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[发明专利]一种基于布谷鸟搜索优化神经网络的变压器故障诊断方法-CN201710196519.5在审
发明人：杨晓辉;李岸一;彭志云;董桓毓;王静 -专利权人：南昌大学
申请日： 2017-03-29 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：一种基于布谷鸟搜索优化神经网络的变压器故障诊断方法，采用人工智能方法中的神经网络结构参数，结合一种布谷鸟搜索的元启发式智能方法，用布谷鸟搜索方法去优化神经网络的结构参数，通过DGA数据的训练得到一种稳定的基于布谷鸟搜索优化的神经网络结构本发明避免传统诊断方法大多局限于阈值诊断的缺点，具有较强的通用性；该方法与基本神经网络算法和基于其他元启发式优化神经网络算法方法相比，收敛速度更快，模型敏感度低，鲁棒性较强；并且，该方法采用布谷鸟搜索这种元智能算法对神经网络结构进行优化，改善了神经网络限于局部最小的缺点，并且调参过程更具有通用的规律性。
一种基于布谷鸟搜索优化神经网络变压器故障诊断方法

[发明专利]基于巡检机器人单目图像获取深度图像的方法及装置-CN202010987267.X在审
发明人：程德强;付新竹;李纳森;寇旗旗;陈亮亮;龚飞 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/55 文献下载
摘要：方法包括：构建多尺度卷积神经网络；所述多尺度卷积神经网络包括第一尺度卷积神经网络、第二尺度卷积神经网络和第三尺度卷积神经网络；基于变焦距数据集对所述多尺度卷积神经网络进行训练，得到多尺度卷积神经网络的最优网络结构并保存；将巡检机器人拍摄的单目图像输入所述多尺度卷积神经网络的最优网络结构，得到单目图像对应的深度图像，提高了深度图像的精确度。
基于巡检机器人图像获取深度方法装置

[发明专利]数据处理方法及装置、电子设备和存储介质-CN202010698834.X在审
发明人：林成龙;崔磊 -专利权人：北京市商汤科技开发有限公司
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本公开实施例提出了一种数据处理方法及装置、电子设备和计算机存储介质，所述数据处理方法包括：基于第一选取指令选取工作流模板，基于用户第二选取指令从数据集中选取神经网络的训练集；根据所述工作流模板确定所述神经网络的训练框架，其中，所述训练框架具有所述实例对应的神经网络的网络结构；根据所述训练集和所述神经网络的网络结构训练神经网络，得到训练完成的神经网络模型。如此，可以针对用户需求实现神经网络模型的自动训练，不需要算法研究员针对不同的用户需求定制不同的神经网络模型，降低了时间成本和人力成本。
数据处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于神经网络融合技术的钻井井漏类型诊断方法-CN201410268625.6有效
发明人：李建;刘丽艳;李嘉迪;王兵;肖斌;蔡汶君;梁大川 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2014-06-16 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： E21B47/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络融合技术的钻井井漏类型诊断方法，它包括以下步骤S1确定融合神经网络结构、建立井漏类型诊断参数空间；S11选择融合神经网络结构；S12网络训练；S13检验网络；建立井漏类型诊断参数空间；S2数据预处理；S3将归一化处理后的数据分别输入各个神经网络；S4运用多种神经网络融合算法将各个神经网络的输出值进行数据融合，得出最终井漏类型诊断结果。本发明采用多种神经网络处理数据，使用数据融合算法处理多个神经网络输出结果，性能高效，结果可靠性强。
基于神经网络融合技术钻井类型诊断方法

