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[发明专利]量子根树机制演化极限学习机的调制信号识别方法-CN202111423647.1有效
发明人：高洪元;郭瑞晨;崔志华;程建华;杜亚男;陈梦晗;刘亚鹏;赵立帅;武文道 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明提供一种量子根树机制演化极限学习机的调制信号识别方法，利用加权Myriad滤波器抑制冲击噪声，提出一种量子根树机制进行高效求解，突破了现有基于演化极限学习机的调制信号识别方法的一些应用局限。本发明设计的量子根树机制演化极限学习机的调制信号识别方法设计了量子根树机制，能对冲击噪声下的极限学习机权值和阈值进行高精度求解，有效提高调制识别率。仿真实验证明了冲击噪声下量子根树机制演化极限学习机的调制信号识别方法的有效性，突破了传统方法在冲击噪声和低信噪比环境下性能恶化甚至失效的应用局限，相对于传统方法识别率大幅提高。
量子机制演化极限学习机调制信号识别方法

[发明专利]一种结合元学习机制与特征融合的图像风格迁移方法-CN202010071306.1有效
发明人：程春玲;季苏瑞;闵丽娟;王亚石;杨维荣 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合元学习机制与特征融合的图像风格迁移方法，本发明将基于卷积计算的特征融合和利用元学习机制解码特征图的两种方法结合。首先通过卷积计算初步融合内容特征和风格特征，且对初步融合的特征图和内容特征图做加权求和操作，通过调节权重控制风格化程度；然后利用元学习机制把融合特征图解码为风格化图像，且在解码的过程中对风格进行二次学习本发明提高了风格化图像的质量，使得合成图像的风格更加忠实于原风格；基于内容图像和风格图像的特性，控制风格化的程度；利用元学习机制同时进行风格二次学习和解码特征图操作，缩短了风格迁移的时间，快速实现任意图像的风格化
一种结合学习机制特征融合图像风格迁移方法

[发明专利]联邦学习机制的设计方法、装置和存储介质-CN201911264303.3有效
发明人：丛明舒;瞿中明;黄艺茁 -专利权人：深圳逻辑汇科技有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习机制的设计方法。获取数据有效性先验分布数据和参与者类型先验分布数据；根据所述数据有效性先验分布数据和所述参与者类型先验分布数据生成随机训练数据；根据所述随机训练数据训练所述配置有损失函数的计算图，得到最优的训练参数；根据所述最优的训练参数和所述预设计算图，获得联邦学习机制本发明还公开了一种联邦学习机制的设计装置及计算机可读存储介质。本发明能够实现提高联邦学习机制计算的便捷性。
联邦学习机制设计方法装置存储介质

[发明专利]一种集成遗忘机制和双超限学习机的在线时空建模方法-CN202010450196.X有效
发明人：徐康康;杨海东;印四华;朱成就 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2020-05-25 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种集成遗忘机制和双超限学习机的在线时空建模方法，包括：根据非线性分布参数系统固化炉固化热过程的非线性偏微分方程，将时空输出变量解耦为时间系数序列和空间序列；基于时间系数序列，建立第一超限学习机模型及第二超限学习机模型；利用集成遗忘机制的在线顺序学习算法更新第一超限学习机模型及第二超限学习机模型的模型参数；将空间序列和更新后的第一超限学习机模型、第二超限学习机模型综合，重构出在线时空模型，解决了现有非线性分布参数系统如固化炉的建模方法大多是在离线环境下开发
一种集成遗忘机制超限学习机在线时空建模方法

[发明专利]基于极限学习机的深度聚集式分类方法及系统-CN201910121909.5在审
发明人：薛伟;周塔;杨平乐;杜晓明;张鑫;祝荣泉 -专利权人：张家港江苏科技大学产业技术研究院
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于极限学习机的深度聚集式分类方法及系统，所述方法包括：S1、构建基于极限学习机的ELM分类器；S2、通过堆栈泛化原理，以单隐层的ELM分类器为基础，逐层构建G‑ELM深度聚集式分类模型，通过择优机制不断淘汰分类精度较低的ELM分类器，使G‑ELM深度聚集式分类模型朝高精度聚集中心聚集。本发明基于极限学习机的G‑ELM深度聚集式分类模型，在不改变极限学习机内部机制的情况下，通过堆叠泛化原理逐层构建具有一定深度的聚集式分类结构，不仅能有效解决传统极限学习机效率“瓶颈”和效率波动问题，而且通过堆叠泛化机制进一步增强分类器的泛化性能
极限学习机聚集式分类器分类模型构建分类堆叠波动问题泛化性能分类结构有效解决中心聚集单隐层堆栈瓶颈淘汰

