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专利名称

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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]一种基于融合神经网络的电路良率分析方法-CN202210960931.0有效
发明人：徐辉;周飞;刘宁;李祥瑞;王永 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明提出一种基于融合神经网络的电路良率分析方法，本发明采用多个单层人工神经网络模型，并使用Lasso模型融合人工神经网络模型的预测值得出最终的预测结果。本发明采用Lasso模型融合人工神经网络模型，可以突出贡献度高的神经网络模型，在一定程度上避免过拟合问题的出现，使得预测精度优于单个神经网络模型。
一种基于融合神经网络电路分析方法

[发明专利]一种基于机器学习的宫腔内人工授精诊疗监控与校正系统-CN202211375625.7在审
发明人：金昌博;时文明;薛淑雅;王鼎臣;宗佳琪;以善佳;金勐;秦佳颖;刘慧姝 -专利权人：杭州医学院;金昌博
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明属于医学模拟技术领域，涉及一种基于机器学习的宫腔内人工授精诊疗监控与校正系统，可基于不同病患的宫腔内人工授精诊疗过程历史数据库对人工神经网络预测模块、人工神经网络监测模块、人工神经网络校正模块进行训练，并基于训练后得到的人工神经网络预测模块、人工神经网络监测模块、人工神经网络校正模块以及监测得到的患者的真实诊疗数据匹配输出适配该患者的诊疗方案，并在该患者的不同诊疗时间节点对诊疗方案进行预警和改进。
一种基于机器学习宫腔内人工授精诊疗监控校正系统

[发明专利]一种多模态神经形态网络核-CN201510419465.5有效
发明人：裴京;施路平;王栋;邓磊;徐海峥;李国齐;马骋 -专利权人：清华大学
申请日： 2015-07-16 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明提供一种多模态神经形态网络核，包括模式寄存器、轴突输入单元、突触权重存储单元、树突单元和神经元计算单元。该多模态神经形态网络核既可以进行人工神经网络运算，也可以进行脉冲神经网络运算，且可以按照需要在人工神经网络运行模式和脉冲神经网络运行模式间切换。
一种多模态神经形态网络

[发明专利]包括多个核心处理模块的人工神经网络的处理系统及方法-CN201810249506.4有效
发明人：杜子东;郭崎;陈天石;陈云霁 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2016-04-18 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供了一种包括多个核心处理模块的人工神经网络的处理系统及方法，其中，所述人工神经网络的处理系统，包括：多核心处理模块，其包括多个核心处理模块；其中，该多个核心处理模块共同复用输入神经元和/或权值。本公开包括多个核心处理模块的人工神经网络的处理系统及方法，其在神经网络处理系统中引入多核设计，从而提升神经网络处理系统的运算速度，使得神经网络处理系统性能更高，更加高效。
包括核心处理模块人工神经网络系统方法

[发明专利]一种对抗ANN中汇聚噪声的正则化方法及系统-CN201910129132.7有效
发明人：季忠铭;陈力;秦旻;陈晓辉 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2019-02-21 - 公布日： 2021-04-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种对抗ANN中汇聚噪声的正则化方法及系统，方法包括：建立人工神经网络与无线网络结合场景下的网络模型；对网络模型的汇聚噪声对人工神经网络的影响进行分析，根据收缩自编码器和降噪自编码器正则化项的结构与功能，构造与普通人工神经网络适配的正则化项；采用边缘化噪声及贪心策略简化正则化项，以降低人工神经网络训练复杂度。本发明从机器学习的角度考虑，利用收缩自编码器与降噪自编码器中相似的正则化结构，设计了一种对抗人工神经网络中汇聚噪声的正则化方法，可以方便的应用于传统人工神经网络的训练中，从而提高人工神经网络与无线网络结合场景下模型的精确度
一种对抗 ann 汇聚噪声正则方法系统

[发明专利]预估执行神经网络模型所需时间的方法及相关产品-CN202111680762.7在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：上海寒武纪信息科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本披露提供一种预估执行神经网络模型所需时间的方法及相关产品，其中，所述方法包括：获得所述神经网络模型、所述人工智能处理器的硬件参数；根据所述神经网络模型和所述人工智能处理器的硬件参数对所述神经网络模型进行处理，获得对应的二进制指令；根据所述神经网络模型对应的硬件二进制指令获得执行所述神经网络模型所需时间。
预估执行神经网络模型时间方法相关产品

[发明专利]一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统-CN201310358885.8有效
发明人：陈进才;张涵;周西;周功业;卢萍 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2013-08-16 - 公布日： 2013-12-18 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统,属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法，突触权重根据神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整，当神经突出两端分别为兴奋前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最大值，当神经突出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最小值；一种反馈型人工神经网络计算系统，节点电路包括计算模块、前馈模块和反馈模块，节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相连，采用一系列脉冲信号实现所述反馈型人工神经网络训练方法。本发明提供的人工神经网络收敛速度快，人工神经网络计算系统控制元件较少，能耗低，可应用于数据挖掘、模式识别、图像识别等方面。
一种反馈人工神经网络训练方法计算系统

