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[发明专利]显示提高轴突生长活性和神经营养作用的含有荒漠肉苁蓉Y.C.MA提取物的组合物-CN03809500.9有效
发明人：金善砺;许真影;郑善景 -专利权人：庆熙大学
申请日： 2003-08-12 - 公布日： 2005-08-03 - 主分类号： A61K35/78 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于预防和治疗神经退化性大脑疾病的组合物，含有具有神经生长因子(NGF)类似活性的荒漠肉苁蓉Y.C提取物。得自荒漠肉苁蓉的提取物通过促进轴突生长和作为一种NGF，具有有效的神经元细胞保护活性，因此，其可以作为用于治疗和预防神经退化性大脑疾病的治疗或保健食品。
显示提高轴突生长活性神经营养作用含有荒漠肉苁蓉 ma 提取物组合

[发明专利]用于治疗神经退化性疾病的方法及组成物-CN201680060753.9在审
发明人：贝卡·所罗门;伊娜·拉比诺维奇-尼奇丁;贝卡·巴别罗;阿萨夫·以斯拉 -专利权人：拉莫特特拉维夫大学有限公司
申请日： 2016-10-19 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： A61K31/395 文献下载
摘要：本发明揭露一种治疗神经退化性疾病的方法。所述方法包含向一对象施用一治疗有效量的一趋化因子受体CXCR4拮抗剂及一乳酸盐或/及锌。本发明也揭露多种用于治疗神经退化性疾病的套件。
神经退化性疾病治疗趋化因子受体治疗有效量乳酸盐组成物套件施用

[发明专利]一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统-CN202010654740.2有效
发明人：王航;徐仁义;彭敏俊;夏庚磊;夏虹;刘永阔 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法及系统，该方法包括：根据电动闸阀的典型故障和老化机理建立粒子滤波状态方程；获取电动闸阀当前时刻的第一退化数据；采用训练好的神经网络对所述第一退化数据进行校正，得到校正第一退化数据；所述训练好的神经网络包括卷积核和LSTM网络；根据所述粒子滤波状态方程和所述校正第一退化数据确定下一时刻的第二退化数据；所述第二退化数据为电动闸阀剩余使用寿命。
一种电动闸阀剩余使用寿命预测方法系统

[发明专利]一种对抗生成网络的水下图像增强方法-CN202110816675.3在审
发明人：莫敏玲 -专利权人：广东蓝鲲海洋科技有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种对抗生成网络的水下图像增强方法，包括步骤：S100，神经网络构架设置四个模块；S200，给定退化的水下图像和相应无退化的真值图像，并将所述退化的水下图像映射至低维潜在特征空间后，映射回RGB空间；S300，将所述退化的水下图像，生成第二图像和未退化的真值图像，并得到对抗生成网络损失。S110，神经网络构架设置四个模块：生成器、判别器、感知特征匹配模块和目标检测特征模块。本发明提出的方法可直接从单张水下图像恢复增强后的结果，并在具体任务上明确提高后续目标检测算法性能。本发明提出使用接近于无退化的真实水下图像合成退化水下图像，并制作大规模数据集对网络进行训练。
一种对抗生成网络水下图像增强方法

[发明专利]基于退化趋势分析和GRNN的缺失数据模拟方法-CN202210693940.8在审
发明人：范晔;杨璐;刘宇峰;周洁;德新林;王强;杨学印 -专利权人：北京强度环境研究所
申请日： 2022-06-19 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种基于退化趋势分析和GRNN的缺失数据模拟方法，首先对已观测的退化数据趋势分析建模，然后建立退化数据残差序列的GRNN神经网络模型，并估计缺失数据的残差序列，最后综合数据退化趋势与残差序列的估计结果得出缺失数据的模拟值本发明的基于退化趋势分析和GRNN的缺失数据模拟方法，综合采集趋势分析和广义回归神经网络(GeneralizedRegressionNeuralNetwork，GRNN)对缺失数据进行模拟，对原始数据的离散性
基于退化趋势分析 grnn 缺失数据模拟方法

[发明专利]一种引入物理成像先验知识约束的卫星云图图像复原方法-CN202211484673.X在审
发明人：赵丽玲;端木笑傲 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-11-24 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种引入物理成像先验知识约束的卫星云图图像复原方法，包括步骤：S1，搭建PKKernelGAN+ZSSR图像退化模糊核估计深度神经网络；S2，构建成像退化矩阵；S3，将成像退化矩阵写入损失函数，训练PKKernelGAN网络，获得云图图像退化模糊核估计网络PKKernel‑G；S4，构建“高质量‑低质量”成对云图图像数据集；S5，基于“高质量‑低质量”成对云图图像数据集，训练云图图像复原深度神经网络ZSSR；S6，将原始云图图像输入步骤S5训练好的云图图像复原深度神经网络ZSSR，得到最终输出的高质量复原云图图像。
一种引入物理成像先验知识约束卫星云图图像复原方法

