本发明公开了基于神经网络模型的电气设备能效评估方法及系统，属于能效数据管理领域，包括以下步骤：获取模型训练数据，从模型训练数据中提取同类型若干累计型计量数据的记录时间点，按照时间先后顺序对若干累计型计量数据进行排序管理，得到按时间先后排列的累计型计量序列，对累计型计量序列执行计量轨迹断裂检测，检测完成后提取各断裂区间及异常类型，以各断裂区间为边界分段，对累计型计量序列进行分段并修正累计轨迹，对各断裂区间生成候选补充序列，对候选补充序列执行数据一致性校验，从而解决了现有技术中模型对异常点过拟合并削弱对正常工况的刻画能力，最终提高了能效评估结果在稳定性、准确性与工程可用性。
📄 2026100728331
📂 G06F18_2433
👤 龙岩学院
📅 2026-01-20
一种基于聚类及神经网络的含分布式电源配电网电能质量预测方法，包括：训练数据采集及归一化处理；历史输入数据集的聚类划分；训练集和验证集划分；BP神经网络预测模型训练；求取最佳训练集划分方式；预测输入变量值获取及归一化；确定输入变量值的簇类归属；电能质量预测输出及反归一化；电能质量预测结果评估。本发明的优点是：1、利用BP神经网络对含DG配电网电能质量进行了有效预测；2、用k-means聚类算法对神经网络训练集进行分类预处理，对每个类提供不同的预测模型，以克服单独使用BP神经网络存在的易陷入局部最优解的缺点，明显缩小了预测误差；3、多次循环改变训练集、验证集划分方式和隐层节点个数N，提高了得到最优模型的概率。
📄 201811561343X
📂 G06Q10_04
👤 浙江工业大学
📅 2018-12-20
一种基于群集递归神经网络的图像分类方法，包括将待识别数据集按照标签分为训练集与测试集，预处理后形成输入向量，构建一个基于神经元簇的群集递归神经网络用于形成具有稀疏表达的特征向量，利用基于奖励信号调制的算法调整递归层与输出层之间的权重，从而形成成熟的分类器，利用该分类器完成对图像的分类。本发明的网络结构和学习方法具有构造简单，分类结果好，分类方法具备一定的通用性，且易于由硬件实现的特点。
📄 2019106383626
📂 G06K9_62
👤 浙江工业大学
📅 2019-07-16
本发明公开了一种基于深度强化学习生成式对抗神经网络和超分辨率重建的数据增强方法，实施方式为对工业相机采集的原始图像数据按照图像类别进行标定，并通过降采样调整图像尺寸，生成各类别图像的灰度直方图，通过最大似然估计法拟合灰度直方图，获得原始图像像素值分布的概率密度函数f(x)，根据Box‑Muller算法或马尔可夫链蒙特卡洛采样算法生成近似符合概率密度函数为f(x)的二维随机噪声，最后结合WGAN‑GP和SRCNN搭建数据增强模型，通过逐层训练的方式避免生成对抗网络直接向高分辨率图像映射困难的弊端，进而得到高分辨率的生成图像，完成对原始图像数据集的增强。本发明有效降低了模型参数的冗余性，相比传统方法，生成图像的峰值信噪比提高13.07％，结构相似性提高32.40％。
📄 2023101889869
📂 G06T3_4076
👤 浙江工业大学
📅 2023-03-02
基于改进YOLOv5神经网络与无人机视频结合的裂缝快速检测方法，包括：利用无人机拍摄目标结构表面视频，逐帧提取视频中的图像，通过标记获得训练与验证数据集；基于YOLOv5算法模型，引入SSA(麻雀搜索算法)对模型中原有的K‑means算法进行替换改进，并用制作完成的数据集对改进后的模型进行训练；利用训练完成后的模型对无人机拍摄得到的新视频进行逐帧图像识别，最终检出视频中裂缝的位置。本发明将YOLOv5与SSA算法相结合，精准识别目标裂缝，通过视频输入实现裂缝检测，具有效率高、精度高、成本低、鲁棒性强等优点。
📄 2022106089460
📂 G06V20_17
👤 浙江工业大学
📅 2022-05-31
本发明公开了一种基于仿生自适应忆阻细胞神经网络的图像增强方法，融合了模拟人类视觉机制的自适应三高斯模型、细胞神经网络和纳米忆阻器,在典型自适应三高斯模型的基础上,提出了便于硬件实现的线性化自适应三高斯模型,利用高斯核函数和细胞神经网络的图像处理特征，克服了固定图像增强模板和纯数学算法的局限性，大大增强图像增强优势,其增强效果与人眼增强效果更为接近；同时，基于忆阻器的硬件设计,有利于大规模电路集成,便于实现硬件加速和芯片化的端侧实时图像处理。
