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[发明专利]机器人三维运动空间动作模仿学习方法和系统-CN201910976460.0有效
发明人：任明仑;马媛媛 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种机器人三维运动空间动作模仿学习方法和系统，涉及人工智能和机器人技术领域。本发明设计了一种基于串并联叠层BP神经网络的机器人三维空间动作模仿学习方法，将模仿学习机制应用于机器人学习系统，在模仿学习机制的流程框架下，通过将机械臂产生的示教信息传递至表示运动策略的串并联叠层BP神经网络模型来进行训练学习通过学习运动的状态特征矩阵集合和运动的动作特征矩阵集合之间的对应关系，不仅可以再现示教动作，还能够对动作行为进行泛化，在面对不同的任务时，不需要分别进行动作规划，具有较高的智能性。
机器人三维运动空间动作模仿学习方法系统

[发明专利]一种电子器件性能退化趋势的预测方法-CN201910812431.0有效
发明人：刘震;梅文娟;杜立;程玉华;黄建国;白利兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种电子器件性能退化趋势的预测方法，通过离线建立初始相关熵极限学习机的预测模型，并对动态动态相关熵极限学习机在线更新，构建与奇异值相结合的编码本机制，进而来识别历史数据中的奇异值，从而克服数据中噪声和奇异值对预测模型的影响
一种电子器件性能退化趋势预测方法

[发明专利]基于切块补丁学习的语义分割网络训练方法、设备及介质-CN202111521868.2在审
发明人：王旭;李金龙;江健民 -专利权人：深圳大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明适用于机器视觉技术领域，提供了一种基于切块补丁学习的语义分割网络训练方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：使用预设的切块补丁学习机制对分类网络进行训练，得到训练好的分类网络，使用所述训练好的分类网络预测训练样本的类别激活图，基于所述类别激活图获取所述训练样本的伪标签分割图，基于所述训练样本以及所述伪标签分割图，训练语义分割网络，得到训练好的语义分割网络，从而通过在卷积块中应用切块补丁学习机制提高了类别激活图的质量，进而提高了分割网络的训练效果
基于切块补丁学习语义分割网络训练方法设备介质

[发明专利]基于组合平均极限学习机的单图像超分辨率重建方法-CN201711473683.2有效
发明人：柳映辉 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2022-01-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于组合平均极限学习机的单图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：用一组样本大图像处理后分别训练4s个极限学习机；按照均方根误差从小到大的顺序排序4s个极限学习机，选取前2s个；再按照隐层输出矩阵的条件数从小到大排序，选取前s个用简单平均机制形成组合平均极限学习机；输入小尺寸图像Is，线性插值得到大尺寸图像Io，将Io输入组合平均极限学习机得到输出图像Id；图像Io叠加图像Id形成最终输出清晰大尺寸图像Ib。
基于组合平均极限学习机图像分辨率重建方法

[发明专利]一种基于空时网络聚类约简集成的极端多标签学习方法-CN202210260959.3在审
发明人：夏跃龙;杨云 -专利权人：云南大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了多标签文本挖掘技术领域的一种基于空时网络聚类约简集成的极端多标签学习方法，包括以下步骤：空时网络注意力集成表征；自适应标签关系增强和聚类约简学习；加权的约简标签集不平衡学习；本发明集成了多标签文本中词、短语、标签三者之间交互注意力，探索了词、短语、标签之间的依赖关系，有效提升了极端多标签文本表征能力；提出自适应标签关系增强和聚类约简学习机制，通过自适应标签关系增强，能有效挖掘标签之间的依赖关系，提升模型的泛化性，通过聚类约简学习，能有效将不同量级标签适应现有模型进行训练；提出加权的约简标签集不平衡学习机制，解决了标签稀疏和不平衡带来的模型泛化性、可扩展性差等问题。
一种基于网络聚类约简集成极端标签学习方法