[发明专利]一种基于神经网络的氮化镓器件寿命预测方法-CN202210262325.1在审
发明人：纪小丽;王珂;江浩东;廖轶明;郭耀祖;刘家兵 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的氮化镓器件寿命预测方法。该方法的步骤包括：通过半导体器件仿真软件模拟氮化镓器件在不同应力下电学性能(如：漏极电流)随时间的退化；基于神经网络建立氮化镓器件寿命预测模型，并将氮化镓器件电学性能在不同应力下的退化作为数据集训练寿命预测模型本发明通过将半导体器件仿真软件与神经网络模型结合，可掌握氮化镓器件在不同应力下的退化情况，可预测出器件在正常工作条件下电学参数随时间的退化，进而计算出器件的寿命，为氮化镓器件的可靠性寿命研究提供新的思路
一种基于神经网络氮化器件寿命预测方法

[发明专利]猴头菇菌丝体萃取物制备用于改善中枢神经系统髓鞘化的医药组合物的用途-CN202010076480.5在审
发明人：曾淑芬;陈劲初;陈炎炼;林珊;林定威;李丽雅;陈婉屏;林靖倚;陈郁雯 -专利权人：葡萄王生技股份有限公司
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2020-08-07 - 主分类号： A61K36/07 文献下载
摘要：本发明公开一种猴头菇菌丝体萃取物制备用于改善中枢神经系统髓鞘化的医药组合物的用途，其中萃取物包含例如猴头素A、猴头素C及/或猴头素S的活性物质。中枢神经系统的髓鞘化可由包含猴头菇活性物质的医药组合物加以改善，进而可治疗多发性硬化症、脑白质退化症、慢性神经退化症等中枢神经疾病。
猴头菇菌丝体萃取制备用于改善中枢神经系统髓鞘医药组合用途

[发明专利]基于级联深度网络的水下视觉增强方法和装置-CN202010121157.5在审
发明人：安冬;于晓宁;王雅倩;位耀光;李道亮 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于级联深度网络的水下视觉增强方法和装置，该方法包括：确定水下退化图像；将所述水下退化图像输入水下图像增强模型，输出对应于所述水下退化图像的增强图像；其中，所述水下图像增强模型是基于样本水下退化图像和对应于各样本水下退化图像的增强图像标签进行训练后得到的，所述水下图像增强模型采用两级卷积神经网络建立的网络训练，每级卷积神经网络由5个卷积层和3个密集连接层组成。
基于级联深度网络水下视觉增强方法装置

[发明专利]一种滚动轴承剩余寿命在线预测方法及系统-CN201811348544.1有效
发明人：袁烨;马贵君;程骋;周倍同 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2018-11-13 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种滚动轴承剩余寿命的在线预测方法，在滚动轴承从健康状态运行到损坏状态这一过程，提取轴承运行过程的原始信号样本和对应的退化能量指标，将运行原始信号样本作为五层卷积神经网络模型输入，将退化能量指标作为卷积神经网络模型输出，训练得到退化能量状态模型；实时采集待测滚动轴承的运行原始信号；将待测滚动轴承的运行原始信号输入退化能量状态模型，估算得到退化能量指标；进而利用估算的能量退化指标预测待测滚动轴承的剩余寿命。
一种滚动轴承剩余寿命在线预测方法系统

[发明专利]一种自适应模糊神经网络齿轮剩余寿命预测方法-CN201810304816.1有效
发明人：石慧;王钢飞;王婉娜;白尧;曾建潮;董增寿 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2018-04-08 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G01M13/02 文献下载
摘要：一种改进型自适应模糊神经网络齿轮剩余寿命预测方法，属于机械可靠性技术领域，特征是实施步骤如下：1、利用振动传感器对齿轮退化实时监测；2、对齿轮疲劳状态进行特征提取，对齿轮磨损退化性能进行衰退评估；3、将模糊系统和神经网络结合，用神经网络自学习机制补偿模糊控制系统的不足，建立一种模糊信息模糊神经网络；4、在模糊处理层所有节点加入记忆单元，将上一时刻信息记忆并应用到此刻的输出上，使信息持续保存，加强信息前后关联，降低预测值与实际值偏差，建立改进型自适应模糊神经网络预测系统；5、根据训练改进型自适应模糊神经网络预测齿轮剩余寿命；优点是可有效地预测齿轮退化状态及实时剩余寿命，为齿轮预防性维修提供依据。
齿轮自适应模糊神经网络改进型剩余寿命预测神经网络剩余寿命预测模糊控制系统模糊神经网络机械可靠性预防性维修振动传感器齿轮磨损记忆单元节点加入模糊处理模糊系统模糊信息疲劳状态时刻信息实时监测特征提取退化性能退化状态预测系统有效地自学习关联退化输出衰退保存评估应用

