本发明公开了一种基于深度学习算法进行基因关联分析的方法。本发明基于SNP集分析的方法需要借鉴来自同一个体不同位置但是相关的SNP信息，根据现有生物学知识将个体的SNP分成多个单元。首先在整个染色体层面，根据生物学相关知识，如接近基因组特征的原则，将全体SNP划分成多个SNP集。划分结束后，每一个SNP集输入到搭建的双向LSTM网络中，该网络是一个循环神经网络，它的状态包含上一时刻的陈旧信息，同时又是下一时刻权值变化的依据。LSTM网络学习完成后，可以通过网络的计算，输出对输入数据所需关注程度。本发明具有更好的敏感度和特异度，为临床医学、遗传病学和预防医学的发展研究开拓了新的领域。
📄 2017101748776
📂 G06F19_24
👤 杭州电子科技大学
📅 2017-03-22
本发明公开了一种基于CNN‑BiGRU混合模型的网络入侵检测方法及装置，对网络流量样本数据进行预处理，所述预处理包括数字标准化处理、归一化处理、不平衡处理，构建CNN‑BiGRU混合模型，所述CNN‑BiGRU混合模型包括卷积层、池化层、BiGRU层、全连接层和分类层，采用预处理后的网络流量样本数据训练所述CNN‑BiGRU混合模型，然后将待检测网络流量数据输入到训练好的CNN‑BiGRU混合模型，检测得到检测结果。本发明的解决了数据样本不平衡的问题，提高了模型对少数样本的检测率，提高了对网络入侵的检测准确率。
📄 2021107365533
📂 H04L9_40
👤 杭州电子科技大学
📅 2021-06-30
本发明公开了一种基于深度学习图像识别的健身动作纠错方法，包括以下步骤：接收从健身视频中截取的每帧健身图像，记录每帧健身图像对应的时间，并对每帧健身图像进行预处理；将预处理后的健身图像输入到人体关节识别模型中，经所述人体关节识别模型计算，输出健身图像中包含的每个人体关节及其位置坐标；将各个关节根据坐标位置有序连线，得到人体骨架图；根据标准健身动作对所述人体骨架图进行比对分析，输出不标准健身图像以实现对健身动作的纠错。本发明还公开了一种基于深度学习图像识别的健身动作纠错系统。该系统和方法能够处理真实有效地解决就有无音乐节奏的健身动作之间的难以对比的问题。
📄 2018103604410
📂 G06K9_00
👤 杭州易舞科技有限公司
📅 2018-04-20
本发明提供一种多模光纤结合深度学习网络替代传统光谱仪的系统及方法，系统包括单频纳米激光生成器、多模光纤、红外单色相机以及数据处理器；数据处理器包括采集模块、处理模块和分析模块。本发明通过对多模光纤传输得到的干涉散斑的采集，结合神经网络图像分类对数据进行处理，采用的深度学习算法逐层自动进行特征学习和提取，达到了光谱仪的分光效果，从而提供了一种使用低成本多模光纤组成的结构简单便携、测量准确高效的光谱仪替代方案；以及在大数据处理平台下低资源成本、低耗时、高准确率的光谱分析方法和替代系统。
📄 2021102137329
📂 G06V10_764
👤 燕山大学
📅 2021-02-25
本发明公开了一种基于深度学习的智能锁异常报警系统包括智能锁及监控终端，包括智能锁及监控终端，所述智能锁包括微处理器、数据存储模块、锁状态检测模块、身份验证模块、控制模块、电机、锁芯模块及通信模块，所述监控终端包括信息存储模块、收发模块、深度学习模块、中央控制器、报警模块。本发明提供的基于深度学习的智能锁异常报警系统通过智能锁和监控终端联系交互，实现远程监控的目的，能够对智能锁的开关状态、开关时间等信息进行实时记录和监控，出现异常能够及时报警，有利于提高智能锁的安全性。
📄 2020112516191
📂 G07C9_00
👤 邹阳
📅 2020-11-11
该发明公开了一种基于深度学习的卫星影像超分辨率方法，属于图像处理领域。本发明搭建扩展性深层超分辨率网络，对遥感卫星影像进行4倍超分，能够很好的重构输电线路杆塔绝缘子特征，具有保真度高、处理速度快的特点；为了提高超分辨率网络学习遥感卫星影像特征的能力，进一步的，采用了数据增广的方式，权重归一化层替换批处理归一化层的方式，更加精确的学习到遥感卫星影像的特征；进一步的，引入跳接的像素重组放大模块，不经过一系列的额外卷积，加快了计算速度，很好的应用到了电网遥感影像处理中。可用于后续输电线路检视、输电线路杆塔识别和绝缘子检测等用途。
📄 2022105884338
📂 G06T3_4053
👤 电子科技大学
📅 2022-05-26
本发明涉及一种基于改进的深度学习算法模型的睡眠信号自动分期方法，属于信号处理和模式识别领域。该方法包括：S1：获取原始睡眠数据；S2：数据预处理；S3：构建改进的深度学习算法模型，包括实例特征学习模块、序列特征学习模块和注意力机制加工模块；并利用改进的深度学习算法模型提取睡眠分期所需的特征信息；S4：利用分类器对提取的特征信息进行分类。本发明解决了睡眠自动分期过程的信号预处理降噪，避免了繁杂的特征工程，同时能够获取睡眠数据中的时间序列特征。
📄 2022101451544
📂 A61B5_00
👤 重庆邮电大学
📅 2022-02-17
本发明涉及高压电路监测领域，公开了一种基于深度学习算法的高压电路线路状态监测方法，该发明包括以下步骤：获取线路数据采集指令，根据线路数据采集指令接收高压线路各个节点位置输出的节点线路数据；对节点线路数据进行数据清洗处理，得到监测指标数据，对监测指标数据进行数据降维处理，得到训练集和测试集；采用自适应粒子群算法对神经网络模型进行参数优化，并将训练集输入优化后的神经网络模型中进行训练，得到状态监测模型；利用状态监测模型对测试集进行检测，得到线路状态监测结果；当线路状态检测结果中存在异常状态时，生成异常状态信息，并输出异常状态信息；本发明提高工作效率并减少了线路巡检人员，同时有效地提高了供电可靠性。
📄 2023112078148
📂 H02J13_00
👤 深圳凯升联合科技有限公司
📅 2023-09-19
柿子坊 · 知识产权运营
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