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[发明专利]一种基于RNN-Markov组合模型的工艺质量预测方法-CN202310728318.0在审
发明人：易斌;李雯琦;唐军;林文强;方俊俊;秦鹏;高宇雷;高晓华;张立斌;周晓龙;周冰;谭国治;何邦华;刘丹楹;许晓黎;聂蓉 -专利权人：云南中烟工业有限责任公司
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RNN‑Markov组合模型的工艺质量预测方法，包括以下步骤：(1)数据采集；(2)构建RNN网络模型，输出训练集和测试集的工艺质量指标预测值；(3)划分Markov模型的状态空间；(4)得到Markov模型的状态转移概率矩阵；(5)对RNN网络模型测试集的工艺质量指标预测值进行修正，得到RNN‑Markov组合模型的工艺质量指标预测值；(6)验证RNN‑Markov组合模型预测方法的有效性和准确性
一种基于 rnn markov 组合模型工艺质量预测方法

[发明专利]用于多核优化循环神经网络的系统和方法-CN201611132073.1有效
发明人：格雷戈里·迪莫斯;阿维尼·汉奈;布赖恩·卡坦扎罗;达理奥·阿默迪;艾瑞克·艾乐森;耶西·恩格尔;舒哈布拉塔·森古普帕 -专利权人：百度（美国）有限责任公司
申请日： 2016-12-09 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开用于多核优化循环神经网络(RNN)架构的系统和方法。各种架构根据给定的处理器的多整体式同步并行(MBSP)模型来影响通信操作和同步操作。称为MBSP‑RNN的所得的网络架构族类似具有相同数量的参数的常规RNN那样执行，但是在映射至现代通用处理器上时，显著更为有效。由于在计算效率上大幅提高，因此，对于固定计算预算来说，MBSP‑RNN在应用诸如端对端的语音识别上优于RNN。
用于多核优化循环神经网络系统方法

[发明专利]管理至少一个核心网络中的过载-CN201580059637.0在审
发明人： A·森顿扎;L-B·奥尔森 -专利权人：瑞典爱立信有限公司
申请日： 2015-09-25 - 公布日： 2017-08-18 - 主分类号： H04W28/02 文献下载
摘要：用于管理至少一个核心网络(110)中的过载的共享无线电网络节点RNN(102)及其中的方法。共享RNN被配置为服务于无线设备(104)。无线设备和共享RNN在连接到至少一个核心网络的无线通信网络(105)中操作。共享RNN从无线设备接收连接请求。连接请求包括映射参数，映射参数被配置为映射到至少一个核心网络中所包括的、并且连接到共享RNN的移动性管理实体MME(112)。此外，当MME过载时，共享RNN拒绝或重定向连接请求。
管理至少一个核心网络中的过载

[发明专利]基于FPGA的癫痫脑电信号分类方法、实现方法及装置-CN202210922613.5在审
发明人：仲伟峰;徐文浩 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FPGA的癫痫脑电信号分类方法、实现方法及装置，在FPGA上构建适用于癫痫脑电信号分类的RNN网络结构模型硬逻辑，RNN网络结构模型依次包括输入层、Bi‑LSTM层、Dropout层、全连接层、Softmax层和分类输出层；建立RNN网络结构模型各层的IP核，采用同步数据流法将RNN网络结构模型中各层的IP核连接，并在相邻IP核之间插入AXI4‑Streaming寄存器片；接收癫痫脑电信号特征训练数据，RNN网络结构模型，调整RNN网络结构模型权重值直至得到分类准确率最高的模型，并将训练好的模型参数存储于DDR存储器，得到实现癫痫脑电信号分类的FPGA，利用RNN网络结构模型进行癫痫脑电信号分类。
基于 fpga 癫痫电信号分类方法实现装置

[发明专利]一种基于Bagging-RNN模型的电梯制动性能评价方法-CN201810426947.7有效
发明人：胡建中;王荣;王逸铭;吴尽;许飞云;贾民平;彭英 -专利权人：东南大学;江苏省特种设备安全监督检验研究院
申请日： 2018-05-07 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G01M13/00 文献下载
摘要：一种基于Bagging‑RNN模型的电梯制动性能评价方法，包括：a)获取不同制动性能的电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据，作为样本集；b）按照比例将样本集划分为训练集和验证集；c）使用训练集数据训练Bagging‑RNN模型，根据训练误差修正Bagging‑RNN模型参数；d）使用验证集数据验证Bagging‑RNN模型的泛化能力，根据验证结果进一步修正Bagging‑RNN模型参数，将修正后的Bagging‑RNN模型作为电梯制动性能的评价模型；e)将被测电梯在制动过程中的闸皮温度序列数据作为Bagging‑RNN模型的输入，模型输出被测电梯的制动性能评价结果。
电梯制动性能闸皮温度序列制动过程模型参数样本集训练集数据验证集数据修正历史数据评价模型误差修正验证结果训练集验证集制动验证输出

