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[外观设计]型材管（长短无限）-CN202230762052.8有效
发明人：程瑞琪 -专利权人：江门市博极照明科技有限公司
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： 25-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：型材管（长短无限）。2.本外观设计产品的用途：用于灯具安装的型材管。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。
型材管长短无限

[外观设计]手机挂绳（调节长短）-CN202230334526.9有效
发明人：罗金成 -专利权人：罗金成
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： 03-01 文献下载
摘要：1.本外观设计产品的名称：手机挂绳（调节长短）。2.本外观设计产品的用途：用于悬挂手机、平板电脑等电子产品及装饰使用。3.本外观设计产品的设计要点：在于立体图。
手机挂绳调节长短

[实用新型]一种可改变长短和弹力的头箍-CN201120194374.3有效
发明人：李新红;李怿康 -专利权人：苏州卫生职业技术学院
申请日： 2011-06-10 - 公布日： 2012-02-22 - 主分类号： A45D8/36 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种可改变长短和弹力的头箍，包括若干根弯管，弯管互相插接形成头箍。本实用新型的可改变长短和弹力的头箍，可以根据需要调节长短和弹力，使人戴上之后更贴合、舒适。
一种改变长短弹力

[发明专利]基于平稳化长短期记忆网络模型预测交叉口交通流量方法-CN201910162274.3在审
发明人：施佺;吕心钰;沈琴琴;曹阳;朱森来 -专利权人：南通大学
申请日： 2019-03-05 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平稳化长短期记忆网络模型预测交叉口交通流量方法，包括：基于深度学习网络采用Tensorflow框架逐层构建形成平稳化长短期记忆网络；输入时间序列数据至平稳化长短期记忆网络，并对时间序列数据做预处理；将预处理后的时间序列数据输入平稳化长短期记忆网络，计算输入时间序列数据的权重和偏向，并保存权重和偏向；基于权重和偏向计算获得平稳化长短期记忆网络的训练结果，并设定一判断阈值，基于判断阈值判断训练结果是否满足条件；若判断结果满足条件则构建基于平稳化长短期记忆网络的交叉口交通流量预测模型，输入测试样本至交叉口交通流量预测模型，输出预测结果；本发明对交叉口交通流的预测误差小，有效提升了预测准确率。
记忆网络时间序列数据交叉口交通权重和预处理流量预测模型满足条件模型预测训练结果构建判断结果输出预测输入测试预测误差阈值判断交叉口交通流准确率样本保存预测网络学习

[发明专利]基于长短时记忆网络的PM2.5预测方法-CN202110593273.1在审
发明人：陈倩文;陈美霖;陈美颐;李欣蕾 -专利权人：阜新博远科技有限公司
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短时记忆网络的PM2.5预测方法，建立长短时记忆网络模型，所述长短时记忆网络模型包括依次设立的LSTM层和Dense层，初始化所述长短时记忆网络模型的参数并将所述数据矩阵Z作为输入，得到输出预测值W，将所述预测值W与所述目标值Y进行对比，根据对比结果修改所述长短时记忆网络模型的参数，直至对比结果的误差在设定的范围内。本发明利用长短时记忆网络，更好的刻画PM2.5浓度本身具有的时间序列关系，最终训练得到的预测模型相较于线性回归和神经网络模型具有更高的准确度，同时本发明充分考虑了包括其他污染物及天气因素对PM2.5浓度的影响
基于短时记忆网络 pm2 预测方法

[发明专利]一种基于长短期记忆网络的蒸发波导高度预测方法-CN202110202800.1在审
发明人：李金才;赵文朋;刘小军;汪祥;赵娟;邵程程;朱俊星;张明焱;赵军;曹小群;冷洪泽 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-02-24 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于长短期记忆网络的蒸发波导高度预测方法，将原始数据集进行归一化处理，获得长短期记忆网络模型的特征值数据集和标签数据集，标签数据集为蒸发波导高度特征数据集合，将长短期记忆网络模型特征数据集和标签数据集划分为训练集和测试集，将训练集和测试集输入长短期记忆网络，通过训练过程和性能测试过程获取长短期记忆网络的超参数配置数据，建立基于长短期记忆网络的蒸发波导高度预测模型。
一种基于短期记忆网络蒸发波导高度预测方法

