“信念”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果577个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]神经信念推理器-CN201910277944.6有效
发明人：钱海峰 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及神经信念推理器。本公开的实施例涉及用于无监督学习的生成模型，更具体地，涉及指定信念函数的生成模型。描述了用于指定信念函数的神经信念推理器模型生成模型的技术。各方面包括由可操作地耦合到处理器的设备接收对信念函数的请求，以及由设备基于训练的概率参数和最小化函数来在生成模型中处理对信念函数的请求，以确定由模糊集合定义的广义信念函数。与广义信念函数相对应的数据被输出为例如信念值和合理性值。
神经信念推理

[发明专利]一种基于信念图增强网络的人体姿态估计方法-CN202110471854.8在审
发明人：唐杰;武港山;张哲;唐玉婷;薛占奎 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于信念图增强网络的人体姿态估计方法，构建一个信念图增强网络，对人体姿态估计基础模型输出的信念图提高分辨率；在训练信念图增强网络时，根据训练集中的标注信息生成低分辨率信念图标签和高分辨率信念图标签，低分辨率信念图标签对应基础模型的输出分辨率，高分辨率信念图标签对应信念图增强网络的输出分辨率，训练时利用MESLoss函数分别计算两种分辨率下预测结果与真实标签之间的均方误差，求二者的加权和，并以此推导信念图增强网络各层参数的梯度本发明能够改善现有人体姿态估计方法中最终输出的信念图分辨率较低的现状，达到提高预测精确度的目的，而且不会带来参数量和浮点运算量上的显著提升。
一种基于信念增强网络人体姿态估计方法

[发明专利]一种基于集成深度信念网络的语音情感识别方法-CN201610590174.7有效
发明人：文贵华;黄驹斌 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2016-07-25 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成深度信念网络的语音情感识别方法，步骤如下：S1、获取深度信念网络分类器，其中该深度信念网络分类器包括M个深度信念网络模型以及M个深度信念网络模型输出端共同连接的分类器；所述M个深度信念网络模型及M个深度信念网络模型输出端共同连接的分类器经过语音情感识别数据库数据集训练后得到深度信念网络分类器；S2、获取待测语音信号的特征向量；S3、在测试时，将待测语音信号的特征向量输入步骤S1获取到的深度信念网络分类器中
一种基于集成深度信念网络语音情感识别方法

[发明专利]基于高效搜索策略在不确定性环境下的在线规划方法-CN202111401793.4在审
发明人：陈彦杰;刘江蒋;张智星;兰立民;陈敏俊 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于高效搜索策略在不确定性环境下的在线规划方法，将机器人的状态视为一个信念，以POMDP算法初始化当前信念的上、下边界后，通过折扣化上下限表示当前信念的全部信息进而执行前向搜索构建信念树，以此获得当前信念下的最优策略；所述信念树的每一个节点代表一个信念，父节点与子节点通过行为‑观测分支连接。
基于高效搜索策略不确定性环境在线规划方法

[发明专利]基于烟花深度信念网络的人脸性别识别方法-CN201610935067.3有效
发明人：郭敏;王健;马苗;陈昱莅;肖冰 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2016-10-25 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于烟花深度信念网络的人脸性别识别方法，由原始图像预处理、训练深度信念网络、用烟花算法优化深度信念网络初始参数空间、使用烟花算法优化的深度信念网络进行人脸性别识别组成。本发明采用深度信念网络在无监督阶段学习到人脸图像语义信息更加丰富的特征，在有监督阶段采用烟花算法调节深度信念网络初始参数空间，得到更适合于识别任务的网络模型。
基于烟花深度信念网络性别识别方法

[发明专利]一种基于PASP的多Agent信念协调方法-CN201910174107.0有效
发明人：吴甜甜;王洁 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PASP的多Agent信念协调方法，能够解决多Agent无相交信念情境下的冲突问题。该方法包括：Agent的知识表示；加权定量；构建一致的协调程序。首先，用PASP表示Agent系统知识；然后，针对各Agent的不同信念集，基于加权定量的方法计算PASP的回答集相对Agent信念的满足度，以此来弱化某些信念，并且引入缺省决策理论推理Agent信念协调的一致解
一种基于 pasp agent 信念协调方法