[发明专利]一种基于循环神经网络的推荐算法-CN201710606791.6在审
发明人：初妍;李光;单晨琪;夏琳琳;沈洁;郑丽颖;高迪 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2017-12-22 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明为一种基于循环神经网络的推荐算法，涉及推荐算法领域；该算法首先提出一个引入商品评分信息的基于循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)推荐算法的模型框架Rating‑RNN然后提出一个基于循环神经网络推荐算法的模型框架Category‑RNN，对用户将要消费哪一类别的商品作出预测。最后，将Rating‑RNN与Category‑RNN输出层合并，形成能够并行训练的Mixing‑RNN。
一种基于循环神经网络推荐算法

[发明专利]用于实时预测水坝水位和危险等级的系统和方法-CN201980048187.3在审
发明人：迪潘詹·保罗;马尔瓦拉·齐利兹;萨蒂亚卡玛·保罗 -专利权人：约翰内斯堡大学
申请日： 2019-05-22 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：一个或多个预测模型/公式/算法可以包括循环神经网络(RNN)或RNN模型/算法，循环神经网络(RNN)或RNN模型/算法配置/训练成通过使用在RNN或RNN模型/算法中接收到的时间序列数据来实时预测水坝的未来水位
用于实时预测水坝水位危险等级系统方法

[发明专利]用于暗中生成信号以欺骗循环神经网络的基于深度强化学习的方法-CN202080058210.X在审
发明人： M·A·沃伦;C·塞拉诺;P·西拉 -专利权人：赫尔实验室有限公司
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：描述了一种使用用于生成扰动的深度强化学习代理生成基于循环神经网络(RNN)的目标系统中的输入信号的扰动的攻击系统。攻击系统训练强化学习代理，以确定用于攻击基于RNN的目标系统的扰动的幅度。生成具有所确定的幅度的经扰动的输入传感器信号并将其呈现给基于RNN的目标系统，使得基于RNN的目标系统响应于经扰动的输入传感器信号而产生经更改的输出。所述系统使用经更改的输出来识别基于RNN的目标系统的故障模式。
用于暗中生成信号欺骗循环神经网络基于深度强化学习方法

[发明专利]一种RNN并行模型及其在多核CPU上的实现方法及系统-CN202111204314.X有效
发明人：董小社;余星达;陈维多;何欣瑞;王强;陈衡;王龙翔 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06N3/044 文献下载
摘要：本发明公开了一种RNN并行模型及其在多核CPU上的实现方法及系统，针对多层RNN结构进行层内和层间并行优化，将原输入序列分成许多最小子序列，并将切分后的多层子RNN作用于每个最小子序列；采用层间并行方法分析作用于每个最小子序列的多层子RNN中数据的依赖关系，将不同层及不同时间步的循环单元并行化；采用核组内的模型并行将多层次的RNN并行模型映射在多核CPU的第一层次；采用核组间的数据并行将多层次的RNN并行模型映射在多核CPU的第二层次，充分利用了多核CPU架构特点，实现多层次的RNN并行模型在多核CPU上的并行训练。
一种 rnn 并行模型及其多核 cpu 实现方法系统

[发明专利]循环神经网络中的数字格式选择-CN202110753342.0在审
发明人： M·阿萨德;E·康多雷利;J·英伯;C·迪基奇 -专利权人：想象技术有限公司
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：一种计算机实现的方法，所述计算机实现的方法选择用于表示用在配置循环神经网络(RNN)的硬件实施中的所述RNN的两个或更多个值的数字格式，所述方法包括：接收所述RNN的表示；将所述RNN的所述表示实施为用于对测试输入序列进行运算的测试神经网络，所述测试神经网络的每个步骤包括所述RNN的所述两个或更多个值的实例；针对所述测试输入序列运算所述测试神经网络进行多个步骤，并且收集统计数据以提供给数字格式选择算法；以及将数字格式选择算法应用于所述统计数据，以便导出所述RNN的所述两个或更多个值的所述多个实例的通用数字格式。
循环神经网络中的数字格式选择

