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[发明专利]一种复杂非均质体参数化模型的切片及支撑点获取方法-CN201811373476.4有效
发明人：陈龙;何文彬;韩文瑜 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2018-11-19 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： B29C64/386 文献下载
摘要：本发明提出了一种复杂非均质体参数化模型的切片及支撑点获取方法，本发明针对复杂非均质NURBS体参数化模型的三维打印技术，给出了切片及支撑点求解的算法。首先构建复杂NURBS体参数化模型，为控制点添加两组分材料信息构建HNURBS体参数化模型，实现模型材料信息连续可视化表达；对HNURBS体参数模型进行等参单元网格采样后与一系列平面进行求交运算，对求交结果进行拓扑信息重建，得到切片的截面信息；对相邻的两截面数据进行布尔运算，得到三维打印模型的支撑点添加位置。本发明解决了复杂HNURBS体参数化模型面向三维打印的切片及支撑求解问题。
一种复杂质体参数模型切片支撑点获取方法

[发明专利]一种复杂疾病的预测分类方法、系统、介质、设备及终端-CN202210550980.7有效
发明人：宓开拓;宋华珠;朱昊;曹彦东 -专利权人：北京安智因生物技术有限公司
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明属于基因分析技术领域，公开了一种复杂疾病的预测分类方法、系统、介质、设备及终端，引入CNN的空间特征提取和特征增强模块；应用循环神经网络，从训练的模型中提取上下文信息；利用CNN模型和LSTM变体BiGRU模型预测复杂疾病。本发明提出了一种更有效的深度模型能在高维小样本的条件下来对复杂疾病样本进行分类。本发明提出基于BiGRU模型融入多表征特征增强的统计先验，使得模型更有效的应用在复杂疾病任务，先将SNP数据编码为数字形式，再使用所提出的基于多表征特征增强的BiGRU模型进行分类，该模型结合传统的统计方法的先验信息和神经网络的强表达
一种复杂疾病预测分类方法系统介质设备终端

[发明专利]基于大数据的简历分析方法及装置-CN202211162926.1在审
发明人：仪强;郭满忠;蒋杰 -专利权人：华查智能科技（上海）有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：所述方法包括：根据简历的文件格式对简历进行解析，获得简历模型；根据简历模型对简历进行基本信息分析，获得基本信息报告模型；根据简历模型对简历进行复杂信息分析，获得复杂信息报告模型；根据基本信息报告模型和复杂信息报告模型进行简历重复性校验，获得重复性分析结果；根据基本信息报告模型和复杂信息报告模型进行简历相似性分析，获得候选简历；根据简历模型、重复性分析结果和候选简历，获得简历分析报告。
基于数据简历分析方法装置

[发明专利]一种心电信号深度学习模型的轻量化方法-CN201910793585.X有效
发明人：洪申达;傅兆吉;周荣博;俞杰 -专利权人：安徽心之声医疗科技有限公司
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： A61B5/318 文献下载
摘要：本发明提出的一种心电信号深度学习模型的轻量化方法，包括：构建输入为样本数据，输出为预测概率的复杂深度学习模型F；根据更新后的复杂深度学习模型F获得每一条样本数据对应的预测概率；构建输入为样本数据，输出为轻量化预测概率的轻量化深度学习模型G；结合样本数据、真实标签和预测概率对轻量化深度学习模型G进行训练更新。本发明中，通过复杂深度学习模型F的预测结果结合真实标签对轻量化深度学习模型G进行训练，保证了轻量化深度学习模型G的预测精度；通过结构简单、节点较少的轻量化深度学习模型G对心电信号数据进行预测，耗时少，效率高，实现了学习模型的低复杂度与预测精度的兼得。
一种电信号深度学习模型量化方法

[发明专利]内窥镜图像的画质增强方法及装置-CN202310484368.9有效
发明人：金凡;张皓 -专利权人：安翰科技（武汉）股份有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明揭示了一种内窥镜图像的画质增强方法及装置，方法包括获取复杂画质增强模型、轻量画质增强模型、原始内窥镜图像组及低清图像组，计算结合中间特征损失、对比损失和重建损失的总损失；基于总损失和复杂画质增强模型，训练轻量画质增强模型。该方法一方面将复杂画质增强模型的计算能力移植到轻量画质增强模型中，另一方面同时提升了复杂画质增强模型和轻量画质增强模型对内窥镜图像的提升分辨率的能力，使得最终训练出的轻量画质增强模型对内窥镜图像的分辨率的提升有较强的处理能力，使得模型的运行速度获得大幅提升，进而使处理几万张内窥镜图像的等待时间从几个小时降低到一个小时以内，极大地提升医生的阅片效率。
内窥镜图像画质增强方法装置