[发明专利]卷积神经网络的实现方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010088689.3有效
发明人：杨海辉 -专利权人：深圳云天励飞技术股份有限公司
申请日： 2020-02-11 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请提供了一种卷积神经网络的实现方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在输入待处理图像时，获取卷积神经网络的网络结构图，基于所述网络结构图得到卷积神经网络各节点的深度和属性；根据所述各节点的深度和属性对卷积神经网络进行切割，得到卷积神经网络的目标切割网络；若所述目标切割网络中存在不相关联的网络块，则对所述目标切割网络进行切割，得到卷积神经网络相互独立的网络块；根据所述网络块的属性将所述网络块块输入相应的处理单元进行特征值的处理本申请实施例有利于提高卷积神经网络的处理效率。
卷积神经网络实现方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于深度神经网络结构寻优的图像变化检测方法-CN201910465727.X有效
发明人：刘若辰;张浪浪;张豪;刘静;李阳阳;慕彩红 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络结构寻优的图像变化检测方法，主要解决现有图像变化检测方法中存在的检测泛化性能和灵活性低的问题。其实现方案为：读入图像并进行归一化处理，构建训练样本集，对深度神经网络结构进行编码；根据网络结构编码方式，初始化种群；基于训练样本集，以进化算法搜索最优网络结构；利用最优网络结构输出图像变化检测结果图。本发明基于进化算法的搜索策略，能高效地自动搜索给定任务的最优深度神经网络结构，面对各类复杂情况具有较佳的效果和鲁棒性，提高了变化检测的灵活性，可用于土地覆盖检测、灾难评估、视频监控。
基于深度神经网络结构图像变化检测方法

[发明专利]基于可微决策器和知识蒸馏的神经网络剪枝方法及系统-CN202111387877.7在审
发明人：李佳鑫;刘德荣;王永华;赵博 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出一种基于可微决策器和知识蒸馏的神经网络剪枝方法及系统，包括：对神经网络进行预训练；为预训练后的神经网络中的每一层卷积层构建可微决策器，对网络中的每一层进行采样并截断，得到每一层的剪枝率；对神经网络进行剪枝，得到剪枝后的网络；使用知识蒸馏方法对神经网络进行优化；对优化后的神经网络进行训练，恢复其准确度。通过在神经网络中的每一层卷积层构建可微决策器，并优化可微决策器的可训练参数，不需要人类专家的经验和人工的设计，减少人工的参与，实现快速自动化准确的神经网络结构搜索，得到神经网络的剪枝率，对神经网络进行剪枝，得到最优的神经网络结构并节省大量时间。
基于决策知识蒸馏神经网络剪枝方法系统

[发明专利]一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测方法及装置-CN201911405684.2有效
发明人：杨亚蕾;蒋丽峰;张雪琼;陈婷婷 -专利权人：福建工程学院
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测方法。包括根据预设的第一规则生成稀疏神经网络；利用遗传编程对所述稀疏神经网络进行网络结构优化；利用PSO优化所述稀疏神经网络的网络权值；将有效交通数据样本导入所述稀疏神经网络中进行测试，若测试结果在预期范围内，则保留所述稀疏神经网络；若测试结果不在预期范围内，则重新根据预设的第一规则生成稀疏神经网络。本发明还公开了一种基于稀疏BP神经网络的实时交通预测装置。本发明结合了BP神经网络、遗传编程和PSO优化算法，利用遗传算法可以弥补神经网络收敛速度慢和容易陷入局部最优解的不足的特点，使得构建出的稀疏神经网络结构在保证正确率的情况下还能提高预测速度。
一种基于稀疏 bp 神经网络实时交通预测方法装置

[发明专利]一种基于多元组的神经网络结构描述方法-CN201910813651.5在审
发明人：孙亚楠;吕建成;张剑 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多元组的神经网络结构描述方法，涉及神经网络技术领域，本发明包括如下步骤：遍历输入的神经网络，从1开始对基本单元进行标记，计算神经网络的长度，记长度为L；初始化一个长度为L的队列Q，设置其为空队列；初始化一个计数器t，令t＝1；判断神经网络上第t个位置的基本单元类型，利用不同的元组分别对每种类型的基本单元进行描述，得到对应的描述元组；将描述元组写入队列Q的第t个位置处，然后令t＝t+1，以此循环，直到t>L；按照顺序连接队列Q中的描述元组，连接结果即是对输入的神经网络的描述语句；本发明可以用于描述各种神经网络结构，大大提高了描述方法的通用性，为进一步挖掘神经网络结构信息提供了基础。
元组神经网络结构基本单元神经网络队列初始化计算神经网络神经网络技术计数器顺序连接信息提供多元组空队列位置处遍历语句写入挖掘