[发明专利]基于人工神经网络的实时电压稳定裕度评估方法及系统-CN201811283950.4在审
发明人：宋新甫;张增强;张述铭;张欢;关洪浩;于志勇;辛超山;余中平 -专利权人：国网新疆电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2019-03-12 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络的数据在线实时电压稳定裕度评估方法及系统，该方法中建立人工神经网络模型，随机给出多组各个节点的初始运行参数，通过给出的运行参数训练该人工神经网络模型，直至获得期望的人工神经网络模型，再通过该期望的人工神经网络模型处理相量测量装置测得的节点数据，从而得到各个节点的电压幅值和相位角，再通过连续潮流算法得到电压稳定裕度。
人工神经网络模型人工神经网络稳定裕度评估实时电压运行参数该人工神经网络电压稳定裕度相量测量装置节点数据连续潮流相位角期望算法

[发明专利]一种基于人工神经网络的罗兰天地波时延估计方法-CN201910967178.6在审
发明人：席晓莉;张恺;高久翔 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-10-12 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人工神经网络的罗兰天地波时延估计方法，具体包括设计人工神经网络结构，采集样本并进行预处理，采用预处理后的样本对人工神经网络进行训练，得到训练完成的人工神经网络，将待估计时延的罗兰天地波信号代入训练好的人工神经网络即可输出得到其罗兰天地波时延
一种基于人工神经网络罗兰天地波时延估计方法

[发明专利]用于二元神经网络的概率性训练-CN201910589028.6在审
发明人： J.彼得斯;M.韦林;T.格内魏因 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2019-07-02 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供了用于二元神经网络的概率性训练。一种用于训练被至少部分地实现为二元神经网络（2）的人工神经网络（1）的方法（100），包括：●接收（110）针对人工神经网络（1）的输入x
人工神经网络神经网络损失函数权重输出神经元终止标准概率性阈值化应用使用权激活评定更新配置

[发明专利]基于神经网络的多传感器姿态数据融合方法及系统-CN201811264585.2有效
发明人：孙锋;原杰;郑玲玲;唐国峰;陈祖斌 -专利权人：吉林大学
申请日： 2018-10-29 - 公布日： 2020-10-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的多传感器姿态数据融合方法及系统。该方法包括：通过多个传感器产生原始姿态数据；将原始姿态数据作为卷积神经网络输入，经过卷积层、池化层、全连接层和第一激活函数后输出的姿态数据作为卷积神经网络输出进行输出；将卷积神经网络输出作为人工神经网络输入，根据预设的通用核结构对人工神经网络任一隐含层对应的预设节点的输入不通过第二激活函数输出,以及对任一隐含层对应的剩余节点的输入通过第二激活函数输出，将最末端隐含层的神经元节点输出的姿态角度数据作为人工神经网络输出进行输出本发明的融合方法，通过将卷积神经网络和优化的人工神经网络有效结合，提高了姿态角度数据的测量精度。
基于神经网络传感器姿态数据融合方法系统

[发明专利]基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法-CN201910987145.8在审
发明人：蔡昆佑 -专利权人：神讯电脑（昆山）有限公司;神基科技股份有限公司
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G01N21/956 文献下载
摘要：一种基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法，适用于筛选多个物件，所述基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法包括：以多个预测模型进行多个物件影像的表面型态识别以得到各预测模型的判定缺陷率，其中此些物件影像对应一部分物件的表面型态；以及根据各预测模型的判定缺陷率串接此些预测模型为一人工神经网络系统，以筛选其余物件。本发明的基于人工神经网络的物件表面型态的筛选方法，其基于各神经网络的判定缺陷率串接不同训练条件的多个神经网络，以提供精准且快速地分类大量待测物件的人工神经网络系统，同时兼顾较佳的过放率。
基于人工神经网络物件表面筛选方法

[发明专利]一种基于水文相似性和人工神经网络的新安江模型参数率定方法-CN202110253999.0有效
发明人：胡鹤轩;隋华超;胡强;朱跃龙;胡震云;张晔 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-03-04 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于水文相似性和人工神经网络的新安江模型参数率定方法，包括：分析水文相似性，得到流域的各个特征向量并构建监督学习数据库；建立参数映射：使用监督学习数据库对混合神经网络‑新安江模型即初始人工神经网络进行训练，并最小化损失函数更新新安江模型参数；洪水预报与新安江模型参数率定：将流域的特征向量输入到训练完成的混合神经网络‑新安江模型即训练后的人工神经网络中，利用训练后的人工神经网络输出新安江模型参数；接受实时更新的雨量信息作为练后的人工神经网络输入，再次训练练后的人工神经网络减少预报误差，最终获得新安江模型参数率定结果。
一种基于水文相似性人工神经网络新安江模型参数方法

[发明专利]用于执行人工神经网络反向训练的装置和方法-CN201711499068.9有效
发明人：不公告发明人 -专利权人：中科寒武纪科技股份有限公司
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于执行人工神经网络反向训练的装置，包括H树模块、主运算模块、多个从运算模块、以及幂次转换模块。本公开还提供了一种用于执行人工神经网络反向训练的方法。本公开用于执行人工神经网络反向训练的装置及方法，减小了神经网络存储资源和计算资源的开销，有利于提高神经网络的运算速度。
用于执行人工神经网络反向训练装置方法

[发明专利]用于执行人工神经网络正向运算的装置和方法-CN201810092635.7有效
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：上海寒武纪信息科技有限公司
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于执行人工神经网络正向运算的装置，包括H树模块、主运算模块以及多个从运算模块。本公开还提供了一种用于执行人工神经网络正向运算的方法。本公开用于执行人工神经网络正向运算的装置及方法，减小了神经网络存储资源和计算资源的开销，有利于提高神经网络的运算速度。
用于执行人工神经网络正向运算装置方法

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