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[发明专利]一种基于DBN的序列错误数预测方法-CN201910519139.X有效
发明人：林劼;沈琳;江育娥 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明公开一种基于DBN的序列错误数预测方法，其包括以下步骤：步骤1，计算序列以及整个数据集的K‑mers词频；步骤2，计算序列的错误数；步骤3，数据归一化并乱序化；步骤4，划分训练集、测试集；步骤5，基于DBN构建神经网络模型；步骤6，预测序列的错误数。本发明通过使用DBN进行回归，对生物序列的错误数进行预测，试图在回归预测的层面上对生物序列进行分析，以期能从大量的生物序列数据中获得隐藏的有价值的生物信息，从而使得现有技术中存在的预测结果不够准确、合理的问题得到缓解
一种基于 dbn 序列错误预测方法

[发明专利]一种全自动化的人脸识别校准检测方法-CN201810448835.1在审
发明人：李振合;林水养 -专利权人：深圳尊豪网络科技股份有限公司
申请日： 2018-05-11 - 公布日： 2018-08-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种全自动化的人脸识别校准检测方法，包括对数据库中的大量人脸图像，利用LBP算子来提取描述人脸图像局部纹理特征；将LBP纹理特征作为DBN的输入，进行DBN训练；将摄像头获取到的需识别的人脸图像，利用LBP算子进行特征提取后，在DBN顶层识别人脸图像，与数据库中的特征进行比对，当结果为真时，实现人脸识别检测。
人脸图像人脸识别全自动化校准检测数据库算子局部纹理特征摄像头特征提取纹理特征精准度校准顶层准确率比对检测

[发明专利]一种基于深度置信网的数据流系统资源预测机制-CN201910080222.1在审
发明人：任鹏程;张卫山;房凯 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2019-01-28 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度置信网(DBN)的数据流系统资源预测机制，采用无监督的深度学习，以DBN为基础，进行时间序列分析来实现。该机制分为两个阶段，数据预处理和模型训练阶段：数据预处理阶段主要采取平滑的方法对数据进行预处理，从原始的时间序列数据生成一个差分变换以消除数据中的线性因素；模型训练阶段由两层RBMs构成的DBN网络模型对数据进行拟合训练
数据流系统数据预处理模型训练资源预测置信预处理时间序列分析时间序列数据长期负载短期负载节点负载网络模型学习机制无监督平滑预测两层拟合分析学习

[发明专利]一种使用DBN多域特征提取的立体车库电机故障诊断方法-CN202010796343.9在审
发明人：李涛;牛丹;李凡;陈夕松;孙长银;李永胜;朱史峰 -专利权人：江苏聚力智能机械股份有限公司
申请日： 2020-08-10 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种使用DBN多域特征提取的立体车库电机故障诊断方法，包括：对立体车库齿轮减速电机的振动信号进行时频域特征提取；利用DBN模型对时频域特征指标进行进一步的深度特征提取；将深度提取的特征输入到训练好的使用DBN进行多域的深度特征提取，可以提取到更深层的振动信号特征，提高电机故障诊断的准确率，同时提高立体车库电机的维护效率。
一种使用 dbn 特征提取立体车库电机故障诊断方法

[发明专利]分色镜阵列以及光检测装置-CN201880098119.3在审
发明人：穴泽隆;伊名波良仁;山本周平;中泽太朗 -专利权人：株式会社日立高新技术
申请日： 2018-10-12 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G01J3/36 文献下载
摘要：本公开的分色镜阵列在右手系XYZ正交坐标系中，具备沿X轴的正方向相互平行地排列m个(m≥2)分色镜DA1～DAm的第一组和沿X轴的负方向相互平行地排列n个(n≥2)分色镜DB1～DBn的第二组。DA1～DAm的入射面及DB1～DBn的入射面与XZ平面垂直。并且，将DA1～DAm的入射面的法线投影到XZ平面的直线在XZ平面上的倾斜度为负，将DB1～DBn的入射面的法线投影到XZ平面所形成的直线在XZ平面上的倾斜度为正。
分色镜阵列以及检测装置

