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[发明专利]血管宽度估计模型建立方法和血管宽度估计模型-CN202211295057.X在审
发明人：周小虎;谢晓亮;陶可欣;刘市祺;李芮麒;奉振球;侯增广;李浩;黄德兴;姚泊先 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-10-21 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明提供一种血管宽度估计模型建立方法和血管宽度估计模型。该方法包括：通过血管标签生成算法获得训练集对应的血管宽度标签信息；建立初始血管宽度估计模型，包括宽度回归分支和回归器分类分支，宽度回归分支包括N个局部宽度回归器；采用训练集对N个局部宽度回归器进行训练，输出得到血管宽度预测信息；采用训练集对回归器分类分支进行训练，输出得到基于N个局部宽度回归器的分类概率预测信息；根据血管宽度预测信息与血管宽度标签信息之间的误差，以及分类概率预测信息与真实概率之间的误差建立损失函数；优化损失函数，更新初始血管宽度估计模型的参数，得到血管宽度估计模型。该方法建立的血管宽度估计模型的估计精度较高。
血管宽度估计模型建立方法

[发明专利]一种热轧带钢窄区间宽度控制的轧制方法-CN201410467638.6有效
发明人：邢俊芳;杨中方;张叶欣;陆凤慧;孙建伟;李正团 -专利权人：河北钢铁股份有限公司承德分公司
申请日： 2014-09-15 - 公布日： 2015-01-07 - 主分类号： B21B37/22 文献下载
摘要：一种热轧带钢窄区间宽度控制的轧制方法，属于轧钢和加工技术领域。通过在加热炉上料辊道上增加板坯测宽仪，这样板坯测宽仪测量的板坯宽度值有充足的时间传输给粗轧预计算模型,并解决了加热炉模型的赛迪模型和粗轧宽度预计算模型的西门子模型相互之间不能传输数据的难题，把板坯宽度精确值传输给粗轧预计算模型本发明用板坯测温仪转化为板坯冷态宽度输送给热轧钢带控制数学模型，使用实际测量板坯测宽代替计划板坯宽度，大大降低了宽度模型立辊轧制力计算值与实际值偏差，增强了宽度模型精度控制能力，大大提高了宽度模型计算精度因宽度模型精度的提高，宽度非计划品大大减少，据测算年创造效益385万元。
一种热轧带钢区间宽度控制轧制方法

[发明专利]基于单轮通信深宽联邦学习的病理图像组织分类方法及装置-CN202310444425.0在审
发明人：刘再毅;韩楚;邓天鹏;韩国强;林佳泰;赵秉超;陆铖;石镇维 -专利权人：广东省人民医院
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单轮通信深宽联邦学习的病理图像组织分类方法及装置，包括：全局模型的初始化；提取深度学习模型在不同的卷积阶段的多张不同尺度特征图，将多张不同尺度特征图经过特征压缩后将所有深度特征点并联为一个宽度特征向量；基于所述宽度特征向量得到宽度学习模型的宽度增强节点，根据所述宽度特征向量和宽度增强节点进行本地宽度学习模型的训练，宽度学习模型计算输出层的权重参数；本地模型将所述权重参数上传并聚合；利用更新后的全局模型进行病理图像组织分类预测本发明降低了各用户本地训练压力，简化了模型参数量，且实现了仅需一轮模型聚合就能达到良好分类预测预测效果。
基于通信联邦学习病理图像组织分类方法装置

[发明专利]模型确定方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质-CN202211595457.2有效
发明人：杨帅;颜泽鑫;刘枢;吕江波;沈小勇 -专利权人：深圳思谋信息科技有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请涉及一种模型确定方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。方法包括：从初始语义分割模型包括的多个卷积网络层中选取待优化的目标卷积网络层；从目标卷积网络层对应的宽度值集合中，选取目标卷积网络层对应的至少一个目标宽度值；基于各目标卷积网络层对应的各目标宽度值，生成至少一个候选宽度值组合；将初始语义分割模型中各目标卷积网络层的宽度值更新为候选宽度值组合中的目标宽度值，得到候选宽度值组合对应的待训练的语义分割模型；对每个待训练的语义分割模型进行训练，得到每个候选宽度值组合对应的已训练的语义分割模型；从各已训练的语义分割模型中确定目标语义分割模型。采用本方法能够提高获得所需语义分割模型的效率。
模型确定方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]烟丝宽度检测方法、装置和存储介质-CN202210821271.8在审
发明人：郭峰;吴国忠;吴玉生;郭泉忠;林智聪;沈科;黄绍先 -专利权人：厦门烟草工业有限责任公司
申请日： 2022-07-13 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种烟丝宽度检测方法、装置和存储介质，涉及烟草工艺及机器视觉技术应用领域。该方法包括：基于第一烟丝宽度检测模型，确定待检测烟丝的第一宽度值；基于第二烟丝宽度检测模型，确定待检测烟丝的第二宽度值；以及根据第一烟丝宽度检测模型和第二烟丝宽度检测模型的权重，以及第一宽度值和第二宽度值，得到待检测烟丝的实际宽度值。相比于采用人工抽选的方式检测烟丝的实际宽度值，本公开利用第一烟丝宽度检测模型和第二烟丝宽度检测模型自动检测烟丝宽度，能够提高发现异常烟丝的效率，并且能够减少产线工人的工作强度及质量漏检的风险，从而降低产线烟丝质量控制的风险
烟丝宽度检测方法装置存储介质