[发明专利]一种基于长短期记忆神经网络识别车辆行驶工况的方法-CN202110693313.X在审
发明人：李博;严鉴铂;刘义;聂幸福;罗光涛;孔盼;孙艳茹;李尊 -专利权人：西安法士特汽车传动有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明属于行驶工况识别技术领域，公开了一种基于长短期记忆神经网络识别车辆行驶工况的方法，对采集的行驶数据进行分析筛选；将分析筛选后的数据分为训练数据集和校验数据集；构建长短期记忆神经网络模型；使用训练数据集训练长短期记忆神经网络模型，得到训练好的长短期记忆神经网络模型；使用校验数据集评价训练好的长短期记忆神经网络模型；将通过校验的长短期记忆神经网络模型的参数提取出来；根据提取的参数数据建立行驶工况分类器；将行驶工况分类器集成到AMT
一种基于短期记忆神经网络识别车辆行驶工况方法

[发明专利]基于长短时记忆网络的目标跟踪方法-CN201810323668.8有效
发明人：严严;杜伊涵;王菡子 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-04-12 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：基于长短时记忆网络的目标跟踪方法，涉及计算机视觉技术。首先采用基于相似性学习的快速匹配方法对候选目标状态进行预估计，筛选出高质量的候选目标状态，然后将这些高质量的目标状态用长短时记忆网络进行分类。所用的长短时记忆网络包括用于提取特征的卷积层和用于分类的长短时记忆层。卷积层在大规模图像数据集ILSVRC15上离线训练而得，规避了对目标跟踪数据集过拟合的风险。长短时记忆层通过在线学习而得，充分利用了输入视频序列包含的时间相关性，具有良好的适应目标形态和动作变化的能力。速度显著提高，将一种可以适应目标变化的长短时记忆网络运用于目标跟踪。
记忆网络目标跟踪候选目标适应目标记忆层卷积计算机视觉技术输入视频序列时间相关性图像数据集动作变化快速匹配离线训练目标状态提取特征在线学习数据集分类拟合筛选学习

[发明专利]一种带状态标注的长期静止物体检测与跟踪方法-CN201610566187.0有效
发明人：苏远歧;于亚楠;刘跃虎 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-07-18 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：一种带状态标注的长期静止物体检测与跟踪方法，首先构造长短双前景模型，融合后生成前景掩膜，然后基于前景掩膜上团块的运动状态对团块进行分类并标注，得到长期团块，最后对不同状态团块的相应区域的长短双背景模型进行更新；本发明采用长短前景检测方法得到图像的前景掩膜，根据团块在长短前景掩膜中的持续时间、长短前景掩膜中团块持续的时间差、团块的运动轨迹和团块与周围像素点的差异特征对团块的运动状态进行分类并标记，用逻辑回归分析法，得到团块运动状态的概率值，最后对不同状态团块的相应区域的长短双背景模型更新，检测过程具有实时性，针对不同场景的视频检测效果和鲁棒性均优于当前的其他方法，能够满足实际应用需求。
一种状态标注长期静止物体检测跟踪方法

[发明专利]基于串联长短期记忆循环神经网络的供热负荷预测方法-CN201710414757.9有效
发明人：路宽;苏建军;赵岩;毕贞福;郎澄宇;孟祥荣;麻常辉;王文宽;孙雯雪;韩英昆;庞向坤;李广磊;张用;王世柏 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;山东鲁能软件技术有限公司;国家电网公司
申请日： 2017-06-05 - 公布日： 2018-05-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于串联长短期记忆循环神经网络的供热负荷预测方法，选取给定时间段的气温气候、供热量数据，构建样本数据集，对样本数据集中的输入数据和输出数据分别进行标准化处理；将输入数据分成两部分，使其分别进入两个独立的长短期记忆循环神经网络，然后对两个长短期记忆循环神经网络进行合并，输出数据再进入下一层长短期记忆循环神经网络，最后进入两个全连接层；对构建的串联长短期记忆循环网络进行训练，利用参数寻优的自适应矩估计算法进行优化；将待预测数据输入串联长短期记忆循环网络
基于串联短期记忆循环神经网络供热负荷预测方法

[发明专利]长短期记忆神经网络训练方法，信道参数调整系统及方法-CN201910350840.3有效
发明人：李亚杰;张杰;刘明哲;雷超;宋浩鲲;赵永利;于浩;李葵;王伟 -专利权人：国网安徽省电力有限公司信息通信分公司;北京邮电大学;国家电网有限公司
申请日： 2019-04-28 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： H04B10/079 文献下载
摘要：本发明公开了一种在通信领域训练长短期记忆神经网络的方法，包含执行该方法的指令的计算机可读存储介质和计算机，以及信道参数调整系统及其方法。上述长短期记忆神经网络训练方法包括以下步骤：接收从通信端输出的数字信号；记录常规情况下的正常信道参数；对数字信号进行预处理；使用开源框架搭建长短期记忆神经网络；计算长短期记忆神经网络的损失函数，打印在训练集和验证集上的准确率；更新迭代长短期记忆神经网络的各权重和偏置；判断迭代次数是否达到预定次数；如果达到预定次数，选择在验证集上准确率最高的长短期记忆神经网络进行保存，否则继续迭代。
短期记忆神经网络训练方法信道参数调整系统

