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[发明专利]动态神经网络的编译方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211688051.9有效
发明人：李晓泉;胡胜新 -专利权人：杭州登临瀚海科技有限公司;上海登临科技有限公司
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请提供一种动态神经网络的编译方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法可以在动态神经网络的编译阶段，获取动态神经网络中输入张量的最大形状；基于动态神经网络中输入张量的最大形状，确定动态神经网络中第一类目标算子的输出张量的最大形状；根据动态神经网络中第一类目标算子的输出张量的最大形状，确定动态神经网络中第二类目标算子的输出张量的最大形状；根据动态神经网络中第一类目标算子的输出张量的最大形状、第二类目标算子的输出张量的最大形状，为动态神经网络中的各算子分配内存空间，可以实现在动态神经网络的编译阶段，为动态神经网络中的各算子分配内存空间，进而可以提高动态神经网络的执行速度。
动态神经网络编译方法装置电子设备存储介质

[发明专利]多任务学习深度网络的识别方法、系统及设备-CN202210445590.3有效
发明人：杨德顺;罗晓忠;孙海航;肖罗;徐建宇 -专利权人：心鉴智控（深圳）科技有限公司
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种多任务学习深度网络的识别方法、系统及设备，其中系统包括：数据识别模型，该数据识别模型是基于神经网络构建的具有第一神经网络和根据任务进行的在第一神经网络内建立的至少一组动态神经网络单元；动态分配模块、监控模块以及资源释放模块，该资源释放模块用于当监控模块监测到新任务学习完毕后，动态神经网络单元所具有的网络资源被释放并重新融合到训练资源集合中，同时所述动态神经网络单元被消除。本申请随着任务的进行，可以在第一神经网络中建立多个动态神经网络单元，随着任务的结束，动态神经网络单元也被消除，这样，随着任务的不断进行，第一神经网络所具有的训练资源不会因大量的无用的动态神经网络单元所占据
任务学习深度网络识别方法系统设备

[发明专利]训练神经网络的方法、医学图像处理方法、电子设备及存储介质-CN202310078172.X在审
发明人：胡战利;董君;黄振兴;王毅翔;张娜;梁栋;郑海荣 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2023-01-13 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例涉及训练神经网络的方法、医学图像处理方法和设备以及介质。一种训练神经网络的方法包括：获取动态均值图、静态图和对应的目标参数图，所述动态均值图包括动态图的结构信息，所述动态图由动态扫描得到，所述静态图由单次扫描得到；利用所述动态均值图训练神经网络，设置神经网络的初始参数；利用所述静态图调整神经网络参数，得到训练好的神经网络。使用本发明提供的训练神经网络的方法得到的神经网络适用于医学图像处理，尤其适用于CT图像的处理，解决了现有相关技术辐射剂量大，数据量大，后处理计算时间长的问题。
训练神经网络方法医学图像处理电子设备存储介质

[发明专利]一种动态交通事件预测方法及装置-CN201710697502.8有效
发明人：冀晨光;刘凯奎 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2017-08-15 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明公开一种动态交通事件预测方法和装置，所述方法包括：使用路况信息的真值样本训练路况预测的神经网络模型，得到该神经网络模型的中下层结构和参数；建立动态交通事件预测的神经网络模型，该动态交通事件预测的神经网络模型的中下层结构和参数固定设置为路况预测的神经网络模型的中下层结构和参数；使用动态交通事件的真值样本训练所述动态交通事件预测的神经网络模型，得到其上层结构和参数；通过所述动态交通事件预测的神经网络模型进行动态交通事件预测。该方案可以有效降低动态交通事件预测的神经网络模型中自由参数的数量，根本性的提升动态交通事件预测的召回和准确率。
一种动态交通事件预测方法装置

[发明专利]一种拆分学习神经网络的动态构建方法、装置及存储介质-CN202211426351.X在审
发明人：唐小川;周馨;胡强;王宇;涂子涵;胡艳梅;樊超 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明提供了一种拆分学习神经网络的动态构建方法、装置及存储介质，服务器端将多个客户端分组，根据分组动态生成一个全局融合神经网络，客户端向服务器发送携带各个客户端输入的元数据和状态标记信息的请求，服务器端根据所述元数据为对应的客户端动态生成子神经网络和客户端特征融合神经网络，并将所述子神经网络发送给对应的客户端，根据每个组内客户端的数量和请求中的状态标记信息为每个组动态生成对应的组特征融合神经网络，使得所述子神经网络、所述客户端特征融合神经网络、所述组特征融合神经网络和所述全局融合神经网络共同构成拆分神经网络实现子神经网络的计算时间控制，可动态扩展客户端；鲁棒性更强，实现预测目标的精准预测。
一种拆分学习神经网络动态构建方法装置存储介质