📄 2019109791307
📂 G06T5_00
👤 海口明智投资有限公司
📅 2019-10-15
本发明涉及一种基于神经网络的输电线路绝缘子污秽等级判定方法，属于输电线路绝缘子检测领域。该方法包括以下步骤：S1、搭建绝缘子污秽度实验平台；S2、进行人工污秽实验；S3、数据预处理；S4、建立神经网络模型；S5、模型训练及验证；S6、污秽等级判定效果。本发明提出一种综合考虑温度、湿度、气压等多环境参量校正的神经网络模型，同时提出了一种基于神经网络模型的输电线路绝缘子污秽等级判定方法，能够有效提高绝缘子污秽度监测的准确性和可靠性，从而保证输电线路的安全可靠运行。
📄 2020113225390
📂 G01R31_12
👤 国家电网有限公司, 国网重庆市电力公司江津区供电分公司, 西南大学
📅 2020-11-23
本发明涉及一种基于神经网络的无人机循迹系统，包括图像采集模块、神经网络处理模块和控制模块。本发明会逐步根据前次的飞行数据对无人机在进行关键操作时通过调节各螺旋翼的转速差值以及整体转速值以对无人机行进过程中的旋转角度、飞行高度和飞行速度进行修正，从而在保证无人机不会受到损坏的同时，逐步缩短无人机的飞行用时，从而有效提高了所述基于神经网络的无人机循迹系统的飞行效率。
📄 202011303034X
📂 G05D1_10
👤 西南大学
📅 2020-11-19
本发明涉及电子鼻技术领域，具体公开了一种基于忆阻细胞神经网络的电子鼻气体分类方法，在硬件层面上使用了多类嗅觉传感器阵列来获取样本数据，然后再使用具有自适应约束条件的忆阻细胞神经网络(M‑CeNN)来提取数据特征，并在此基础上，采用结合增量式量化(INQ)方案的启发式优化算法来降低硬件层面计算和存储的资源损耗并尽可能提升软件层面的分类器精度和实时性，从而达到在一定程度上提升M‑CeNN模板参数的硬件友好性并保证模板精度的效果，处理精度高且应用门槛低，可应用于边缘计算，能够满足日常生活甚至是工业级强度的应用和精度需求。
📄 2020112392428
📂 G01N33_00
👤 海口明智投资有限公司
📅 2020-11-09
本发明公开了一种基于神经网络的电池功率状态预测方法和系统，所述方法步骤如下：建立针对同类电池历史实验数据的少样本的新电池功率状态预测与预测修正系数的广义神经网络预测模型；根据得到的广义回归神经网络预测模型，利用DSA算法优化上述模型；根据优化后的模型得出电池功率状态预测结果；根据得到的电池功率状态预测结果，对车辆的能源分配进行智能调控。本发明通过使用GRNN神经网络预测模型，能够通过实验室短期数据对电池功率状态进行预测，为车辆的能量分配等提供精确合理的数据支撑，具有泛化能力更好、寻优能力更强、不会陷入局部最优的优点。
📄 2023100652610
📂 G06F30_27
👤 淮阴工学院
📅 2023-01-17
本发明公开了一种基于NeRF神经网络的异构无人机视觉避障系统及方法，属于无人机视觉避障技术领域，该系统包括核心模块以及分别与所述核心模块连接的激光雷达模块、无人机飞行控制模块、无人机单目摄像头模块和IMU惯导模块。本发明解决了无人机在阳光直射情况下，采用传统RGB‑D深度相机进行SLAM视觉避障不稳定的问题，提高了无人机自主飞行的可靠性。
📄 2023101479309
📂 G05D1_10
👤 成都航空职业技术学院
📅 2023-02-22
本申请实施例属于语言模型训练领域，涉及一种神经网络中序列长度选择方法，包括获取样本文章；基于指定的任意序列长度的序列参数，通过时序模型对所述样本文章中段落进行段落切分预测，得到样本字词预测结果；根据所述样本文章中的段落文本和所述样本字词预测结果，计算所述时序模型的预测概率值；计算序列参数在序列样本集合中的出现概率值；基于所述预测概率值和所述出现概率值，通过梯度下降法选择所述序列参数的序列长度，输出序列长度选择结果。本申请还提供一种神经网络中序列长度选择装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术。采用本方法大大提高了模型预测准确性和鲁棒性。
📄 2021106513330
📂 G06N3_04
👤 平安科技(深圳)有限公司
📅 2021-06-11
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