[发明专利]基于深度卷积神经网络的空域运行复杂度评估方法-CN202011294477.7有效
发明人：谢华;张明华;陈海燕;朱永文;毛继志;葛家明;唐治理;王长春;蒲钒;袁立罡 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种基于深度卷积神经网络的空域运行复杂度评估方法其包括：抽取目标空域扇区的扇区动态交通数据，并进行空域运行复杂性等级标注；划定目标空域扇区的外接矩形，并进行网格化处理；构造多通道空中交通态势图像，并根据空域运行复杂性等级标注构建空中交通态势图像库；根据多通道空中交通态势图像构建空域运行复杂性分级网络模型；对空域运行复杂性分级网络模型进行训练；以及根据训练后的空域运行复杂性分级网络模型进行空域运行复杂性评估，实现了在不依赖复杂度相关特征的前提下以“端到端”的方式自动从原始数据中进行学习最相关的特征，从而辅助空域运行复杂性分级网络模型的建立，大大降低了空域复杂度评估的工作量和使用门槛。
基于深度卷积神经网络空域运行复杂度评估方法

[发明专利]一种基于特征的复杂机电系统故障预报方法-CN201510705226.6在审
发明人：尹晓静;王占礼;张邦成;周志杰;高智 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2015-10-27 - 公布日： 2016-01-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种复杂机电系统故障预报方法。该方法包括以下步骤：1、分析复杂机电系统的故障类型及故障机理，确定复杂机电系统的特征量；2、基于特征建立复杂机电系统的非线性模型；3、利用BP神经网络进行复杂机电系统故障分类与定位；4、基于复杂机电系统特征模型及置信规则库理论(belief rule base，BRB)建立其故障预报模型；5、利用混合方法实现对复杂机电系统的故障预报。本发明不仅可以实现复杂机电系统的故障预定位，还可实现故障综合评价，具有较高的预报精度，为复杂机电系统的安全可靠运行提供有力保障，还可以作为复杂机电系统最优维护与健康管理的有效参考分析，为节约复杂机电系统的维护开支打下基础
一种基于特征复杂机电系统故障预报方法

[发明专利]一种基于深度学习识别复杂场景人物的方法及系统-CN202211734521.0在审
发明人：闫凯;金洪亮;林文辉;李宏伟;梅俊辉;王志刚;王晶 -专利权人：航天信息股份有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习识别复杂场景人物的方法及系统，属于数据识别技术领域。本发明方法，包括：基于待监控复杂场景内的视频采集设备，采集待监控复杂场景内的视频数据，基于多种数据模型对所述视频数据进行解析识别，以获取所述视频数据的识别数据；基于所述识别数据及所述识别数据相对应的视频数据，生成检测模型；基于所述目标复杂场景内的视频采集设备，采集所述目标复杂场景内的目标视频数据；将所述目标视频数据输入至检测模型，基于所述监测模型对目标视频数据进行检测，以得到所述目标复杂场景内的人物识别数据本发明能够用于对复杂场景内的人物进行识别。
一种基于深度学习识别复杂场景人物方法系统

[发明专利]一种面向自动驾驶系统的测试用例生成方法及系统-CN202310486839.X在审
发明人：黄松;夏春艳;郑长友;王梅娟;胡哲;阳真;王宇彤;孙乐乐 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向自动驾驶系统的测试用例生成方法及系统，该方法包括基于自动驾驶场景的形式化定义，给出复杂场景的组合关系，根据复杂场景的组合关系构建面向自动驾驶系统的复杂场景模型；定义适合复杂场景模型的覆盖准则，设计表征交规属性的复杂场景模型路径的生成方法；以发生碰撞为目标，采用参数组合的方法迭代生成覆盖复杂场景模型路径的测试用例；采用仿真实验，评估所述测试用例。本发明实现针对交通法规构建自动驾驶复杂场景测试用例，通过测试能够有效的发现自动驾驶系统存在的违反交通规则的行为，对测试自动驾驶系统的安全性具有重要的意义。
一种面向自动驾驶系统测试生成方法

[发明专利]一种测定含复杂结构面岩体变形性质的模型试验方法-CN201610001052.X在审
发明人：常金源;伍法权;沙鹏;彭岩岩 -专利权人：绍兴文理学院
申请日： 2016-01-05 - 公布日： 2016-05-04 - 主分类号： G01N3/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用快速成型技术测定含复杂结构面岩体变形性质的模型试验方法，包括以下步骤：（1）测定快速成型材料的物理性质指标；（2）确定试验相似比例；（3）生成岩体CAD模型；（4）3D打印含复杂结构面岩体模型；（5）在刚性伺服控制压力机上测定岩体模型的变形性质。本发明克服了填充法和贴合法存在的缺陷，以3D打印机的复杂建造技术为岩体模型制作的基础，真正实现了含复杂结构面岩体模型的制作。本发明的提出不仅能够促进模型试验的发展，对于岩体力学行为的研究也具有重要的应用价值。
一种测定复杂结构面岩体变形性质模型试验方法