[发明专利]一种智能机械制造工人生产培训模拟系统-CN201810333669.0在审
发明人：廖建勇 -专利权人：湖南城市学院
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G09B25/02 文献下载
摘要：本发明属于培训模拟技术领域，公开了一种智能机械制造工人生产培训模拟系统，所述智能机械制造工人生产培训模拟系统设置有：登录模块、数据录入模块、模拟操作模块、主控模块、模拟结果分析模块、数据记录模块、VR模块、学习模块卡保存每位从业人员的模拟操作数据，方便工人即插即用，无需账号即可使用模拟系统进行模拟，方便实用；同时通过VR模块可以通过实现虚拟现实技术身临其境体验模拟的机械制造场景，加深机械制造的理解，提高模拟效果，将模仿学习机制应用于系统中，具有模仿学习机制的机械臂系统不仅可以再现示教动作，还能够通过学习获知示教行为的目的，具有较高的智能程度。
模拟系统智能机械登录模块机械制造学习机制示教培训模仿制造模拟操作模块模拟结果分析数据记录模块数据录入模块虚拟现实技术机械臂系统即插即用模拟操作模拟技术模拟效果学习模块主控模块获知生产场景智能保存加深应用学习

[发明专利]一种基于深度学习的工业物联网数据空间访问风险评估方法-CN202111295417.1在审
发明人：赵坤;陈宇;梁坤 -专利权人：郑州航空工业管理学院
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的工业物联网数据空间访问风险评估方法，涉及物联网访问风险评估技术领域。本发明记录数据空间的访问行为数据，构建单个终端数据访问行为向量，进而基于多个终端访问向量之间的相关性，构建关联拓扑矩阵；然后基于深度学习机制，分别训练单终端访问风险评估及数据空间访问风险评估深度学习模型本发明针对工业物联网数据空间的数据访问，实现了终端访问和数据空间风险的联合评估，扩展了评估的全面性，并且利用深度学习机制，提高了风险评估的准确性，降低工业物联网的运行风险。
一种基于深度学习工业联网数据空间访问风险评估方法

[发明专利]一种基于监督学习的深度自动编码器的道路分割方法-CN201810218531.6有效
发明人：芮挺;宋小娜;王新晴;何雷;周遊;杨成松;方虎生;王东;张赛;周飞;张釜凯 -专利权人：中国人民解放军陆军工程大学
申请日： 2018-03-16 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于监督学习的深度自动编码器的道路分割方法，针对传统分割方法存在的分割精度不高、实时性不好，基于全卷积网络的语义分割方法存在的网络结构复杂、参数调优繁琐、训练周期长等问题，在传统的自动编码器模型中加入监督层，通过监督学习机制来抽取有利于道路图像分割的特征，实现道路图像语义分割。本发明的监督学习机制促使网络结构着重学习区域的轮廓、边界等信息而忽略与分割无关的图像细节，取得了更好的道路分割效果。
一种基于监督学习深度自动编码器道路分割方法

[发明专利]一种基于混合集成学习的连续退火带钢质量在线检测方法-CN201710159565.8有效
发明人：徐子睿;黄灿明;王丹敬;王显鹏 -专利权人：东北大学
申请日： 2017-03-17 - 公布日： 2019-08-02 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于混合集成学习的连续退火产品质量在线检测方法，将AdaBoost中对误差较大样本的重复学习机制引入到Bagging框架中，进一步提升了在线检测方法的精度；同时，Bagging框架中每个子学习机使用随机抽样方式构建其训练样本集合，使得各子学习机的训练样本集合具有差异性，能够提高在线检测方法的泛化能力。经过实际生产数据测试，本发明所提出的方法能够实现对连续退火带钢产品质量的在线检测，其效果要优于单独使用Bagging或者AdaBoost集成学习建模方法，从而能够帮助连续退火机组提高产品质量控制的水平。
一种基于混合集成学习连续退火带钢质量在线检测方法

[发明专利]一种实现双控制平面的方法、装置-CN201710165894.3有效
发明人：张平平;陈志伟;夏迎春;孙军欢 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2017-03-20 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： H04L12/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现双控制平面的方法、装置，所述方法包括：在三层交换设备上设置第一控制平面和第二控制平面的地址解析协议ARP学习机制，其中，所述第一控制平面的优先级高于所述第二控制平面的优先级；在三层交换设备上设置桥接口，所述桥接口绑定第一虚拟接口和第二虚拟接口，其中，所述第一虚拟接口与所述第一控制平面相对应，所述第二虚拟接口与所述第二控制平面相对应；在二层交换设备上设置ARP报文转发机制；基于所述三层交换设备上的ARP学习机制，对ARP进行学习；基于所述三层交换设备上的桥接口对第一控制平面与第二控制平面之间流量进行转发；基于所述二层交换设备上ARP报文转发机制，对ARP报文进行转发。
一种实现控制平面方法装置

