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[发明专利]基于MLP的动态区域联合短时降水预报方法-CN201810902495.5有效
发明人：张鹏程;贾旸旸;王继民;吉顺慧;赵齐;金慧颖 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-08-09 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MLP的动态区域联合短时降水预报方法，该方法包括如下步骤：数据预处理，主要包括离差标准化和PCA；MLP的结构选择和参数训练，通过贪心算法确定MLP的广度和宽度，再调整MLP的权重和偏置；范围参数确定和模型优化，不同的感知范围意味着不同的MLP个数，通过动态改变范围来优化模型，MLP的个数在预报过程中是动态变化的。第二个步骤在两个地区之间建立MLP，并选择最优MLP。第三个步骤确定模型中使用的MLP的个数，并通过动态调整MLP个数来优化模型。
基于 mlp 动态区域联合降水预报方法

[发明专利]一种应用于NeRF训练过程的知识蒸馏方法、装置和设备-CN202310508850.1在审
发明人：项乐宏;王翀;夏银水;李裕麒;郑瑜杰 -专利权人：乐歌人体工学科技股份有限公司
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供了一种应用于NeRF训练过程的知识蒸馏方法、装置和设备，所述知识蒸馏方法包括：步骤S1：预先对多个不同的基础场景进行训练，得到多个不同的预训练MLP模型；步骤S2：对新场景下的目标MLP模型进行训练，并将多个预训练MLP模型包含的各种场景信息泛化到所述新场景下的所述目标MLP模型中；其中，根据所述新场景与多个所述基础场景之间相似度的不同，所述目标MLP模型接收多个所述预训练MLP模型不同程度的指导；步骤S3：根据收敛后的目标MLP模型推理出新场景。本发明解决了NeRF训练过程中需要大量采样，其训练速度较慢，且经过训练的MLP网络难以泛化到其他场景的问题。
一种应用于 nerf 训练过程知识蒸馏方法装置设备

[发明专利]一种基于MLP的NMR弛豫时间反演方法-CN202010664775.4有效
发明人：陈黎;陈俊飞;杨春升;刘朝阳;陈方 -专利权人：中国科学院精密测量科学与技术创新研究院;湖北光谷实验室
申请日： 2020-07-10 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于MLP的NMR弛豫时间反演方法，建立训练数据集；建立MLP网络模型及预定义损失函数；对建立的MLP网络模型进行训练，获得模拟NMR横向弛豫衰减信号与预期NMR横向弛豫时间分布的最佳映射关系，对MLP网络模型的超参数进行调整，提高MLP网络模型的泛化能力。本发明提出了构建MLP网络模型来学习模拟NMR横向弛豫衰减信号和预期NMR横向弛豫时间分布之间的映射关系，能够获得更准确的特征表示。
一种基于 mlp nmr 弛豫时间反演方法

[发明专利]一种鸡MLP蛋白多克隆抗体及其制备方法与应用-CN201910505799.2在审
发明人：单艳菊;束婧婷;章明;姬改革;屠云洁;邹剑敏;刘一帆;巨晓军;肖芹;盛中伟;张笛 -专利权人：江苏省家禽科学研究所
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： C07K16/18 文献下载
摘要：本发明提供了一种鸡MLP蛋白多克隆抗体及其制备方法与应用，该方法包括以下步骤：(1)构建含有SEQ ID No：1所示核苷酸序列的重组表达质粒，将所述重组表达质粒转化表达菌获得重组蛋白抗原；(2)将所述重组蛋白抗原免疫动物，经血清分离纯化获得鸡MLP蛋白多克隆抗体。本发明还提供了所述的鸡MLP蛋白多克隆抗体在检测鸡组织或细胞中MLP蛋白中的应用。本发明制得的鸡MLP蛋白多克隆抗体特异性强，能够特异性识别鸡组织中或细胞中的MLP蛋白，为MLP在鸡上的功能研究提供了重要工具。
多克隆抗体蛋白重组表达质粒重组蛋白抗原鸡组织种鸡制备应用核苷酸序列特异性识别细胞功能研究免疫动物特异性强血清分离重要工具构建检测转化

[发明专利]MLP神经网络的生成方法、物品推荐方法及其装置-CN202310375959.2在审
发明人：孙逊;龙超;鲜学丰 -专利权人：苏州市职业大学（苏州开放大学）
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06Q30/0601 文献下载
摘要：本发明公开了一种MLP神经网络的生成方法、物品推荐方法及其装置，所述生成方法包括以下步骤：获取多个交互序列，每个交互序列均包含有用户以及与所述用户有过交互的若干物品；创建MLP神经网络，所述MLP神经网络设置有嵌入层、全局编码层和局部编码层；基于所有交互队列，对所述MLP神经网络进行训练。从而得到了准确性高的MLP神经网络。
mlp 神经网络生成方法物品推荐及其装置