[发明专利]一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统-CN201910934165.9有效
发明人：唐英干;吴苏栗 -专利权人：燕山大学
申请日： 2019-09-29 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于宽度神经网络的图像超分辨率重建方法及系统，所述方法首先获取训练集图像和低分辨率图像；其次根据所述训练集图像构建宽度神经网络模型；然后采用正则化的相关熵准则训练所述宽度神经网络模型，获得宽度神经网络模型的参数；所述参数包括目标函数和输出层权值；最后根据所述低分辨率图像和带有参数的宽度神经网络模型确定高分辨率图像。本发明利用正则化的相关熵准则训练宽度神经网络模型，利用已训练的宽度神经网络模型对低分辨率图像进行超分辨率重建，构建的宽度神经网络模型结构简单、易于训练，图像重建时间短，提高了实际应用性。
一种基于宽度神经网络图像分辨率重建方法系统

[发明专利]压缩神经网络模型的方法、装置-CN202111457675.5有效
发明人：王桂彬;丛士钧;董昊;贾磊 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06N3/0495 文献下载
摘要：本公开提供了一种压缩神经网络模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及深度学习、云服务等人工智能技术领域。其中，压缩神经网络模型方法包括：获取待压缩神经网络模型；确定对应所述待压缩神经网络模型的第一比特宽度、第二比特宽度与目标稀疏率；根据所述第一比特宽度、所述第二比特宽度与所述目标稀疏率，得到目标数值；使用所述目标数值、所述第一比特宽度与所述第二比特宽度对所述待压缩神经网络模型进行压缩，得到所述待压缩神经网络模型的压缩结果。本公开能够简化神经网络模型的压缩步骤、提升神经网络模型的压缩效率。
压缩神经网络模型方法装置

[发明专利]阱电阻模型及利用该模型描述阱电阻的方法-CN202110191351.5有效
发明人：张晓东;张昊 -专利权人：华虹半导体（无锡）有限公司;上海华虹宏力半导体制造有限公司
申请日： 2021-02-20 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F30/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种阱电阻模型及利用该模型描述阱电阻的方法，其中，测量在不同温度下不同长度和宽度的阱电阻器件阵列的iv曲线；提取长度相同但宽度不同的器件的电压系数；获取电压系数随宽度变化的趋势；得到电压系数与宽度的幂律关系；利用该模型描述阱电阻特性，在芯片设计仿真使用。本发明的阱电阻模型将宽度方向的电压系数考虑在内，同时包含了电压系数在宽度方向和长度方向的依赖关系，这样利用该模型能够更加准确地描述阱电阻，不但适用于宽度较大的器件，而且也适用于宽度较小的器件。
电阻模型利用描述方法

[发明专利]一种圆锥破碎机排矿口宽度优化设定模型建模方法及系统-CN201910889763.9有效
发明人：马连成;张勇;段金利;王玉昆;马振;张岩;孙福畅 -专利权人：鞍钢集团矿业有限公司
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种圆锥破碎机排矿口宽度优化设定模型建模方法及系统包括圆锥破碎机、圆锥破碎机PLC控制系统、圆锥破碎机监控计算机和排矿口宽度优化模型计算机,圆锥破碎机排矿口宽度优化模型计算机通过网络从所述圆锥破碎机监控计算机中获取历史生产数据并将其用于排矿口宽度优化设定模型的建模样本数据，优化模型建立后，圆锥破碎机排矿口宽度优化模型计算机通过OPC通信技术读取圆锥破碎机PLC控制系统中的破碎机实时生产状态参数，获得模型输入变量X，经模型计算后得出优化的排矿口宽度设定值并通过OPC接口传送给圆锥破碎机PLC控制系统，圆锥破碎机PLC控制系统根据模型设定的排矿口宽度自动调节破碎机排矿口。
一种圆锥破碎机排矿口宽度优化设定模型建模方法系统

[发明专利]一种基于宽度学习的雷达高分辨距离像目标识别方法-CN202110770720.6在审
发明人：王鹏辉;孙嘉琪;丁军;刘宏伟;邵帅;陈渤;纠博;王英华 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-07-07 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于宽度学习的雷达高分辨距离像目标识别方法，包括：获取高分辨距离像数据并生成训练集；构建宽度学习模型；利用所述训练集对所述宽度学习模型进行训练，得到经训练的宽度学习模型；利用所述经训练的宽度学习模型对待识别的原始高分辨距离像数据进行识别本发明使用宽度学习模型对雷达高分辨距离像数据的高维特征进行提取，在保证识别精度的前提下，可以快速地对雷达目标进行识别，在预测精度、识别时间方面有着较为明显的优势。
一种基于宽度学习雷达分辨距离目标识别方法

