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]基于深度强化习融合模型的团雾图像识别方法-CN202210110628.1在审
  • 赵池航;刘洋;朱小艳 - 东南大学
  • 2022-01-29 - 2022-05-06 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于深度强化习融合模型的团雾图像识别方法,包括:采用旋转、翻转、裁剪、擦除、平移等方法对高速公路气象图像数据进行在线强化;构建基于强化习的VGG16气象分类网络模型,获取分类特征向量Fv;构建基于强化习的InceptionV3气象分类网络模型,获取分类特征向量FI;构建基于强化习的MobileNetV2气象分类网络模型,获取分类特征向量FM;构建基于深度强化习气象图像分类融合模型RL‑FDNN,特征向量Fv、F强化习理论与深度学习紧密结合,从而可以更精准的实现团雾的识别,可对高速公路场景的气候环境感知提供技术支持。
  • 基于深度强化学习融合模型图像识别方法
  • [发明专利]基于参数预训练的销孔装配DDPG强化习加速方法-CN202211159452.5在审
  • 臧雅静;查富生;李满天;王鹏飞;郭伟;孙立宁 - 哈尔滨工业大学
  • 2022-09-22 - 2023-01-13 - G05B13/04
  • 基于参数预训练的销孔装配DDPG强化习加速方法,涉及机器人销孔装配任务强化习技术领域。本发明是为了解决现有的基于销孔装配强化习方法还存在任务针对性差,装配任务强化习效率低导致的难以在短时间内学习到有用策略的问题。本发明包括:定义销孔装配抽象编码变量x,z,α和β;对销孔装配接触状态分类,并获取每类销孔装配接触状态几何约束,建立销孔装配位姿转移模型;利用销孔装配策略模型对DDPG强化习网络中的Actor网络预训练base:Sub>(s,a),利用Qpose(s,a)对Critic网络预训练获得Critic网络参数;以Actor网络参数和Critic网络参数为基础进行销孔装配强化加速学习本发明用于销孔装配的强化习加速。
  • 基于参数训练装配ddpg强化学习加速方法

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