[发明专利]歌曲推荐方法、装置及存储介质-CN201810121493.2有效
发明人：黄安埠 -专利权人：腾讯音乐娱乐（深圳）有限公司
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06F16/635 文献下载
摘要：该方法包括：获取智能终端上的触摸操作对应的听歌行为；根据听歌行为，获取歌曲序列信息；将歌曲序列信息作为指定RNN模型的输入，通过指定RNN模型确定多个候选歌曲标识中推荐概率最大的候选歌曲标识，该指定RNN模型是基于历史听歌序列对待训练RNN模型进行训练得到；将推荐概率最大的候选歌曲标识对应的歌曲确定为推荐歌曲，对推荐歌曲进行推荐。由于指定RNN模型能够基于历史听歌序列挖掘出用户听歌过程中的兴趣变化规律，因此基于用户的最近听歌行为和该指定RNN模型推荐的歌曲能够更加符合用户当前的兴趣变化和听歌需求，提高了歌曲推荐的准确度。
歌曲推荐方法装置存储介质

[发明专利]RNN代码测试方法及装置-CN201510542399.0有效
发明人：韩峥;张林;董子强;黄立宏;刘盛翔 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2015-08-28 - 公布日： 2017-12-26 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种RNN代码测试方法及装置。方法包括控制RNN代码实现的RNN中的隐藏层和输出层分别作为待测试层；以初始矩阵作为RNN代码中实现待测试层功能的代码段的输入，控制代码段运行，以获取代码段输出的初始结果矩阵；按照预设的测试次数，每次改变初始矩阵中的元素值本发明实现了对RNN代码的测试，填补了现有技术在RNN代码测试方面存在的空白。
rnn 代码测试方法装置

[发明专利]一种基于联合ANN的尾矿智能高效综合利用方法及其系统-CN202111217413.1有效
发明人：李文娟;李生白;吴毅;郑同林 -专利权人：厦门兑泰新材料科技有限公司
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明提供基于联合ANN的尾矿智能高效综合利用方法和系统，RNN‑ELM联合模型的建立步骤具体是：S1确立所述活化工艺的多步骤流程以及每个步骤中使用的活化参数；S2根据建立与所述活化工艺的多步骤流程建立RNN模型，并建立与所述每个步骤相对应的ELM模型；S3将S2中建立的与所述每个步骤相对应的ELM模型的输出端作为RNN模型中相对应时间节点上的输入端，以形成RNN‑ELM联合模型；S4对选矿工艺产生的待测尾矿进行红外光谱检测并代入RNN‑ELM联合模型获取优化的活化参数配制。本发明采用RNN‑ELM联合模型解决尾矿活化工艺的动态调整以及最优化。
一种基于联合 ann 尾矿智能高效综合利用方法及其系统

[发明专利]无线电网络节点、无线设备及其中的方法-CN201680072335.1有效
发明人：莫滕·松德贝里;乌尔夫·汉德尔;延斯·博格奎斯特;比吉塔·萨格布兰德;奥洛夫·利贝里;约翰·沃尔特·戴驰那;斯蒂芬·埃里克森·洛文马克;保尔·斯利瓦-伯特林 -专利权人：瑞典爱立信有限公司
申请日： 2016-12-08 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：无线电网络节点(RNN)(106)及其中的方法提供了RNN与无线设备(108)之间的无线电链路的提高的鲁棒性。RNN和无线设备在通信网络(100)中操作。RNN利用与第一级别的覆盖扩展相关联的第一传输模式向无线设备发送传输。当经过了第一时间段时，RNN使用与第二级别的覆盖扩展相关联的第二传输模式向无线设备发送传输。
无线电网络节点无线设备及其中的方法

[发明专利]基于自然语言短语对图像进行自动分割-CN201810078350.8在审
发明人：林哲;卢昕;沈晓辉;杨济美;刘晨曦 -专利权人：奥多比公司
申请日： 2018-01-26 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：递归神经网络(RNN)基于图像特征编码和标记向量的组合来迭代地更新分割图。分割图标识在由n元语法引用的图像区域中包括哪些像素。基于分割图来生成分割图像。RNN可以是卷积多模态RNN。单独的RNN(诸如长短期记忆网络)可以基于标记的顺序来迭代地更新语义特征的编码。第一RNN可以基于语义特征编码来更新分割图。
标记向量分割自然语言短语图像特征语义特征迭代更新图像递归神经网络卷积神经网络标记序列分割图像记忆网络接收图像模型生成生成图像图像区域自动分割多模态图标识卷积像素单词嵌入引用