[发明专利]一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法-CN202211264745.X有效
发明人：周建民;杨晓彤;尹洪妍 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于模糊宽度学习模型的轴承故障诊断方法，包括：构建基于宽度学习系统和模糊系统的初始模糊宽度学习模型；通过训练集数据对所述输出模糊宽度学习模型进行训练，得到目标模糊宽度学习模型，所述训练集数据包括多个带有故障类型标签的轴承振动信号数据；利用所述目标模糊宽度学习模型计算出待测试轴承振动信号数据的隶属度值，并根据所述隶属度值判断待测试轴承的故障类型。通过本申请，不仅大大缩短了学习时间，同时通过本模型来判断待测试轴承的故障类型，鲁棒性强，诊断速度快，故障诊断精度也很高。
一种基于模糊宽度学习模型轴承故障诊断方法

[发明专利]一种基于CNN的宽度学习分类方法-CN202010634517.1在审
发明人：夏旸;车海莺 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CNN的宽度学习分类方法，以下具体步骤：获得训练数据与测试数据；对训练数据与测试数据进行预处理；利用卷积神经网络CNN对训练数据进行特征提取，得到训练数据的特征映射，生成宽度学习基础模型的特征结点层；将上述映射的特征增强为随机生成权重的增强矩阵，生成宽度学习基础模型的增强结点层；由特征结点层与增强结点层构建输入矩阵，输入宽度学习模型进行训练，构建宽度学习基础模型；利用最终训练好的改进宽度学习模型。其技术方案要点是，在保证特征结点数量相似的情况下，CNN_BLS,比BLS具有更好的分类结果，同时在与ELM模型的对比中，保留了宽度学习系统的原有的高效率，具有更好的综合效果。
一种基于 cnn 宽度学习分类方法

[发明专利]电阻模型及其提取方法-CN201910231064.5有效
发明人：王伟 -专利权人：上海华力集成电路制造有限公司
申请日： 2019-03-26 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G06F30/373 文献下载
摘要：本发明涉及一种电阻模型，涉及半导体集成电路，将影响电阻的电压系数的电阻宽度W及电阻方块数sqr的特征因子引入到电阻模型中来优化电阻模型精度，并采用人工智能算法优化影响电阻的电压系数的电阻宽度W及电阻方块数sqr的特征因子，直至根据以优化的电阻宽度调整因子和电阻方块数调整因子为电阻宽度调整因子和电阻方块数调整因子的电阻模型得到的误差收敛满足要求，则输出优化的电阻宽度调整因子和电阻方块数调整因子，并将优化的电阻宽度调整因子和电阻方块数调整因子作为电阻模型的电阻宽度调整因子和电阻方块数调整因子，使得该新型电阻模型能够更好、更准确的反应电阻器件的特性。
电阻模型及其提取方法

[发明专利]一种热轧带钢宽度控制的方法-CN201110431519.1有效
发明人：盛磊;葛晓;孙建林;李卫东;谭耘宇;董刚;高媛 -专利权人：上海梅山钢铁股份有限公司
申请日： 2011-12-21 - 公布日： 2013-06-26 - 主分类号： B21B37/22 文献下载
摘要：本发明属于热轧生产控制技术领域，是一种热轧带钢宽度控制的方法，在控宽设备立辊轧机前后增设测宽装置，实时采集水平轧机前后带坯宽度数据；带坯进入轧机前把实时宽度数据给数据采集系统，数据采集系统给模型系统；模型系统根据实际采集的宽度数据和模型预计算的预测数据进行比较，确定是否要对宽度控制进行修正，如宽度扰动较大先进行宽度开环前馈控制；当带坯离开控宽设备和水平轧机后，轧机后宽度检测设备把相应的数据发送给模型系统，模型系统再进行重新计算，由基础自动化实现立辊的在线控制本发明在板坯来料进入宽度控制设备前先对板坯来料进行宽度检测，对基础自动化系统控制设备进行动态修正，从而减少宽度扰动，实现宽度前馈加反馈动态控制。
一种热轧带钢宽度控制方法

[发明专利]使用各向异性核的、基于多代理的参数选择的系统及方法-CN201310021716.5有效
发明人：阿尼班·巴苏德哈尔 -专利权人：利弗莫尔软件技术公司
申请日： 2013-01-21 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：描述了一种使用多个元模型进行产品的设计优化的方法。采用共同的核函数构建第一元模型和第二元模型。核宽度参数是第一元模型的输出或结果，而第二元模型需要一组先验限定的、大致相似的核宽度参数。进一步地，采用各向异性核构建第二元模型。分两个阶段训练第一和第二元模型。在第一阶段，通过使（数值模拟中获得的）已知响应符合具有一个或多个预测趋势的第一元模型获得核宽度参数。结果，各自从各个预测趋势中获得一组或多组的核宽度参数值。通过用代数法组合获得的核宽度参数衍生出额外的核宽度参数组。随后通过已知响应的交叉验证、使用N个试验组的元模型参数值训练第二元模型，所述N个试验组的元模型参数值包括在第一阶段确定的核宽度参数值和其他参数的各个组合。
设计优化使用各向异性基于代理参数选择系统方法

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