master神经元，每个Master神经元分别连接非挥发忆阻器阵列和每个Slave神经元模块，非挥发忆阻器阵列分别连接每个Slave神经元模块。本发明的Master神经元收到新的任务信息后，在不改变神经网络保存的已经过训练的信息的前提下，通过训练新的Slave神经元对新信息进行学习，从而使人工神经网络具有像生物神经网络一样的自适应和学习能力。
一种基于 master slave 神经元人工神经网络控制器