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[发明专利]一种使用基于知识的神经网络的MOS晶体管的射频参数退化模型-CN201910910838.7在审
发明人：傅海鹏;杨丽平;马凯学 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用基于知识的神经网络的MOS晶体管的射频参数退化模型，该模型可以拟合所测试的直流参数的退化情况和所测试的射频参数的退化情况之间的对应关系。该过程主要分为三步：第一步，对建模所用的MOS管进行HCI退化实验，得到不同直流应力下的直流参数和射频参数的HCI退化情况；第二步，建立一个基于知识的神经网络的结构作为初始模型；第三步，将测试结果作为训练和测试数据，通过训练神经网络不断调整、优化模型结构，得到最优的模型。
一种使用基于知识神经网络 mos 晶体管射频参数退化模型

[发明专利]一种使用基于知识的神经网络的从MOS管到VCO电路性能的HCI退化模型-CN201910910873.9在审
发明人：傅海鹏;杨丽平;马凯学 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06F30/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用基于知识的神经网络的从MOS管到VCO电路性能的HCI退化模型，该模型可以根据所测试的MOS管性能参数的退化情况预测VCO电路性能参数的退化情况。该过程主要分为三步：第一步，对建模所用的MOS管和VCO电路进行HCI退化实验，得到不同直流应力下的MOS管和VCO电路的HCI退化情况；第二步，建立一个基于知识的神经网络的结构作为初始模型；第三步，将测试结果作为训练和测试数据，通过训练神经网络不断调整、优化模型结构，得到最优的模型。
一种使用基于知识神经网络 mos vco 电路性能 hci 退化模型

[发明专利]基于多参数融合健康因子和时间卷积神经网络的轴承退化趋势预测方法-CN202210400678.3在审
发明人：王华庆;张玺森;宋浏阳;赵晟凯 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2022-04-17 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于多参数融合健康因子和时间卷积神经网络的轴承退化趋势预测方法。本发明基于多参数融合深度神经网络提取轴承多个时域参数并进行融合，采用小波激活函数Morlet，构建融合健康因子，利用时间卷积神经网络，将健康因子作为样本数据，实现轴承退化趋势预测。其步骤如下：(1)采集轴承全寿命振动信号；(2)提取时域参数并进行归一化处理；(3)基于单调性和相关性标准，筛选时域参数；(4)设置标签，形成构建健康指标所需的数据集；(5)设定多参数融合深度神经网络结构，构建融合健康因子；(6)对融合健康因子设置标签，形成预测轴承退化趋势所需的数据集；(7)设定时间卷积神经网络结构，实现轴承退化趋势预测。
基于参数融合健康因子时间卷积神经网络轴承退化趋势预测方法

[发明专利]雷沙吉兰和普多比啶组合以治疗神经退化性病症，尤其亨廷顿氏病-CN201380050232.1在审
发明人：迈克尔·海登;谢丽尔·菲茨尔·阿塔斯 -专利权人：泰华制药工业有限公司
申请日： 2013-09-27 - 公布日： 2015-07-08 - 主分类号： A61K31/135 文献下载
摘要：本发明提供一种治疗罹患神经退化性病症，例如亨廷顿氏病的患者的方法，其包含向所述患者投与作为普多比啶的附加疗法或与普多比啶组合的雷沙吉兰。本发明同样提供一种用于治疗罹患神经退化性病症的患者的包含雷沙吉兰和普多比啶的包装和药物组合物。本发明同样提供在治疗罹患神经退化性病症的患者中用作附加疗法或与普多比啶组合使用的雷沙吉兰。本发明进一步提供雷沙吉兰和普多比啶在制备用于治疗罹患神经退化性病症的患者的组合中的用途。
雷沙吉兰组合治疗神经化性病症尤其亨廷顿氏病

[发明专利]PSAP蛋白对于ALS疾病发病机制的作用及其验证方法-CN201911253827.2在审
发明人：曾琳琳;张福强;付学奇;王宇翔;张竞天;牛涵;宋佳玥 -专利权人：吉林大学
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G01N33/68 文献下载
摘要：本发明提供了PSAP蛋白对于ALS疾病发病机制的作用及其验证方法，具体包括以下：一、验证PSAP对神经退化变性的影响，具体包括，PSAP对缺乏神经生长因子诱导的感觉神经元退化变性的影响；PSAP对缺乏脑源神经营养因子和神经营养因子‑3诱导的运动神经元退化变性的影响；二、细胞水平验证PSAP在ALS发病机制中的作用；三、动物水平验证PSAP在ALS发病机制中的作用。
psap 蛋白对于 als 疾病发病机制作用及其验证方法