[发明专利]一种前置核的RBF-MLP混合结构神经网络分类器-CN201910049409.5在审
发明人：闻辉;黄金火;严涛;徐航;陈德礼;林元模;李同彬 -专利权人：莆田学院
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2019-06-07 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种前置核的RBF‑MLP混合结构神经网络分类器，包括输入层、输出层；还包括RBF隐藏层，由一组不同参数的高斯核函数组成；MLP隐藏层，由RBF隐藏层到输出层之间的各层节点组成。本发明将RBF网络稳定性好的优点和MLP网络泛化能力强的优点有效结合，经过RBF网络核映射后，使得原始样本的可分性得到了改善，当映射后的样本作为后续所连接MLP网络的输入，可以有效改善MLP神经网络的收敛速度及陷入局部最小的风险，同时降低了对MLP网络隐节点参数的经验选取的依赖。因此可以对训练样本空间进行更有效的学习，同时有效改善了单一RBF网络及MLP网络的分类性能。
隐藏层神经网络分类器混合结构输出层映射前置网络高斯核函数分类性能节点参数节点组成神经网络训练样本有效结合原始样本可分性能力强输入层收敛样本学习

[发明专利]基于DC-swin-mlp网络的图像分类方法-CN202310517460.0在审
发明人：陈昱莅;白佳洋;陆铖;陈国萍 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于DC‑swin‑mlp网络的图像分类方法，由数据集预处理、构建DC‑swin‑mlp网络、训练DC‑swin‑mlp网络、保存模型、验证DC‑swin‑mlp网络、测试DC‑swin‑mlp网络步骤组成DC‑swin‑mlp网络模型由主分支网络与特征融合模块、辅助分支网络依次串联构成，主分支网络以Swin‑tiny为骨干网络提取特征，与多层感知机模块相连进行图像分类；特征融合模块由通道注意力机制模块与基于空间注意力机制模块并联构成；辅助分支网络在以Swin‑tiny结构为主干的基础上，添加一个卷积模块引入了归纳偏置，构建成DC‑swin‑mlp网络，此网络利用图像中的有效信息，使网络在训练过程中对重要特征权重增强，对图像进行分类准确
基于 dc swin mlp 网络图像分类方法

[发明专利]一种基于AFSA-MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度预测方法-CN202310458943.8在审
发明人：王磊;李世保 -专利权人：安徽理工大学
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明属于煤矿安全开采技术领域内的一种基于AFSA‑MLP神经网络模型的综放开采导水裂隙带高度预测方法，包括采集导水裂隙带高度影响因素数据和实测数据，标准化处理后分类得到训练集数据和测试集数据，根据分类后数据初始化MLP神经网络模型的权重矩阵和偏置量矩阵，采用AFSA算法优化MLP神经网络模型得到最优权重矩阵和最优偏置量矩阵以得出AFSA‑MLP神经网络模型，将测试集数据代入AFSA‑MLP神经网络模型中得到输出值，再进行反标准化处理得到预测值并进行精度判断；本发明在综合分析综放开采覆岩导水裂隙带高度影响因素，并采用AFSA智能算法优化MLP的权重和偏置量弥补MLP神经网络在误差反传过程中的缺陷，构建基于AFSA‑MLP
一种基于 afsa mlp 神经网络模型开采裂隙高度预测方法

[发明专利]一种基于CSSNet的医学图像分割方法-CN202211101359.9在审
发明人：邵叶秦;周昆阳;许昌炎;桑子江;施佺 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种基于级联空间移位网络（Cascaded Spatial Shift Network，CSSNet）的医学图像分割方法，其中CSSNet是用于医学图像分割的新型Multilayer Perceptron（MLP具体而言，本发明中的CSSNet采用分层金字塔结构来获取多尺度特征图，以解决MLP模型中图像分辨率固定的问题。为了避免医学图像数据集上的过拟合问题，本发明从MLP模型中移除标记混合MLP块，避免其全局接受域导致的大量参数。然而，由于MLP模型中剩余的Channel MLP块的接收野较小，无法在不同空间位置之间进行信息通信。因此，本发明提出了一个级联的空间移位块，以扩大接收野，用于特征提取。
一种基于 cssnet 医学图像分割方法