[发明专利]断面水质中的氨氮含量预测方法及装置-CN202011120923.2在审
发明人：闫健卓;高雅;于涌川 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-10-19 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种断面水质中的氨氮含量预测方法及装置，该方法包括：将待预测水质区域的当前水质因子输入到DBN模型，输出当前水质因子的特征向量；将当前水质因子的特征向量输入到LSSVR模型，输出所述待预测水质区域的氨氮含量；其中，所述DBN模型和LSSVR模型根据预先获取的历史水质因子和所述历史水质因子对应的预先获取的氨氮含量进行训练获取。本发明实施例将DBN模型和LSSVR模型结合，实现降低当前水质因子的维度的同时，从当前水质因子中深度挖掘和提取影响氨氮含量的本质特征，有效提高水质中的氨氮含量预测精度。
断面水质中的含量预测方法装置

[发明专利]在环境空气预报中基于深度信念网络的数据融合的方法-CN202010835732.8在审
发明人：马元婧;王宁;李俊双;祁柏林;王帅;杜毅明;王世海;王兴刚;范秋枫 -专利权人：中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司
申请日： 2020-08-19 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度信念网络的数据融合在环境空气预报中应用的方法，该方法首先将监测点位的大气数据和气象数据进行预处理，去除缺测值，并对数据进行归一化处理，然后将处理后的数据输入深度信念网络(DBN)进行训练，得到训练模型，通过深度信念网络(DBN)模型对数据进行数据融合，将融合后的数据应用在环境空气预报中，并将结果返回给用户。本发明通过深度信念网络(DBN)进行数据融合的方法，相比于使用D‑S证据理论方法，降低了环境空气预报的误差，提高了相应的准确性，同时可以实现智能化监测。
环境空气预报基于深度信念网络数据融合方法

[发明专利]基于DBN-OCSVM的空气质量数据异常检测模型-CN202310660616.0在审
发明人：邹堉莹;项衍;杨建文;刘岳阳;丁琪芮;符天睿;路然;王继云 -专利权人：安徽大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型，包括数据处理阶段、数据异常检测阶段、模型分析阶段；所述数据处理系阶段包括数据的预处理、特征分析以及回归模型分析数据并计算数据影响因子的相关性关系；所述数据异常检测包括数据的整理分析、将提取的时空特征输入到DBN神经网络中，进行监督学习，作为分类器使用；所述模型分析阶段主要包括：首先进行了基于OCSVM高维异常检测，通过运用分类混淆矩阵（Confusion本发明新型涉及空气检测技术领域，具体为具体为基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型。
基于 dbn ocsvm 空气质量数据异常检测模型

[发明专利]基于DBN和RF算法的帕金森病语音数据分类系统-CN201711007973.8有效
发明人：李勇明;肖洁;王品;谢廷杰;郑源林;张小恒;颜芳 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-10-25 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G10L15/08 文献下载
摘要：本发明公开一种基于DBN和RF算法的帕金森病语音数据分类系统，其特征在于包括：语音数据输入模块，用于采集待测患者的语音数据；分类识别器，用于对所述语音数据进行分类识别，该分类识别器包括基于DBN深度信念网络的特征变换模块和基于其效果是：将DBN引入到帕金森病语音数据分类系统中，通过非线性变换引入了更好的特征，从而获得更加满意的准确度，确保了帕金森病诊断的准确性。
基于 dbn rf 算法帕金森病语音数据分类系统

[发明专利]猪捷申病毒DBN-10021株全基因组序列，测定其的引物及其应用-CN201210269306.8有效
发明人：宫晓文;王美君;张志榜;焦连国;王贵华;赵亚荣 -专利权人：北京大北农科技集团股份有限公司;福州大北农生物技术有限公司
申请日： 2012-07-31 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： C12N15/34 文献下载
摘要：本发明公开了猪捷申病毒DBN-10021株全基因组序列，测定其的引物及其应用。本发明提供的猪捷申病毒DBN-10021株全基因组序列如SEQ ID No.1所示。本发明的提供用于扩增所述猪捷申病毒DBN-10021株全基因组序列的引物，其包括序列如SEQ ID No.2~13所示的引物。
猪捷申病毒 dbn 10021 基因组序列测定引物及其应用

