本发明属于电机调速控制技术领域,设计了一种基于改进小脑模型神经网络控制器的永磁同步电机调速控制方法、存储介质及设备,包括:首先建立永磁同步电机的数学模型,然后设计改进的小脑模型神经网络控制器应用于永磁同步电机矢量控制结构中的速度环,该控制器改善原网络的权值调整方式和学习率,采用梯度下降法结合学习次数的倒数关系更新小脑模型神经网络的权值,替代除以网络泛化参数C平均分配的计算方式,提高网络的学习效率;同时,根据电机运行状态动态调整网络学习率的取值,提高系统的快速性与稳定性。结果表明,改进的小脑模型神经网络控制器有效地提高了系统的响应速度,并极大提高了永磁同步电机的动态稳定性。
📄 2025108311401
📂 H02P21_00
👤 江南大学
📅 2025-06-20
本发明涉及一种基于元路径嵌入的图神经网络安卓恶意软件检测方法,采用提取静态特征,得到API和Permission的步骤;构造异质图的步骤;定义元路径,对每个APP节点进行嵌入的步骤;计算每种元路径的权重的步骤;得到APP的分类结果的的步骤;本发明方法通过使用RotatE编码器对每一条元路径进行嵌入,聚合了元路径上中间节点的特征,并将目的节点本身的特征也考虑在内,获取了更多利于恶意软件检测的信息,因此本发明的方法使用少量样本就能超过其他方法使用大量样本训练达到的准确率;同时本发明通过定义λ参数,限制了元路径的数量,减少了系统资源消耗。
📄 2023100406052
📂 G06F21_56
👤 河北师范大学
📅 2023-01-13
本发明涉及数字水印嵌入领域,特别涉及一种基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法、装置、设备以及存储介质,包括:获取水印图像数据集;提取水印图像数据集中若干个水印图像作为原始触发集,对原始触发集进行奇异值分解处理,获取触发集样本;提取原始触发集中的水印图像对应的分类标签数据,将分类标签数据与触发集样本进行逐个对应,获取触发集;将水印图像数据集以及触发集输入至待嵌入水印的神经网络模型中,对神经网络模型进行若干次训练,获取目标神经网络模型;响应于用户的模型版权验证指令,将触发集输入至目标神经网络模型中,获取分类结果,根据触发集中的水印图像、相对应的分类标签数据以及分类结果,获取目标神经网络模型输出的验证结果。
📄 2021112933122
📂 G06F21_16
👤 华南师范大学
📅 2021-11-03
本发明涉及一种神经网络水印嵌入方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的一种神经网络水印嵌入方法包括:获取密钥K,所述密钥K对应唯一的时间戳T;在原始训练集中随机选择n张图片,其中n大于1,其中,所述原始训练集中包括了多张图片以及每张图片对应的标签;通过密钥K产生的混沌序列对图片进行置乱加密,得到n张触发集的图片,将该n张图片以及其对应的标签放入触发集;将所述原始训练集和所述触发集一同放入待嵌入水印的神经网络进行训练,得到嵌入水印的神经网络。本发明所述的一种神经网络水印嵌入方法,在保持图像特征不变的前提下产生触发集,并赋予其原始标签,使得在不影响原始分类任务的决策边界的前提下,保护模型所有权。
📄 2022100167998
📂 G06F30_27
👤 华南师范大学
📅 2022-01-07
本发明公开了基于简化潮流神经网络的配电网状态估计初值计算方法。该方法利用历史数据与嵌入物理知识的神经网络学习配电网状态变量的初值,用以进行配电网状态估计的计算。由于潮流方程为一个非线性函数,故可以用一个输入为量测、输出为状态变量的全连接的神经网络描述,本方法提出一种基于简化潮流方程的物理感知神经网络,即利用配电网拓扑结构相关知识,对全连接神经网络进行了剪枝,去掉了其非必要的参数;然后再利用历史数据离线训练剪枝后的网络;之后将实时量测数据输入该网络中,得到更为精确的初值应用于高斯牛顿法初值;最后可以根据高斯牛顿法迭代求解配电网状态估计。
📄 2022107497062
📂 H02J3_00
👤 杭州电子科技大学
📅 2022-06-28
本发明公开了一种基于图卷积神经网络的配电网单相接地故障定位方法。该方法包括:通过FTU终端设备采集配电网馈线段不同状态下的负荷节点与边的特征信息,归一化处理后利用单层全连接神经网络将边特征数据转化为与其相连的节点特征数据,然后将所有节点特征数连接成矩阵后输入图卷积神经网络模型,并利用数据采集时的配电网状态作为标签对网络进行训练,以获得最优图卷积神经网络的结构参数。最后基于训练后的定位模型,对变电站各馈线处发生的故障进行搜索定位,从而通过输出的特征数据得到故障所在的具体支路。本发明利用神经网络方法整合配电网故障定位理论,能有效保证城市复杂配电网故障的定位精度,适合城市配电网拓扑变化下的情况。
📄 2022107410745
📂 G01R31_08
👤 杭州电子科技大学
📅 2022-06-27