[发明专利]一种实现MLP-MIXER图像分类的方法及其装置-CN202310843090.X在审
发明人：潘红兵;李佚珲;傅高鸣;彭成磊;王宇宣 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种实现MLP‑MIXER图像分类算法的方法及其装置。该方法包括如下步骤：S1、预处理输入图像得到二维数据；S2、将数据层归一化防止训练过拟合，完成令牌MLP；S3、完成层归一化和通道MLP；S4、模型深度为N，重复N次S2‑S3，完成整个特征提取过程；S5其中，令牌MLP和通道MLP中采用DRAM阵列完成转置，使用FLASH阵列完成MLP的矩阵乘运算，使用加法电路完成跳过连接。
一种实现 mlp mixer 图像分类方法及其装置

[发明专利]一种基于蝗虫算法优化MLP神经网络的信用风险预测方法-CN202011536718.4在审
发明人：江远强 -专利权人：百维金科（上海）信息科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明涉及互联网金融行业的风控技术领域，尤其为一种基于蝗虫算法优化MLP神经网络的信用风险预测方法，包括六个步骤，采用了蝗虫算法，与其他优化算法相比，蝗虫算法只有一个位置矢量，所有目标都将参与每一个目标的位置更新，通过该算法优化训练完成的MLP神经网络具有结构简单、稳定性强、参数较少、收敛较快等优点，通过设置的蝗虫优化的MLP神经网络，不仅可以在最大程度上避免MLP模型陷入局部最优解和过快收敛，还可以针对MLP
一种基于蝗虫算法优化 mlp 神经网络信用风险预测方法

[发明专利]预测手势的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310210643.8在审
发明人：祁星群;李林橙;吕唐杰;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请提供一种预测手势的方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取待预测目标的身体特征；将身体特征分别输入到训练获取的两个MLP模型中，得到两个单手特征；基于两个所述单手特征得到与所述待预测目标对应的预测手势；其中，训练每个所述MLP模型的过程包括：基于所述MLP模型对应的单手真值来约束所述MLP模型的输出，从而通过两个分开训练的MLP模型分别获取两个手的单手特征，避免了由于双手的不对称运动所导致的被预测的手势不自然的问题
预测手势方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种车辆行为预测方法、装置及电子设备-CN202211511577.X在审
发明人：伍淑莉 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：方法包括如下步骤：在指定架构下搭建LSTM‑MLP模型，通过开源数据集NGSIM提取训练和测试所需要的输入特征，输入特征包括训练数据和测试数据，输入特征通过开源数据集NGSIM将每段车辆轨迹序列分为M类，并将M类的车辆轨迹序列按时间整理成矩阵的形式，以获得经过预处理的训练数据和测试数据，训练数据和测试数据均具有相应的数据标签，利用经过预处理的训练数据训练LSTM‑MLP模型，得到训练后的LSTM‑MLP模型，利用经过预处理的测试数据对训练后的LSTM‑MLP模型进行测试，得到经过测试的LSTM‑MLP模型，经过测试的LSTM‑MLP模型用于根据车辆的待识别输入特征，输出预测结果。
一种车辆行为预测方法装置电子设备

[发明专利]一种基于U-MLP网络的勘探数据初至拾取方法-CN202210938581.8在审
发明人：余瀚;王庆丰;沙乐天;陈春玲 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于U‑MLP网络的勘探数据初至拾取方法，该方法获取的初至在折射波静校正、层析成像勘探、垂直地震剖面解释等过程中有着非常重要的作用。该方法步骤为：根据地下主要物理场参数，利用算法生成不同地层模型下的模拟信号，构建数据集；构建图像分割网络U‑MLP，U‑MLP网络遵循UNet的5层编码器‑解码器架构，并有跳跃连接，并且加入MLP模块代替了底层的卷积模块；本发明构建的U‑MLP网络在卷积阶段只有一个卷积层，减少了卷积的运算量，然后把轴向移动标记化MLP块引入了UNet，由于标记化的特征维数较少，能够显著减少参数的数量和计算复杂度，提高初至拾取的性能。
一种基于 mlp 网络勘探数据拾取方法

[发明专利]基于LSTM和MLP的叠加神经网络预测地热产能方法-CN202011505944.6有效
发明人：石宇;宋先知;李根生;黄中伟;杨睿月;宋国锋;许富强 -专利权人：西南交通大学;中国石油大学（北京）
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LSTM和MLP的叠加神经网络预测地热产能方法，应用于地热产能预测领域，具体步骤为：利用多层LSTM网络学习时序数据之间的关联；将LSTM网络的输出值使用linear激活函数进行转换，得到转换后的数据；将所述转换后的数据与约束数据串联作为MLP网络的输入值，所述MLP网络学习所述约束数据和所述时序数据之间的非线性关系；所述MLP网络输出所述时序数据下一时刻的预测值。本发明方法结合了MLP处理非线性映射关系和LSTM处理序列数据的优势，并将约束数据和时序数据结合，能够对地热产能进行更准确、更稳定的数据预测。
基于 lstm mlp 叠加神经网络预测地热产能方法

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