专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于小波与改进RBFNN的ABR信号提取方法-CN202210246288.5在审
  • 刘雨;林海军 - 哈尔滨理工大学
  • 2022-03-14 - 2022-06-10 - A61B5/369
  • 本发明属于生物电信号处理技术领域,本发明公开了一种基于小波与改进RBFNN的ABR信号提取方法,针对传统RBFNN提取ABR信号时,提取效果受输入信号信噪比影响较大,信噪比高时提取效果好,信噪比低时提取效果差这一缺陷,本发明使用小波分析法对输入信号进行预处理,滤除眼电、心电、肌电等噪声信号,提高含噪信号的信噪比,针对传统RBFNN使用的LMS收敛算法无法使RBFNN的收敛速率与收敛误差同时达到最优的缺陷,本发明使用遗传算法对RBFNN进行优化,提高收敛速率,通过算法融合实现对ABR信号的提取。
  • 一种基于改进rbfnnabr信号提取方法
  • [发明专利]一种水下航行器用神经网络辅助组合导航方法-CN201410643141.5有效
  • 徐晓苏;周峰;张涛;汤郡郡;田泽鑫;金博楠 - 东南大学
  • 2014-11-13 - 2017-06-16 - G01C21/00
  • 本发明由捷联惯性导航系统SINS、多普勒测速仪DVL、磁航向仪MCP和地形辅助导航系统TAN组成,采用径向基函数神经网络(RBFNN)辅助卡尔曼滤波的分散滤波结构和容错方法完成组合导航。在无故障时间段,RBFNN为在线学习模式,SINS与各辅助系统的观测量之差作为RBFNN的期望输出,经误差补偿后的加速度计的输出fb和陀螺仪的输出作为RBFNN的输入;当SINS作为参考系统与各辅助系统组成的子系统发生故障时,立即切换到RBFNN预测模式,预测输出作为相应子滤波器的量测输入。相比于发生故障时的SINS模式,RBFNN模式的导航精度有所提高,尤其当故障恢复时间相对较长时,其导航精度提高的尤为明显。
  • 一种水下航行器用神经网络辅助组合导航方法
  • [发明专利]用于插值不同输入的方法和系统-CN201980056102.6在审
  • G·韦迪希 - 奇跃公司
  • 2019-06-19 - 2021-04-02 - G06K9/00
  • 径向基函数神经网络(RBFNN)可以用于对数字角色的姿势进行插值。RBFNN的输入参数可以按数据类型(例如,角度相对于线性)来分离,并且可以通过特定于数据类型的距离函数(例如,使用角度距离函数用于角度输入数据)在RBFNN内进行操作。RBFNN的输出参数可以是一组独立值,其可以组合成组合值(例如,表示SO(3)空间中的x、y、z、w角度值)。
  • 用于不同输入方法系统

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