[发明专利]一种筛选修复脑神经元退化药物的果蝇疾病模型及其构建方法与应用-CN03102234.0无效
发明人：谢佐平;钟毅;陈健 -专利权人：清华大学;北京卓凯生物技术有限公司
申请日： 2003-01-30 - 公布日： 2004-08-18 - 主分类号： C12N15/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种筛选修复脑神经元退化药物的果蝇疾病模型及其构建方法与应用。本发明的技术方案为：一种筛选修复脑神经元退化药物的果蝇模型，该模型的脑区神经元过量表达人Aβ42淀粉样蛋白，具有人Aβ42淀粉样蛋白介导神经毒性导致的神经元退化。利用本发明的模型及方法，使快捷地对大量化合物和中草药进行筛选得以实现，并可以据此开发出修复脑神经元退化的高效药物。
一种筛选修复脑神经退化药物果蝇疾病模型及其构建方法应用

[发明专利]一种基于深度神经网络的对含纹理退化图像的复原方法-CN201811349795.1有效
发明人：贾鹏;黄毅;蔡冬梅 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理领域，特别涉及通过计算机复原退化图像领域。一种基于深度神经网络的含纹理退化图像的复原方法，利用含纹理的清晰图像和根据退化物理过程进行蒙特卡洛模拟得到的模糊图像训练卷积神经网络，实现对退化过程的点扩散函数建模；基于图像纹理具有的自相似特点，利用已有的清晰纹理图像，借助神经网络对复原出的图像进行质量评价，图像质量评分作为损失函数继续迭代训练优化点扩散函数模型。
一种基于深度神经网络纹理退化图像复原方法

[发明专利]一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置-CN202211118291.5在审
发明人：何敬伟;顾钦;古衡;陈飞飞;冯籍澜 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像退化建模方法、神经网络训练方法和装置，所述图像退化建模方法包括：构建复合退化模型，所述复合退化模型中的退化池包括模糊退化、噪声退化和下采样退化；建立门控机制，所述门控机制包括多个局部子门，并为模糊退化、噪声退化和下采样退化中的每种子退化类型分别添加所述局部子门，其中，所述局部子门根据预设概率选择添加对应的子退化类型。本申请的图像退化建模方法可以对退化种类和退化等级合理建模，提升图像退化模型的性能。
一种图像退化建模方法神经网络训练装置

[发明专利]一种基于bp神经网络的草地退化分级方法-CN201910526608.0在审
发明人：李春梅;肖锋;杨玲花;欧为友;尚永成;韦浩民 -专利权人：青海大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2019-09-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于bp神经网络的草地退化分级方法，涉及草原草地退化程度评价方法，包括以下步骤：S1，确定草地退化的影响因素，获取与影响因素相关的原始数据；S2，对与影响因素相关的原始数据进行处理，以获取规范化数据；S3，将规范化数据导入至预先训练好的于bp神经网络模型中，输出评价分级结果；S4，对评价分级结果进行翻译转码，使之以友好的方式进行输出，本发明的有益效果是：以凸斑地盖度、优势草种比例、退化指示种比例、可食牧草比例和鼠害情况5个主要影响草地的因素为切入点，根据采集到的多个数据，基于bp神经网络实现了对草地退化的自动分级，可以广泛的应用在草地退化的研究等方面。
草地退化分级影响因素规范化数据原始数据输出程度评价可食牧草退化指示自动分级切入点草种地盖转码鼠害采集翻译草原应用研究

[发明专利]滚珠丝杠退化阶段识别方法、装置、设备及存储介质-CN201910850938.5在审
发明人：古乐;侯朋;单鹏飞;李杨;张海旭 -专利权人：哈工大机器人(山东)智能装备研究院
申请日： 2019-09-10 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种滚珠丝杠退化阶段识别方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取用于检测滚珠丝杠工作状态的传感器的多通道检测数据；对所述多通道检测数据进行信号降噪处理，得到处理后的检测数据；将所述处理后的检测数据输入到预先训练得到的多层卷积神经网络中，利用所述多层卷积神经网络识别所述滚珠丝杠工作状态，输出识别结果；利用滑窗判断法对所述识别结果进行判断，以确定出所述滚珠丝杠是否处于真正退化阶段。本发明利用训练好的多层卷积神经网络来对滚珠丝杠的工作状态进行检测识别，能够提高对滚珠丝杠的退化检测的准确率；再利用滑窗判断对其进行退化阶段的判断，减少干扰因素导致的退化阶段误报，降低退化阶段的误报率。
滚珠丝杠退化阶段卷积神经网络多层多通道检测检测数据滑窗检测数据进行信号存储介质减少干扰降噪处理输出识别传感器误报率再利用准确率误报退化