[发明专利]一种基于双向长短期记忆网络的声波渡越时间检测方法-CN201910693603.7有效
发明人：屈晓磊;晏果 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2019-07-30 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： A61B8/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双向长短期记忆网络的声波渡越时间检测方法，通过将递归神经网络中的双向长短期记忆网络应用于医学超声CT中渡越时间的检测，可以得到更高的渡越时间检测精度以及更好的噪声鲁棒性。与传统的神经网络和单向长短期记忆网络的实现方式相比，本发明直接以单条时窗信号作为输入，无需手动选取多个特征，以高斯函数作为训练集标签，可以更加充分的利用输入信息，并且，本发明利用输入与输出长度相同的特点与单向长短期记忆网络的结构形式相比，本发明所应用的双向长短期记忆网络则能通过前后时刻的序列信息共同分析来判断输出，而单向长短期记忆网络只能通过前面时刻的信息来判断输出。
一种基于双向短期记忆网络声波时间检测方法

[发明专利]交通流量数据预测方法、存储介质和计算机设备-CN201911309097.3有效
发明人：叶可江;郭景杰;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种交通流量数据预测方法，该预测方法包括：获取与待预测时刻相关的历史交通流量数据；利用训练好的空间特征提取网络提取所述历史交通流量数据的空间特征；将提取的空间特征输入到训练好的时序特征提取网络，所述时序特征提取网络包括第一长短期记忆神经网络和第二长短期记忆神经网络；所述第一长短期记忆神经网络输出长期时序特征，所述第二长短期记忆神经网络输出短期时序特征和拥堵特征；根据长期时序特征、短期时序特征和拥堵特征输出待预测时刻的交通流量数据。使用了基于有序神经元的长短期记忆神经网络，相较于传统的长短期记忆神经网络，其更能抓取突发事件所带来的影响，更适应多变的交通环境。
交通流量数据预测方法存储介质计算机设备

[发明专利]一种长短微型桩加固膨胀土地基后路基基底隆起量的确定方法-CN201810425046.6有效
发明人：陈伟志;李安洪;郭在旭;蒋关鲁;姚裕春;叶世斌;周川滨;张耀;向俐蓉;曾永红;李宁;雷洋;李高明;张力言;庄颖茜;李必贤;吕婷;杨广元;姜雷 -专利权人：中铁二院工程集团有限责任公司
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：一种长短微型桩加固膨胀土地基后路基基底隆起量的确定方法，以合理确定长短微型桩加固地基的剩余隆起量，为长短微型桩抗隆起设计提供合理依据，计算简便，能够满足实际工程需要。包括以下步骤：通过取样实测或现场调查，确定膨胀土地基的大气影响深度或浸水影响深度l、膨胀土地基大气急剧影响层深度l'等；确定长短微型桩计算深度范围内干旱季节第i层土的初始膨胀力σb0i；确定长短微型桩计算深度范围内外界降雨或浸水作用后第i层土的剩余膨胀力σbfi；确定长微型桩赋予“中性点”位置以上第i层土的锚固力σui；确定长短微型桩加固膨胀土地基后路基基底隆起量se。
一种长短微型加固膨胀土地路基基底隆起确定方法

[发明专利]基于多重注意力机制长短时记忆网络的儿童情感识别方法-CN201811273105.9有效
发明人：梁瑞宇;梁镇麟;谢跃;赵力;唐闺臣 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重注意力机制长短时记忆网络的儿童情感识别方法，将测试集语音进行端点检测且分帧切割，提取时序相关特征；对于长度不同的提取时序相关特征建立长短时记忆网络的处理算法；将注意力机制结合时序的深度的策略引入长短时记忆网络的遗忘门，输入门以及最终输出上；最后，将待测样本输入训练过程中的改进长短时记忆网络，可显著识别出其情感信息，本发明通过将注意力机制结合时序的深度引入长短时记忆网络的遗忘门，输出门，以及长短时记忆网络的最终输出上
基于多重注意力机制短时记忆网络儿童情感识别方法