[发明专利]复杂环境下基于语音增强的深度神经网络语音识别方法-CN202010880777.7在审
发明人：王兰美;梁涛;朱衍波;廖桂生;王桂宝;孙长征 -专利权人：西安电子科技大学;陕西理工大学
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：复杂环境下基于语音增强的深度神经网络语音识别方法，以深度学习神经网络以及语音增强为技术背景搭建模型。首先搭建复杂语音环境数据集，在语音识别前端语音信号预处理阶段对各类待识别复杂语音条件下的语音信号进行语音增强；然后建立语言文本数据集，搭建语言模型，用算法对语言模型进行训练；并建立中文汉语词典文件；然后搭建神经网络声学模型，并用增强后语音训练集，借助语言模型和词典对声学模型进行训练，得到声学模型权重文件，从而实现复杂环境下中文语音的精准识别。
复杂环境基于语音增强深度神经网络识别方法

[发明专利]基于ELM-ADHDP的复杂分离过程优化方法-CN202011266460.0有效
发明人：秦伟;李慧;常华鹏;李颖;骆万博;丛铄沣;罗明月;赵启亮;叶伟康 -专利权人：长春工业大学
申请日： 2020-11-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于ELM‑ADHDP的复杂分离过程优化方法，本发明把ELM‑ADHDP算法引入复杂分离过程中，在统计、分析生产过程的真实数据的基础上，建立输出量的预测模型；用极限学习机预测模型网络参数的初始值，然后对该预测模型进行学习训练，得到稳定的预测模型网络；在训练好的预测模型网络的基础上建立基于改进的ADHDP的参数优化策略，提出复杂分离过程中优化的对象，根据优化的最优性能指标确定优化量值，为复杂分离过程提供工艺优化策略
基于 elm adhdp 复杂分离过程优化方法

[发明专利]基于模型复杂度的数字评估方法及装置-CN201910666917.8在审
发明人：宋伟菖;熊友谊;熊四明;熊爱武;胡小中 -专利权人：广州欧科信息技术股份有限公司
申请日： 2019-07-23 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于模型复杂度的数字评估方法及装置。所述方法包括：根据获取的三维模型数据确认当前对象的基础外形模型和完整三维模型；获取基础外形模型和完整三维模型分别对应的第一参数值和第二参数值，第一参数值包括基础外形模型的第一表面积和第一体积之间的比值，第二参数值包括完整三维模型的第二表面积和第二体积之间的比值；实时跟踪第一参数值和第二参数值之间的变化，形成变化差值；根据变化差值确定当前对象的模型复杂值，以根据模型复杂值输出当前对象对应模型的评估值。本申请实施例根据目标文物的模型复杂值和特征信息确定目标文物的成本基数和价值估值等评估值，减少因通过人工对文物进行估算而导致标准不统一的情况。
三维模型数字评估复杂度文物三维模型数据差值确定实时跟踪特征信息评估申请估算基数输出统一

[发明专利]基于参数相关性的热分析模型降维修正方法-CN201410476329.5在审
发明人：谢龙;翟载腾;胡明亮;胡小康;徐涛;江世臣 -专利权人：上海卫星工程研究所
申请日： 2014-09-17 - 公布日： 2015-01-14 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参数相关性的热分析模型降维修正方法。该方法基于主元分析思想，通过研究参数与热分析模型的相关性，解析出主要影响因素，获得多维度模型的低维度近似描述，对复杂模型进行逐次降维修正，有效地降低了模型修正问题的复杂度，提高了模型修正效率，发挥出了蒙特卡洛法准确处理低维问题的优势本发明解决了复杂热分析模型仿真精度低的问题，取得了高效、高精度的修正实效。
基于参数相关性分析模型维修方法

[发明专利]一种公交复合复杂网络模型及其公交调度优化方法-CN202010578578.0在审
发明人：孙仁诚;邵峰晶;隋毅;余翔 -专利权人：青岛大学
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F30/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种公交复合复杂网络模型及其公交调度优化方法。所述公交符合复杂网络模型包括：交通小区子网、公交站点子网、公交线路子网、交通小区‑站点关系子网以及公交站点‑线路关系子网；对所述交通小区子网、公交站点子网、公交线路子网、交通小区‑站点关系子网以及公交站点‑线路关系子网进行动态加载，构建公交复合复杂网络模型；所述公交复合复杂网络模型用于对公交居民选择进行仿真，生成公交线网优化方案。采用本发明所提供的公交复合复杂网络模型或其公交调度优化方法能够更准确的估算出客流量，使公交线网优化过程中的计算更加准确。
一种公交复合复杂网络模型及其调度优化方法

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