[发明专利]一种基于混合特征选择和深度学习的配网故障预测方法-CN202111144362.4在审
发明人：俞小勇;秦丽文;周柯;桂海涛;吴丽芳;骆育腾;陈绍南;李克文;欧世锋;周杨珺;李珊 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混合特征选择和深度学习的配网故障预测方法，涉及电力系统及其自动化技术领域，利用混合模型特征选择方法对预处理后的数据集进行特征选择作为输入，采用深度信念网络构建深度信念网络预测模型，并根据深度信念网络预测模型，得到优化后的深度信念网络预测模型，通过优化后的深度信念网络预测模型实现配电网故障预测。本发明不但有效的解决了配电网故障预测过程中不同数据类型复杂，不利于预测模型的训练和预测，而且采用改进免疫粒子群算法对深度信念网络预测模型的关键性参数进行优化，避免预测模型训练过程中陷入局部最优解以及过拟合情况，有利于提高深度信念网络预测模型的准确性。
一种基于混合特征选择深度学习故障预测方法

[发明专利]基于深度信念网络检测网络入侵类型的方法-CN202210775193.2在审
发明人：杨宇;杨锦溦;申芳;李富;谷雨恒;闫钰;赵琪 -专利权人：中国人民武装警察部队工程大学
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：一种基于深度信念网络检测网络入侵类型的方法，由提取数据集、数据集预处理、初始化深度信念网络、优化深度信念网络、训练优化后的深度信念网络、测试训练好的深度信念网络步骤组成。本发明将深度信念网络模型作为网络入侵检测分类模型，提出了深度信念网络模型中基本网络结构的适应度标准，用该标准提出了一种用于寻找优化网络结构的改进粒子群优化方法，用该方法寻优直到找到全局优化网络结构。
基于深度信念网络检测入侵类型方法

[发明专利]一种基于深度信念网络的位置预测方法及装置-CN201810015984.9有效
发明人：廖青;赵晶玲;吴杰;李妍 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于深度信念网络的位置预测方法及装置，涉及位置预测技术领域，解决了现有技术中只使用位置的坐标，利用马尔科夫模型进行位置预测，只使用位置的坐标这一个维度，所考虑的维度不够全面，影响预测位置的精确度的问题其中基于深度信念网络的位置预测方法包括：将所述多个特征作为深度信念网络的输入，利用所述深度信念网络进行位置预测，将所述深度信念网络的输出值为1对应的神经元所预测的位置，预定为用户在所述兴趣点的位置之后，所要到达的位置；其中，所述深度信念网络为利用包括有与所述多个特征相同类型的特征的样本作为训练集，对深度信念网络进行训练得到的。
一种基于深度信念网络位置预测方法装置

[发明专利]一种提取深度信念网络中隐含节点语义的方法-CN201710506259.7有效
发明人：李双印;潘嵘 -专利权人：深圳爱拼信息科技有限公司
申请日： 2017-06-28 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种提取深度信念网络中隐含节点语义的方法，提出了全新的获取深度信念网络中隐含层内部隐含节点的语义信息的方法。该方法的关键点是，利用半结构化主题模型和深度信念网络相结合，同时学习模型参数，从而能够获取深度信念网络中不同隐含层的隐含节点的显式语义信息。本发明的另一关键点是，本发明结合了贝叶斯网络和深度神经网络这两种不同的网络类型，通过主题模型来对深度信念网络进行语义解析。与现有技术相比，本发明提出的技术方案中，构建了获取深度信念网络中隐含层内部隐含节点的语义信息的方法。这种方案能够通过利用贝叶斯主题模型，对深度信念网络中的隐含节点进行建模，获取其具体的语义信息。
一种提取深度信念网络隐含节点语义方法

[发明专利]线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法-CN201710141432.8有效
发明人：郭敏;丁晓;王健;马苗;肖冰 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2017-03-10 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法，由多姿态人脸图像预处理、训练深度信念网络、线性判别分析法初始化权值矩阵、线性判别深度信念网络参数调优、多姿态人脸图像识别步骤组成。本发明采用改进的线性判别分析法初始化深度信念网络最后一个隐层与输出层之间的权值矩阵，所构建的线性判别深度信念网络具有鲁棒性强、识别率高等优点，适用于多姿态人脸图像识别。
线性判别深度信念网络多姿态人脸识别方法