[实用新型]有声教材-CN97240491.0无效
发明人：冻梁 -专利权人：深圳育新音像教材教仪实业公司
申请日： 1997-08-08 - 公布日： 1999-01-27 - 主分类号： G09B5/00 文献下载
摘要：本实用新型为一种有声教材,包括学习机、存贮卡、硬封面、硬书脊和硬封底,学习机包括电池盒、控制电路、语音电路、扬声器和操作按键,学习机上设有专用插槽,存贮卡可插入其内与控制电路相连;硬封面和硬封底通过硬书脊而连成一体,硬封底的一侧与学习机固定连接,且其底面与学习机的底面在同一平面。本实用新型把书夹和学习机制成一体,便于学习者从视听上同时进行学习,提高学习效率,而且携带方便。
有声教材

[发明专利]基于深度学习机制的自动化信用评分系统及方法-CN201610249083.7在审
发明人：徐潇然;尹俊岭;赵磊;冯嘉慧;韩晓楠;吕倩 -专利权人：帮帮智信（北京）教育投资有限公司
申请日： 2016-04-20 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习机制的自动化信用评分系统，包括：A.底层机构，用于负责用户特征维度数据的构建；B.左脑机构，用于筛选底层机构中与信用较为相关的特征维度，依托规则库打分策略得到用户的初步信用分；C.右脑机构，用于搭建多层神经网络，通过无监督学习下的下层网络和有监督学习下的上层网络，完成基于深度学习机制的用户信用评分。还公开了基于深度学习机制的自动化信用评分方法。本发明采用“双脑”架构进行机器学习，在学习过程中，左脑指导右脑，为右脑提供大量训练数据，右脑弥补左脑，提供左脑欠缺的自我学习和自我适应能力，则左右脑相互协作，更为精确的得出用户的信用分数，为金融信贷行业提供了强有力的支持
基于深度学习机制自动化信用评分系统方法

[发明专利]一种基于联邦学习机制的数据识别方法及其系统-CN202310097955.2有效
发明人：丁峰;龚雨轩;沈张一;朱小刚;庞孟 -专利权人：南昌大学
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于联邦学习机制的数据识别方法及其系统，其中基于联邦学习机制的数据识别方法，具体包括以下子步骤：确定识别模型的骨干网络；响应于确定识别模型的骨干网络后，对识别模型进行联邦学习，完成识别模型的训练本申请重点考虑对用户数据的的隐私保护，通过对联邦学习机制以及残差网络算法的研究和学习，解决了目前其他模型安全性不足的缺陷，设计出了在做到保护用户隐私和安全的前提下，仍能保持对数据进行良好的识别的模型，从而达到对用户提供的电子数据进行良好识别的目的
一种基于联邦学习机制数据识别方法及其系统

[发明专利]一种基于预界机制的在线加权极限学习机方法-CN201810593832.7在审
发明人：宋允全;宋晓欣;梁锡军;渐令 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： G06N99/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于预界机制的在线加权极限学习机方法，首先确定预界取值，在训练集上选择有效向量构造初始有效向量集合，利用加权机制建立加权极限学习机模型，并采用矩阵校正技术和Sherman‑Morrison‑Woodbury公式更新加权极限学习机模型得到在线预测器，从而实现对应用场景中出现的类别不平衡数据流的在线预测。该方法采用固定的预界机制，能够有效防止信息溢出，进而精确控制在线学习模型的规模。本发明在线学习方法，能够灵活有效处理类别不平衡和概念漂移同时发生的应用问题。
极限学习机加权在线预测漂移有效向量在线学习计算复杂度加权机制矩阵校正应用场景应用问题有效处理有效服务数据流固定的数据块训练集溢出集合采集灵活更新应用

[发明专利]一种基于输电线路外部隐患自学习识别系统、方法-CN202210406089.6在审
发明人：陈波;涂婳 -专利权人：言图科技有限公司
申请日： 2022-04-18 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V10/40 文献下载
摘要：本发明属于输电线路安全监测技术领域，公开了一种基于输电线路外部隐患自学习识别系统、方法，包括：边缘计算平台进行输电电线周边环境图像的采集，并利用基于自学习机制的隐患目标检测模型进行通道隐患识别以及通道隐患位置确定；数据传输存储模块将边缘计算平台采集的图像以及检测识别结果传输至云端计算平台；并将远端计算平台训练的基于自学习机制的隐患目标检测模型传输至边缘计算平台；云端计算平台接收数据传输存储模块传输的数据，并进行数据的分析、预警以及基于自学习机制的隐患目标检测模型的训练与同步部署。本发明的基于输电线路外部隐患自学习识别方法准确性达到90％以上。
一种基于输电线路外部隐患自学习识别系统方法