[发明专利]一种基于多任务学习机制的移动应用消亡预测方法-CN201910660732.6在审
发明人：郭斌;张艺璇;於志文;王柱;梁韵基;王亮;郭彤;刘佳琪 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多任务学习机制的移动应用消亡预测方法，通过划分预测时长为若干阶段，利用多任务学习机制将每个阶段中应用生存状态的预测作为一个子任务；针对每个子任务制定风险函数，不同子任务之间通过似然函数关联起来这种方法能够在不同任务之间实现参数共享，有效学习并利用了任务之间的隐含关联关系；并且针对时间划分预测任务，使得分类器每次专注于子任务的预测而非全局，能够有效减少预测误差，克服长期预测中准确率低、召回率差等问题
预测任务学习移动应用分类器参数共享风险函数关联关系任务制定生存状态似然函数依赖关系有效减少有效学习预测误差整体模型准确率时长隐含应用关联全局

[发明专利]时空认知图谱生成方法-CN202310319766.5在审
发明人：刘杰;任伏虎;韩炳;伍学民;王丽娜;王飞 -专利权人：北斗伏羲中科数码合肥有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提供了一种时空认知图谱生成方法，包括：以获取的知识图谱构建架构，所述知识图谱为预构建的；将获取的训练关系认知样本输入架构中，从而建立网络图神经深度学习模型和网络图神经网络训练及网络决策模型，形成自演进学习机制通过基于知识图谱构建架构，并将获取的训练关系认知样本输入架构中，形成自演进学习机制，使知识图谱中的每个时空网格均能作为分析认知的模块，从而达到满足大数据时代下支持全域时空知识自适应表达的目的。
时空认知图谱生成方法

[发明专利]一种无线车牌车型识别语音播报摄像系统-CN202310285167.6在审
发明人：吴海霖 -专利权人：泉州砾鹰石科技有限公司
申请日： 2023-03-22 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G07C9/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线车牌车型识别语音播报摄像系统，包括以下步骤：S1 识别设备的安装；S2 车牌管理系统添加对应的摄像头设备；S3在车辆通过出入口时，识别系统准确拍摄包含车辆车头图像、车牌的图像；S4车牌检测；S5通过“互相学习机制”让参数多的算法和参数小的算法互相学习；S6将输入的车头图像、车牌的图像与后台数据库中保存的有牌车检测区域匹配并输出并进行语音播报；本发明对比传统的车牌检测算法，速度更快准确率更高，并且通过“互相学习机制”让参数多的算法和参数小的算法互相学习，通过该机制可以使得参数小的算法拥有参数多的算法的准确率并同时拥有自身的速度，接着。
一种无线车牌车型识别语音播报摄像系统

[发明专利]基于在线贯序极限学习机的短期光伏发电功率预测方法-CN201610888121.3在审
发明人：王继东;冉冉 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-10-11 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于在线贯序极限学习机的短期光伏发电功率预测方法，采用具有遗忘机制的在线贯序极限学习机，选用时刻、气温、光照强度、作为预测模型的输入量。步骤如下根据所输入的历史数据，生成极限学习机的初始隐含层输出矩阵，并计算初始的输出权重；预测光伏发电功率，等待气象测量数据和功率测量数据；在所等待的数据到达后，计算误差评价指标，获得预测误差，存储历史数据
基于在线极限学习机短期发电功率预测方法

[发明专利]一种基于多尺度特征融合和极限学习机的种子识别方法-CN201510438672.5有效
发明人：柯逍;杜明智;周铭柯 -专利权人：福州大学
申请日： 2015-07-24 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度特征融合和极限学习机的种子识别方法，通过对样本种子图像的多尺度局部HOG特征以及全局分布的HSV特征进行融合提取，利用ELM极限学习机进行特征训练，得出集成分类模型，对待测试的种子图像采用滑动窗口机制本发明所提出的一种基于多尺度特征融合和极限学习机的种子识别方法，简单灵活，设备要求简单，并且具有较强的实用性。
一种基于尺度特征融合极限学习机种子识别方法