[发明专利]基于文化算法框架的多无人飞行器协同航迹双层优化方法-CN202010308961.4在审
发明人：张栋;李如飞;刘亮亮 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-04-19 - 公布日： 2020-08-28 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：本发明为基于文化算法框架的多无人飞行器协同航迹双层优化方法，在文化算法优化框架的基础上，设置具有主次级关系的两个平行进化层，两者具有相同的信念集接受函数、种群集影响函数及信念知识集更新形式，但具有相互独立存储的信念知识集数据，两者迭代模式不同：主级进化层由最初的信念知识集构建，并作为基础层贯穿迭代优化始终；次级进化层于每次更新信念知识集时向主级进化层归并结果且自身重构，重构方式为清除所有已参与迭代的该层信念知识集，并以更新后的信念知识集重建该层
基于文化算法框架无人飞行器协同航迹双层优化方法

[发明专利]隐私预算计算方法、装置、存储介质以及终端-CN202110278662.5在审
发明人：侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：首先获取数据查询请求，基于差分隐私机制从用户数据集中得到数据查询请求对应的查询结果，其中差分隐私机制中使用预设隐私预算；然后根据查询结果计算出数据查询请求对应的后置信念，后置信念为预设数据集构成用户数据集的概率；最后计算后置信念对应的最大后置信念，基于最大后置信念确定预设隐私预算的取值范围，以及根据取值范围对预设隐私预算进行更新。由于可以预先计算出后置信念，并根据最大后置信念确定预设隐私预算的取值范围，实现了隐私预算与差分攻击可能性之间的量化关系，能够从理论上测算出符合条件的隐私预算，从而在保证数据隐私的情况下最大化数据可用性。
隐私预算计算方法装置存储介质以及终端

[发明专利]一种水泥熟料游离氧化钙含量在线预测方法及系统-CN201811218283.1在审
发明人：郝晓辰;杨跃;史鑫;赵彦涛;杨黎明;何永强;郭瞳瞳 -专利权人：燕山大学
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2019-01-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：方法包括：获取深度信念网络模型的输入向量和输出向量；根据输入向量和输出向量构建氧化钙含量预测的深度信念网络模型；获取深度信念网络模型的多个训练样本；训练样本包括输入样本和输出样本；根据多个训练样本对深度信念网络模型进行循环往复训练，生成训练后的深度信念网络模型；获取与水泥烧成过程游离氧化钙指标相关的输入变量作为当前输入向量，输入向量为引入时间序列的输入向量；将当前输入向量输入训练后的深度信念网络模型进行预测，得到水泥熟料游离氧化钙的含量
输入向量信念网络游离氧化钙水泥熟料训练样本输出向量在线预测烧成变量数据含量预测时变时延时间序列输出样本输入变量输入样本水泥循环往复氧化钙构建引入预测

[发明专利]基于麻雀搜索算法-深度信念网络的日太阳辐射估计模型-CN202110799190.8在审
发明人：臧海祥;夏倩倩;许瑞琦;蒋欣;卫志农;孙国强 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-07-15 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开基于麻雀搜索算法‑深度信念网络的日太阳辐射估计模型，属于新能源发电技术领域，获取气象参数数据，空气污染数据和日太阳总辐射数据，采用互信息理论选取最佳输入变量；对上述输入变量建立估算模型，比较估算误差大小，确定最优的输入变量；在选取最优输入变量集合的基础上，建立基于深度信念网络(DBN)的太阳辐射估算模型；对深度信念网络模型进一步分析，采取麻雀搜索算法对深度信念网络参数进行优化，建立基于麻雀搜索算法‑深度信念网络模型本发明用麻雀搜索算法对深度信念网络进行改进，估算的准确度得到了提高；有利于保证光伏系统的可靠运行，更好地工程实践运用。
基于麻雀搜索算法深度信念网络太阳辐射估计模型

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 577 条