[发明专利]基于SAR-SIFT和DBN的SAR图像分类方法-CN201610206107.0有效
发明人：焦李成;屈嵘;王雅依;张丹;马文萍;马晶晶;尚荣华;赵进;赵佳琦;侯彪;杨淑媛 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-04-05 - 公布日： 2018-11-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SAR‑SIFT和DBN的SAR图像分类方法，主要解决了合成孔径雷达图像分类问题。输入整数类型SAR图像矩阵；(2)转换SAR图像矩阵；(3)提取SAR‑SIFT特征；(4)最大池化处理；(5)归一化；(6)训练四个受限玻耳兹曼机RBM；(7)训练softmax分类器；(8)构建深度置信网DBN本发明提取了合成孔径雷达图像的SAR‑SIFT特征，采用了深度置信网DBN，逐层地学习特征，保留了雷达图像的信息完整性，挖掘了深度信息，具有良好的分类效果，可用于SAR图像分类。
基于 sar sift dbn 图像分类方法

[发明专利]一种直拉硅单晶提拉速度-晶体直径辨识模型建模方法-CN201910026707.2有效
发明人：刘丁;张晶 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2019-01-11 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：1、多次采样，记录直拉硅单晶在不同采样时刻k下的提拉速度和晶体直径，形成不同采样时刻k下的多组数据对；步骤2、确定得到具体的关于直拉硅单晶的提拉速度和晶体直径的离散时间非线性系统模型表达式；步骤3、对DBN网络进行训练；步骤4、将训练好的DBN网络作为直拉硅单晶提拉速度‑晶体直径辨识模型。本发明一种直拉硅单晶提拉速度‑晶体直径辨识模型建模方法解决了现有技术采用DBN网络进行训练存在的不足。
一种直拉硅单晶提拉速度晶体直径辨识模型建模方法

[发明专利]对量子通信网络中多网元数据进行预测的方法及系统-CN202111089520.0有效
发明人：陈柱;夏晨臣;王平;陈德华;王旭东;张玲君;翟学锋;张远旸 -专利权人：国科量子通信网络有限公司
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04B10/70 文献下载
摘要：其中，对量子通信网络中多网元数据进行预测的方法，包括：获取量子通信网络中的多网元数据；对多网元数据进行数据预处理；以及利用LSTM‑DBN网络模型对预处理后的多网元数据进行预测，获得下一时刻多网元数据的预测值，其中，LSTM‑DBN网络模型包括LSTM模型和DBN模型，下一时刻多网元数据的预测值包括下一时刻所述量子通信的网络状态和下一时刻的多网元数据。通过本发明中的方法，能够充分利用LSTM模型和DBN模型的特征，并且在保障网络模型的可靠性的同时提高预测精确度。
量子通信网络中多网元数据进行预测方法系统

[发明专利]动态贝叶斯网络的维特比路径生成-CN03827127.3无效
发明人： W·胡;Y·张 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2003-09-30 - 公布日： 2006-09-27 - 主分类号： G06F17/00 文献下载
摘要：提供为DBN生成维特比路径的方法、系统和设备。DBN被转换为连接树链，其中每棵树表示一个进行决策的过程。这些树被正向迭代并在正向迭代(正向传送)期间生成维特比路径。
动态贝叶斯网络路径生成

[发明专利]一种自适应考虑无关特征干扰的变压器故障识别算法-CN202110455495.7在审
发明人：刘展程;王爽;鲁少阳 -专利权人：三峡大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种自适应考虑无关特征干扰的变压器故障识别算法，它包括以下步骤：步骤一：对变压器故障数据进行收集，并用Min‑Max标准化预处理收集来的变压器故障数据；步骤二：训练受限玻尔兹曼机（RBM），并全局调整RBM间的连接权重，由此得出合适的DBN模型；步骤三：优化DBN模型，提高故障识别率和模型泛化性能；步骤四：利用优化过的DBN模型对变压器故障进行识别。
一种自适应考虑无关特征干扰变压器故障识别算法