[发明专利]基于深度LSTM神经网络的泡沫橡胶材料剩余寿命预测方法-CN202210573688.7在审
发明人：王九龙;盛俊杰;张凯;张思才;李娜;黄钰鸿 -专利权人：中国工程物理研究院总体工程研究所
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度LSTM神经网络的泡沫橡胶材料剩余寿命预测方法，包括测试泡沫橡胶材料长时使用过程中的剩余预紧力退化趋势，并将剩余预紧力转化为载荷保持率；对使用过程中的泡沫橡胶材料载荷保持率测试结果进行数据清洗，通过预分析和平滑处理剔除脏点数据、补充残缺数据；搭建变工况条件下的泡沫橡胶LSTM深度神经网络模型，定义LSTM网络模型结构；利用经预处理后的载荷保持率退化数据训练LSTM深度神经网络模型，并基于训练模型识别精度不断优化LSTM模型参数；基于已建立的LSTM模型，利用已测泡沫橡胶载荷保持率退化数据预测未来变化趋势；本发明无需依靠性能衰退机理和专家知识构建退化模型，利用已有观测数据便能实现泡沫橡胶材料剩余寿命预测。
基于深度 lstm 神经网络泡沫橡胶材料剩余寿命预测方法

[发明专利]基于质量检测图像的纸箱包装机械模切刀磨损预测方法及装置-CN202310008102.7在审
发明人：王卓微;邓磊;张裕彬 -专利权人：广州科盛隆纸箱包装机械有限公司
申请日： 2023-01-04 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：将数据按设定比例划分为训练集和测试集，并将训练集和测试集均打上数据标签；构建对抗生成网络，利用所述对抗生成网络对所述训练集进行样本扩展，得到扩展训练集；所述对抗生成网络包括生成器和判别器；构建多尺度卷积神经网络硬膜切刀退化预测模型；利用所述扩展训练集对所述退化预测模型进行训练；将测试集输入训练好网络参数的退化预测模型中，对退化预测效果进行评估并最终判断模切刀的磨损。本发明基于纸箱包装设备质检的图像数据，通过生成式对抗神经网络和卷积神经网络实现硬膜切刀的磨损建模和预测。
基于质量检测图像纸箱包装机械模切刀磨损预测方法装置

[发明专利]原细纤维结合抗体及其治疗和诊断帕金森氏症、路易体痴呆和其他α-共核蛋白病的应用-CN201610801424.7有效
发明人：埃娃·努德斯特伦;亚里克斯·卡斯拉亚恩;莫妮卡·埃克贝里;瓦伦丁娜·斯克雷潘蒂松德奎斯特;拉尔斯·兰费尔特;马茨·霍姆奎斯特 -专利权人：生命北极神经科学公司
申请日： 2011-02-25 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： C07K16/18 文献下载
摘要：利用这样的抗体或片段来检测α‑突触核蛋白原细纤维；预防、推迟具有α‑突触核蛋白病理的神经退化性疾病的发作或治疗所述疾病；制备治疗具有α‑突触核蛋白病理的神经退化性疾病的的药物组合物；诊断或监测具有α‑突触核蛋白病理的神经退化性疾病进展
纤维结合抗体及其治疗诊断帕金森氏症路易痴呆其他核蛋白应用

[发明专利]原细纤维结合抗体及其治疗和诊断帕金森氏症、路易体痴呆和其他α-共核蛋白病的应用-CN201910950804.0有效
发明人：埃娃·努德斯特伦;亚里克斯·卡斯拉亚恩;莫妮卡·埃克贝里;瓦伦丁娜·斯克雷潘蒂松德奎斯特;拉尔斯·兰费尔特;马茨·霍姆奎斯特 -专利权人：生命北极神经科学公司
申请日： 2011-02-25 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： C07K16/18 文献下载
摘要：利用这样的抗体或片段来检测α‑突触核蛋白原细纤维；预防、推迟具有α‑突触核蛋白病理的神经退化性疾病的发作或治疗所述疾病；制备治疗具有α‑突触核蛋白病理的神经退化性疾病的的药物组合物；诊断或监测具有α‑突触核蛋白病理的神经退化性疾病进展
纤维结合抗体及其治疗诊断帕金森氏症路易痴呆其他核蛋白应用