[发明专利]基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法-CN201310415076.6有效
发明人：党香俊;范晔;孙富强;姜同敏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2013-09-12 - 公布日： 2014-01-01 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法，包括以下几个步骤：步骤一、缺失退化数据趋势回归建模，估计残差序列；步骤二、对残差序列进行小波分解；步骤三、分解子序列预处理；步骤四、采用小波神经网络插补模型插补缺失残差序列；步骤五、将缺失处的趋势项及残差序列插补结果合成为退化数据插补结果。本发明对退化数据的趋势进行回归建模，保证了缺失数据趋势与整体数据的统一。本发明对残差序列采用小波神经网络模型进行插补，避免了退化数据细节的丢失。本发明在插补过程中不存在对数据统计特性的假设，使得本方法对退化数据具有广泛的适用性。
基于神经网络退化数据缺失方法

[发明专利]一种温度和电压应力下SiC功率管阈值电压退化模型-CN202010937568.1在审
发明人：王友仁;常烁;樊冀生 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种温度和电压应力下SiC功率管阈值电压退化模型，具体步骤为：首先依据阿伦尼乌斯模型、逆幂律模型和退化时间模型建立温度应力、电压应力下SiC功率MOSFET阈值电压的单应力退化模型；然后利用三个径向基神经元将得到的两个单应力阈值电压退化模型融合为SiC功率MOSFET在温度与电压耦合双应力下的阈值电压退化模型。本发明将SiC功率MOSFET阈值电压的单应力物理退化模型与径向基神经元结合，建立一种同时考虑温度和电压双应力工作条件下的通用性更强的阈值电压退化模型，从而能够准确评估SiC功率MOSFET的退化趋势。
一种温度电压应力 sic 功率管阈值退化模型

[发明专利]一种基于卷积神经网络的滚动轴承性能退化评估方法-CN202310094042.5在审
发明人：胡远罕;潘玉娜;谢鲲;魏婷婷 -专利权人：上海应用技术大学
申请日： 2023-02-03 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的滚动轴承性能退化评估方法，包括步骤S1：数据获取并预处理：对正常状态下的滚动轴承数据做快速傅里叶变换和归一化处理，将此数据作为训练样本，准备输入到卷积神经网络；步骤S2：建立评估模型：将步骤S1处理后所得的训练样本输入到卷积神经网络完成特征自动提取，设置标签为[1，0]，完成卷积神经网络评估模型的构建，并获得滚动轴承的性能退化指标；步骤S3：实时评估：把同一滚动轴承的未知振动信号经过上述训练建立完成的模型，得到性能退化指标，描绘出滚动轴承的性能退化曲线。试验结果表明，所提方法对轴承性能退化各阶段描述准确，且与常用监测指标有效值做性能退化评估方法相比，验证了该方法的有效性和优越性。
一种基于卷积神经网络滚动轴承性能退化评估方法

[发明专利]吲哚基及吲哚啉基异羟肟酸于治疗神经退化病症或认知缺乏的用途-CN201480074066.3在审
发明人：洪国盛 -专利权人：台北医学大学
申请日： 2014-11-24 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： A61K31/404 文献下载
摘要：本发明系关于吲哚基及吲哚啉基异羟肟酸于治疗神经退化病症或认知缺乏的用途。特别地，本发明系关于吲哚基及吲哚啉基异羟肟酸于制造用于治疗缺血性及出血性中风、脊髓损伤、脑神经损伤、周边神经损伤及神经退化病症或认知缺乏的药物或医药组合物的用途。
吲哚啉基异羟肟酸治疗神经退化病症认知缺乏用途

[发明专利]神经生长再造丸及其制备方法-CN201410090445.3有效
发明人：张国显;张丹华;张明生 -专利权人：张国显
申请日： 2014-03-12 - 公布日： 2014-05-28 - 主分类号： A61K36/88 文献下载
摘要：本发明公开了一种治疗神经细胞损伤或退化的中药组合物及其制备方法，属于神经细胞损伤或退化的中药治疗领域。本发明首先公开了一种治疗神经细胞损伤或退化的中药组合物，包括以下组分：藏红花、雪莲花、冬虫夏草、鳖甲、枸杞子、蜂乳、细辛、鸡血藤和苏木。本发明方中各药配伍在一起共奏活血化瘀，清热养阴，益气补血，修复神经细胞，增强机体免疫力之功效。临床疗效观察证实，本发明中药组合物对于包括震颤麻痹综合症在内的神经细胞损伤或退化所引起的各种疾病具有显著的疗效，临床应用安全、无毒副作用。
神经生长再造及其制备方法