[发明专利]一种微陀螺自适应动态面双神经网络控制方法-CN201610976611.9有效
发明人：雷单单;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种微陀螺自适应动态面双神经网络控制方法，包括以下步骤：1)建立微陀螺仪的数学模型；2)设计两个自适应神经网络控制器，分别为第一神经网络控制器和第二神经网络控制器；利用神经网络控制方法，用第一神经网络控制器的输出逼近微陀螺仪的动态特性和外界干扰之和，再用第二神经网络控制器的输出逼近滑模切换项；3)基于动态面设计自适应动态面双神经网络控制器；4)基于自适应动态面双神经网络控制器控制微陀螺仪。本发明基于动态面涉及的自适应双神经网络控制器对微陀螺仪进行动态控制，可使微陀螺仪系统能以很快的速度达到稳态，补偿了制造误差和环境干扰，降低了系统的抖振，提高了系统的灵敏度及鲁棒性。
一种陀螺自适应动态神经网络控制方法

[发明专利]一种能够自适应专用网络中带宽动态路由方法-CN202210333971.2在审
发明人：钱进;李慧;李虹瑞;张彬;宋天慧;魏子洋 -专利权人：泰州学院
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： H04L45/00 文献下载
摘要：本发明提供一种能够自适应专用网络中带宽动态路由方法。所述能够自适应专用网络中带宽动态路由方法包括以下步骤：S1:多神经网络的DTN(时延容忍网络)预测模块：(1).所述多神经网络的DTN预测模块包括有线性神经网络预测单元、小波神经网络预测单元、RBF神经网络预测单元和多神经网络预测模型；(2).对上述(1)中的有线性神经网络预测单元、小波神经网络预测单元、RBF神经网络预测单元进行初始化，其中针对线性神经网络，可为各连接权限值[‑1,1]内的随机值。本发明提供的能够自适应专用网络中带宽动态路由方法具有可以真正做到动态和自适应的功能，从而可以提高系统适应突变情况的能力的优点。
一种能够自适应专用网络带宽动态路由方法

[发明专利]基于时延神经网络的锅炉参数建模方法-CN202010996988.7在审
发明人：张卫庆;管诗骈;于国强 -专利权人：江苏方天电力技术有限公司
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于时延神经网络的锅炉参数建模方法，包括如下步骤：步骤S1：选取静态辅助变量和动态辅助变量；步骤S2：对静态辅助变量和动态辅助变量进行时延神经网络拟合，获得基于时延神经网络结构的锅炉参数排放动态预测模型；步骤S3：对时延神经网络参数进行调整，得到基于时延神经网络的锅炉参数模型。本发明基于时延神经网络的锅炉参数建模方法，利用输入量动态化构造方法，融合静态建模和动态建模的优点，选取总燃料量的时延单元作为动态辅助变量，通过神经网络拟合，得到充分包含锅炉制粉系统动态特性的模型。
基于神经网络锅炉参数建模方法

[发明专利]基于最优结构搜索的神经网络动态加速平台设计方法及神经网络动态加速平台-CN201910175975.0有效
发明人：虞致国;马晓杰;顾晓峰;魏敬和 -专利权人：江南大学
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明提供一种基于最优结构搜索的神经网络动态加速平台设计方法，神经网络动态加速平台包括：控制端和硬件加速端；控制端用于训练控制神经网络，控制神经网络根据子神经网络所反馈的推论准确率以及预先设置的准确率精度要求，对子神经网络的结构进行更新并生成子神经网络结构参数，并对更新后的子神经网络进行再训练生成权重参数，同时生成配置文件发送至硬件加速端，配置文件包含子神经网络的结构参数与权重参数；当硬件加速端返回子神经网络推论准确率稳定以后，即搜索到硬件加速端上的子神经网络的最优结构；所述子神经网络为需要在硬件加速端进行推论加速的神经网络；本发明可动态地对需要进行硬件推论加速的子神经网络进行最优结构搜索。
基于最优结构搜索神经网络动态加速平台设计方法

[发明专利]动态图神经网络节点聚合优化方法、系统、设备及介质-CN202310041377.0在审
发明人：刘晓明;白红艳;张宇辰;沈超 -专利权人：人民网股份有限公司;西安交通大学
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明属于图神经网络领域，公开了一种动态图神经网络节点聚合优化方法、系统、设备及介质，包括获取动态图神经网络的各节点在目标时刻的待聚合信息；通过预设的强化学习模型，基于选定的初始时刻开始迭代至目标时刻，得到当前节点在目标时刻所选取的聚合时刻，作为当前节点的聚合策略；遍历动态图神经网络的各节点，得到动态图神经网络各节点的聚合策略；根据动态图神经网络各节点的聚合策略，聚合动态图神经网络的各节点在目标时刻的待聚合信息通过采用强化学习的聚合策略优化方式，可以自适应地优化节点聚合策略，有选择性地考虑节点过去的特征信息，进一步提高动态图神经网络的性能，有效解决具有动态特性分析要求的图数据挖掘任务。
动态神经网络节点聚合优化方法系统设备介质