本发明公开了一种用于图神经网络训练的单层增强负样本生成算法,涉及深度图神经网络训练领域,可应用于互联网推荐系统等应用场景,包括:考虑协同过滤推荐任务的节点信息传播和聚合特点以及GNN过平滑问题,将信息论中的信息扁平化理论结合到负样本生成策略,提出单层增强的负样本合成策略,只跟踪样本的最强特征或是与目标最相关的关联,同时关注数据稠密度与聚合嵌入之间的关系,对具有不同稠密度特征的数据集选择不同层数的单层聚合嵌入进行正负样本嵌入插值,生成构造负样本,减轻了推荐系统模型训练中的过拟合,提高了模型的泛化能力;本发明算法可以直接插入现有的基于GNN的推荐算法中改善模型训练,使模型性能指标显著提高,节省计算开销。
📄 202211491358X
📂 G06F16_9535
👤 成都理工大学
📅 2022-11-25
本发明的基于卷积神经网络的SVG控制器参数辨识方法,通过BPA仿真软件得到各个SVG参数的不同组合和与之对应输出的无功、电压、电流曲线数据,并进行筛选,得到最终数据集;然后依据获取到的数据集搭建可以依据无功动态曲线数据逆推出SVG参数的神经卷积网络模型;最后以RTDS实测曲线数据作为模型输入,即可快速辨识出SVG参数值。本方法将卷积神经网络与SVG控制器参数辨识相结合,为SVG控制器参数辨识提供一种新的方法,保证了参数预测结果的准确度,也提高了辨识效率。
📄 2022104476543
📂 G05B13_04
👤 杭州电子科技大学
📅 2022-04-26
本发明公开了一种遗传算法优化的小波神经网络温室温度预测建模方法,包括:获取当前时刻多个温室温度相关变量,根据多个小波神经网络WNN初始权值参数产生遗传算法的最初遗传种群,根据小波神经网络WNN预测结果和实际输出结果构建遗传算法的适应度函数,用于评价遗传种群个体,利用遗传算法逐代筛选出最优的初始权值参数,利用最优的初始权值参数构建基于小波神经网络WNN的温室温度预测模型,在基于小波神经网络WNN的温室温度预测模型中输入当前时刻多个温室温度相关变量,输出未来某一时刻温室温度预测值。该方法联合小波神经网络和遗传算法,可以获得更加精确的模型。
📄 2022100598325
📂 G06F30_27
👤 中国计量大学
📅 2022-01-19
本发明公开了一种基于神经网络二次优化的二类水体大气校正方法,它涉及遥感影像数据处理技术领域。其步骤为:对所获取的高光谱影像提取其几何信息、波长信息以及550nm处气溶胶光学厚度初值τ5500;将前述提取的参数输入神经网络模型,模拟输出大气漫射透过率t以及总贡献ρpath;利用近红外波段的离水反射率ρw(NIR),连同t、ρpath,模拟出表观反射率ρtoasin;将ρtoasim与从影像中提取的真实表观反射率ρtoames进行光谱优化,最终得到最优解τ550opt、Ropt、nopt;将τ550opt带入神经网络模型中,得到所有高光谱波段的大气漫射透过率topt以及大气分子和气溶胶的总贡献ρpathopt;结合影像上真实表观反射率ρtoames,估算高光谱影像的离水反射率。本发明提高了模型的实用性,减少输入参数的同时提高了估算精度。
📄 2014100104284
📂 G01N21_55
👤 杭州同济测绘有限公司
📅 2014-01-02
已申报项目
本发明公开了一种基于改进U‑net神经网络的瑞利波频散曲线自动提取方法,包括构建频散曲线训练集;构建频散曲线测试集;将频散曲线测试集和频散曲线训练集中的图像数据进行裁剪,并将频散曲线训练集中的理论频散曲线进行二值化处理;对频散曲线训练集中的图像数据进行几何变换,得到扩充后的频散曲线训练集;构建改进U‑net神经网络模型,利用扩充后的频散曲线训练集进行模型训练;利用训练后的改进U‑net神经网络模型对频散曲线测试集提取多阶瑞利波频散曲线。本发明充分利用了深度学习的图像分割能力,能够对野外面波数据的频散能量图快速、准确地分类,提高了提取瑞利波频散曲线的效率,进一步提升面波勘探的效率。
📄 2022107694501
📂 G01V1_34
👤 长安大学
📅 2022-07-01
本发明公开了一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法,以在线应用记录的用户交互日志为数据源,获取用户的完整历史交互序列以及对应类别序列,首先在个性化程度上分别捕获用户长期的稳定兴趣和短期的动态兴趣,然后利用服务类别信息捕获用户的从众兴趣。该方法针对基于隐式解耦表征学习的方法依赖于人工设置的潜在兴趣个数,难以适应不同应用场景,且没有考虑不同在线应用服务类别因素的问题,分别基于完整序列、最近序列和类别序列学习用户的长期兴趣、短期兴趣和从众兴趣,避免人工设置潜在兴趣个数的弊端,并考虑不同在线应用类别因素的影响,捕获用户的从众兴趣作为推荐结果可解释性的基础,帮助应用提供商有针对性的调整推荐策略。
📄 2022116349712
📂 G06F16_9535
👤 杭州电子科技大学
📅 2022-12-19