[发明专利]一种基于GPU的脉冲神经网络模拟策略-CN202210195102.8在审
发明人：袁家斌;夏涛 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于GPU的脉冲神经网络模拟策略，包括以下步骤：初始化神经网络结构和网络权值；在GPU中加载参数与网络结构，并创建脉冲队列；根据脉冲队列中的脉冲发放情况计算神经元膜电压；根据神经元的膜电压值与阈值本发明加速了脉冲神经网络的模拟速度，充分发挥了GPU并行计算的优势与脉冲神经网络稀疏性，并发性的特性，同时支持模拟仿真更大规模的脉冲神经网络模型。
一种基于 gpu 脉冲神经网络模拟策略

[发明专利]数据处理方法及废钢检测模型构建方法-CN202210573978.1在审
发明人：王建国;李鹏宇 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书实施例提供数据处理方法及废钢检测模型构建方法，其中，数据处理方法包括根据初始神经网络模型中、可微分的初始数据增强方式和初始网络结构，获得对象训练样本的预测结果；根据预测结果以及标注结果构成的损失函数，调整初始神经网络模型的网络参数；根据对象验证样本以及网络参数，同步调整初始神经网络模型的初始数据增强方式以及初始网络结构；在调整后的初始数据增强方式以及初始网络结构满足预设结束条件的情况下，确定目标数据增强方式以及目标网络结构该方法可以一次性得到在对应的数据集上互补的数据增强方式和网络结构，将通过该方法同步确定的数据增强方式以及网络结构应用于废钢检测模型，可以极大提高废钢检测的准确性。
数据处理方法废钢检测模型构建

[发明专利]残余饵料的探测方法、设备、装置及可读存储介质-CN202011545764.0在审
发明人：周超;刘杨;杨信廷;孙传恒;赵振锡;徐大明 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：根据残余饵料特征对初始神经网络模型的算法网络结构进行修改，生成中间神经网络模型；设置中间神经网络模型的初始参数，将训练数据集和验证数据集输入至中间神经网络模型，对中间神经网络模型进行训练，生成目标神经网络模型；将测试图片输入至目标神经网络模型，输出残饵识别结果。本发明通过对根据残余饵料特征对初始神经网络模型的算法网络结构进行修改，使得初始神经网络模型与饵料的特征进行匹配，能够更好的排除外界环境的干扰，从而提高了残饵的识别精度。
残余饵料探测方法设备装置可读存储介质

[发明专利]神经网络构建方法及设备-CN201811282596.3在审
发明人：马永培;李舒磊;熊健皓;赵昕;张大磊 -专利权人：上海鹰瞳医疗科技有限公司
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络构建方法及设备，所述方法包括如下步骤：利用神经网络根据输入数据输出对所述输入数据的分类结果和用于调整所述神经网络结构的调整数据；根据所述分类结果判断是否需要更新所述神经网络的结构；当需要更新所述神经网络的结构时，根据所述调整数据更新所述神经网络的结构。
神经网络神经网络构建调整数据分类结果更新神经网络结构输出

[发明专利]一种基于BP神经网络的空调长效性能预测方法-CN201410267716.8有效
发明人：巫江虹;张才俊 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2014-06-16 - 公布日： 2017-04-19 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的空调长效性能预测方法，包含以下顺序的步骤确定空调长效性能评价指标；获取影响空调长效性能的参数量；对所述参数量数据进行预处理；对经过预处理的参数量进行制冷/制热发生时间加权计算，把加权计算后的参数作为BP神经网络结构的输入参数，即空调长效性能预测的输入参数；确定BP神经网络结构；对BP神经网络进行训练；输入BP神经网络结构的输入参数，通过训练好的BP神经网络计算输出结果，输出结果即为空调长效性能的预测值
一种基于 bp 神经网络空调长效性能预测方法

[发明专利]一种基于GRU与一维CNN神经网络融合的水下目标识别方法-CN201910934615.4有效
发明人：刘妹琴;杨海舟;张森林;郑荣濠;樊臻 -专利权人：浙江大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GRU与一维CNN神经网络融合的水下目标识别方法，属于水声目标识别领域。针对水声目标识别问题，提出了一种基于GRU与一维CNN神经网络融合的水下目标识别方法，利用基于GRU的循环神经网络结构解决了传统神经网络无法提取水声信号的时序特征的问题，同时使用一维CNN卷积神经网络结构提取水声信号的时域波形特征融合GRU与一维CNN神经网络结构提取的特征向量，丰富了输入分类器的特征值信息。
一种基于 gru cnn 神经网络融合水下目标识别方法

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