[发明专利]基于弱监督学习和联合学习机制的法律问答方法及设备-CN202110474027.4有效
发明人：朵思惟;余梓飞;张程华 -专利权人：天津汇智星源信息技术有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本公开提供一种基于弱监督学习和联合学习机制的法律问答方法及设备。该方法包括：获取用户输入的法律问题；利用预先构建的多标签分类模型和预设的法律标签集合，基于联合学习机制对所述法律问题进行分类，以得到所述法律问题的法律标签；从法律问答对数据库中检索出与所述法律标签相关联的候选法律问答对本公开提供的基于弱监督学习和联合学习机制的法律问答方法及设备，针对口语化的提问方式给出了一套法律咨询的智能问答方法，改善了传统方法不能很好的识别和理解口语化法律问题并将其意图进行精准分类的缺陷。
基于监督学习联合机制法律问答方法设备

[发明专利]基于混合深度学习机制的风速预测方法及系统、设备-CN202110621411.2有效
发明人：文书礼;徐大桢;朱淼 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于混合深度学习机制的风速预测方法，包括如下步骤：步骤S1：收集历史风力数据进行预处理；步骤S2：经过预处理的历史风力数据输入至混合深度学习机制进行训练；步骤S3：将训练完成的预测模型进行风速预测本发明还提供了一种基于混合深度学习机制的风速预测系统和设备。
基于混合深度学习机制风速预测方法系统设备

[发明专利]一种基于狮群算法优化极限学习机集成学习的方法及系统-CN201910395898.X在审
发明人：刘伟;胡明威;叶志伟;王春枝;黄千;汤远志 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2019-05-13 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于狮群算法优化极限学习机集成学习的方法及系统，将改进后的狮群算法应用于极限学习机的集成学习中，充分利用狮群算法精度高、收敛快以及极限学习训练速度快的特点，通过使用狮群算法追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解以减少迭代次数来优化极限学习机个体，并根据极限学习机相关理论制定了相应的选择机制，将输出权值的模小并且训练误差小的极限学习机选择出来以供集成网络，在可接受的训练时间内，网络稳定性和泛化能力得到了显著提升，是一种有实际应用价值的新方法。
极限学习机集成学习算法优化算法全局最优解网络稳定性集成网络算法应用选择机制学习训练可接受迭代收敛搜索追随输出应用优化改进制定

[发明专利]一种采用深度学习机制的数据回放的测试方法及系统-CN201811629857.4在审
发明人：邵悦;董柏希 -专利权人：冲石通信技术（北京）有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：本发明涉及通信数据回放解析领域，具体涉及一种采用深度学习机制的数据回放的测试方法及系统。通过本发明的采用深度学习机制的数据回放的测试方法，对于未收录在协议库中的数据格式和协议，经过拆分和不断自我学习与优化的过程，完善协议库。
数据回放学习机制测试方法及系统协议库解析测试项目测试运行数据格式通信数据自我学习回放测试优化分析

[发明专利]一种基于梯度下降特征学习机制的化工过程监测方法-CN202310361101.0在审
发明人：郑渝凡;朱莹;徐建瑜 -专利权人：宁波大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开一种基于梯度下降特征学习机制的化工过程监测方法，旨在应对离群采样数据，从重构误差最小化的角度实现数据特征学习目的，从而在此基础上完成对化工过程的运行状态监测。本发明方法是直接针对可能包含离群采样数据和故障工况采样数据的训练数据集实施特征学习，不要求正常工况下的采样数据，这是本发明方法相对于传统化工过程监测方法最大的优势，依赖于本发明方法设计的化工过程采样数据的鲁棒标准化过程和以重构误差最小的鲁棒特征学习机制此外，本发明方法在实施梯度下降学习机制时，创新性的使用梯度的中位数用于更新系数矩阵，在实施特征学习时具备较强的鲁棒性。从这两点上看，本发明方法是一种更为实用的化工过程监测方法。
一种基于梯度下降特征学习机制化工过程监测方法

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