[发明专利]基于动态卷积神经网络的火灾探测方法、装置及电子设备-CN202111448165.1在审
发明人：陈西江;杜晓妍;张俊倩;安庆 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于动态卷积神经网络的火灾探测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：获取火灾图像和非火灾图像，根据所述火灾图像和非火灾图像构建数据集；构建动态卷积神经网络，利用所述数据集对所述动态卷积神经网络进行训练，得到训练完备的动态卷积神经网络；获取待探测区域的实时视频数据，根据所述实时视频数据和所述训练完备的动态卷积神经网络得到火灾探测结果。本发明提供的基于动态卷积神经网络的火灾探测方法，提高了火灾探测精度，加快了检测速度。
基于动态卷积神经网络火灾探测方法装置电子设备

[发明专利]一种基于神经网络的二维角色动画生成方法和装置-CN201811590943.9有效
发明人：贺子彬;杜庆焜;胡文彬;张李京 -专利权人：武汉西山艺创文化有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T13/80 文献下载
摘要：一种基于神经网络的二维角色动画生成方法，包括：获取多张二维角色动态图片，并标记各张二维角色动态图片及其序列中各张静止帧的运动信息，以形成角色动态图片样本库；初始化深度卷积神经网络和循环神经网络，以建立角色动画生成神经网络模型；导入角色动态图片样本库作为训练集，由角色动画生成神经网络模型对角色动态图片样本库进行监督学习；输入同一角色的一对图片及指定动作类型，以利用训练完毕的角色动画生成神经网络模型，自动生成完整序列的二维角色动态图片本申请还公开了相应的基于神经网络的二维角色动画生成装置。
一种基于神经网络二维角色动画生成方法装置

[发明专利]一种融合脉冲神经网络和二值动态网络的脑状态识别方法-CN202210672689.7在审
发明人：崔砚;尧德中;徐如祥 -专利权人：四川省医学科学院·四川省人民医院
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种融合脉冲神经网络和二值动态网络的脑状态识别方法，本发明的方法包括脑电信号预处理，构建动态脑网络结构，对动态脑网络结构进行稀疏化处理获得二值动态脑网络，搭建脉冲神经网络结构，利用脉冲神经网络对二值动态脑网络进行特征提取，结合监督方式训练脉冲神经网络，获取脑状态识别分类模型。本发明通过融合脉冲神经网络和脑动态活动特性，不仅为脑活动模式的识别任务提供了新技术方案，也实现了对脑状态的有效识别和分类。
一种融合脉冲神经网络动态网络状态识别方法

[发明专利]一种基于动态神经网络的风速预测的方法及系统-CN201710696514.9在审
发明人：殷豪;黄圣权;杨跞;孟安波;曾云;刘哲 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-08-15 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态神经网络的风速预测的方法，包括获取预测日前n天风速数据；将所述预测日前n天数据输入预先训练好的动态神经网络并进行风速预测；得到所述动态神经网络输出的预测值。本发明采用动态神经网络预测模型预测实际风速，相比现有技术中使用组合模型对风速进行预测，其模型结构简单，在实际运用中步骤简单，方便操作。本发明还公开了一种基于动态神经网络的风速预测的系统。
一种基于动态神经网络风速预测方法系统

[发明专利]一种基于神经网络的二维特效图片生成方法和装置-CN201811561271.9有效
发明人：周湘君;强项;芦振华;甘靖山 -专利权人：武汉西山艺创文化有限公司
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：一种基于神经网络的二维特效图片生成方法，包括：获取多张二维特效动态图片，并标记各张二维特效动态图片及其序列中各张静止帧的特效信息，以形成特效动态图片样本库；初始化深度卷积神经网络和循环神经网络，以建立特效生成神经网络模型；导入特效动态图片样本库作为训练集，由特效生成神经网络模型对特效动态图片样本库进行监督学习；利用训练完毕的特效生成神经网络模型对输入的单张图片自动生成完整序列的二维特效动态图片。本申请还公开了相应的基于神经网络的二维特效图片生成装置。本申请的有益效果为：利用神经网络对单张图片辅助生成相应的完整序列的二维特效动态图片，能够方便快捷地对创作多套二维特效动态图片。
一种基于神经网络二维特效图片生成方法装置

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