本发明提出了一种新的上下文感知卷积神经网络的全脑三维解剖结构分割方法。该方法在卷积神经网络的卷积模块后串联一个全新的双重注意力模块。该模块通过卷积自动学习通道和空间注意力权重并分别对输入的卷积特征进行加权，再通过卷积自适应融合加权后的卷积特征，以此提高网络的分类性能。此外，本发明将图像中待分割对象所有体素为中心的图像块作为训练数据，通过完全采样充分利用有限的标注数据对其样本分布进行较为完整的学习，以此进一步提高网络的分类性能。本发明提出的方法具有分割精度高、稳定性好的优点。在10个实施例的磁共振脑图像分割中，本方法获得分割结果的平均精度达93.27％，这比当前最先进的DeepNAT方法获得分割结果的平均精度提高了3.790％。
📄 2021114832516
📂 G06T7_10
👤 重庆邮电大学
📅 2021-12-07
本发明请求保护一种基于BERT和无池化卷积神经网络的文本分类方法，步骤包括：对原始中文新闻文本进行分词、转换文本序列等预处理；将新闻文本输入BERT模型中得到词嵌入向量输出，基于BERT模型的多头注意力机制可以更充分地保留全局语义信息；将词嵌入向量输入卷积神经网络并对卷积神经网络进行优化，在卷积层使用三个不同大小的卷积核提取更加丰富的局部语义信息，以及取消池化层避免池化操作造成的部分语义信息丢失问题；将训练得到的参数作为网络模型的初始参数；最后将无池化卷积神经网络的输出输入全连接层实现分类。本发明具有良好的收敛性和稳定性，同时能够提高文本分类准确率。
📄 2023100037753
📂 G06F16_35
👤 重庆邮电大学
📅 2023-01-03
本发明提供了一种基于融合神经网络的锂离子电池SOC估计方法，属于锂离子电池技术领域。解决了目前电池容量的SOC估计难估计的技术问题。其技术方案为：步骤1)将全新锂电池充满电，测取SOC从1到0的锂离子电池的端电压、电流、温度；步骤2)对测取的数据进行预处理；步骤3)使用2DCNN卷积神经网络对新的数据集进行训练和测试，实现SOC实时估计。本发明的有益效果为：本发明在数据集中加入估计的电池容量数据，能够拥有更高的估计精度，相比较LSTM，不会将误差一直记忆；并且，短的历史数据长度也能拥有更快的估计速度；相较使用3DCNN来估计SOC，能够减少运算量并且减少不必要的误差输入，从而拥有更高的精度。
📄 2022100388793
📂 G01R31_367
👤 南通大学
📅 2022-01-13
本发明公开了一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法及系统，方法包括以下步骤：（1）在蓄水池液位、总管压强差、水泵切换次数合理范围内，考虑变频泵频率变化，建立水厂浑水泵组能耗最小的目标函数；（2）建立流体力学和水泵特性的物理方程；（3）利用历史运行数据和物理信息神经网络构建水厂泵组调度环境模型；（4）基于调度环境模型和霜冰优化算法进行训练；（5）将训练得到的调度策略部署到实际系统中。本发明的方法提高了神经网络模型对水处理过程的理解和预测能力。
📄 2024105611984
📂 G06Q50_06
👤 南京邮电大学
📅 2024-05-08
本发明提供一种基于RISC‑V架构的卷积神经网络加速器，属于卷积计算硬件加速领域，本发明包括指令解析模块、控制单元、数据缓存模块、卷积运算模块、后处理模块。所述卷积运算模块包括第一输入处理模块、脉动阵列、激活模块、池化模块、全连接模块；所述后处理模块包括第二输入处理模块、NMS计算模块和输出处理模块。本发明一方面通过缓存预载入数据，较少卷积等待时间，并使用脉冲阵列流水线处理卷积计算，提高计算效率；另一方面设计后处理模块，扩展加速器应用场景，同时相比软件实现，硬件实现NMS算法具有更高的效率。
📄 2024104676657
📂 G06N3_0464
👤 南京邮电大学
📅 2024-04-18
本发明属于自然语言处理技术领域，公开了一种基于互信息和对抗神经网络的增强主题多样性方法，包括：语料库中词语预处理作为真实文本词分布；将随机采样的语料作为编码器的输入，生成真实文本主题分布向量；将真实文本词分布与主题分布构成分布对且批内随机打乱作为负样本分布对；将狄利克雷分布随机采样的假文本主题分布为生成器输入，并转换为假文本词分布向量；以真实分布对和假分布对在对抗训练过程中生成主题词；以判别器损失函数和最大化互信息的正则化损失为目标进行训练。本发明对文本主题进行建模，挖掘高质量主题，将互信息最大化技术融入到对抗神经主题建模过程，增强主题多样性，具有更高的主题同一性和多样性指标。
📄 2023115245443
📂 G06F40_289
👤 南京邮电大学
📅 2023-11-16
本发明公开了一种基于神经网络和特征融合的合成语音检测方法，所述方法包括：获取音频待测数据集，对音频待测数据集提取音频的声学特征和对应的频谱图图像特征；将音频的声学特征和对应的频谱图图像特征输入预先训练的合成音频检测模型中，分别得到音频的真实性分数一和音频的真实性分数二；将音频的真实性分数一和音频的真实性分数二加权融合，得到特征信息融合后的音频真实性得分；将得到的特征信息融合后的真实性得分与预先设定的阈值比较得到最终音频检测结果；本发明巧妙融合了声学特征和频谱图图像信息进行合成语音检测，具有更好的稳定性和泛化能力。
📄 202311490667X
📂 G10L25_30
👤 南京邮电大学
📅 2023-11-09
本发明公开了一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法，在训练阶段，不断迭代降低目标人脸与误识别人脸间的损失函数，获得迭代梯度反向传播的微小扰动，每次只保留图片背景有限区域的扰动，经过若干次的迭代之后产生专门针对目标人脸的对抗扰动块，将其直接添加到图片的背景区域使人脸识别器产生错误的识别结果，通过灰度化、均值化等处理手段将对抗扰动块映射到电子屏幕上，并放置于前景人脸之后，实时保护前景人物在在线会议或直播过程中的人脸隐私安全。本发明的方法通过在物理域添加背景对抗扰动块，实现对抗非授权人脸识别的同时保持所有原始面部特征，杜绝人脸图片被恶意截取用作各种人脸识别器训练集的情况。
📄 2022117244351
📂 G06V40_16
👤 电子科技大学长三角研究院(衢州)
📅 2022-12-30
本发明公开了一种基于WIFI中信道状态信息和改进卷积神经网络的动作识别方法，具体步骤为：数据采集、数据预处理、构建改进sha‑CNN，并加入批正则化机制，并对训练集进行特征提取、利用加入批正则化机制的改进sha‑CNN进行动作分类模型训练。本发明在改进sha‑CNN的卷积层内融入批正则化机制，以加快网络收敛的速度，防止训练数据和测试数据的分布不同引起的泛化性能下降问题，在提升人体动作识别精度的前提下，最大限度地通过降低数据维度，压缩网络模型的方式降低计算成本，提高人体动作识别速度。
📄 2022102785415
📂 G06K9_00
👤 南京邮电大学
📅 2022-03-21
本发明是一种利用深度神经网络实现的传感器网络信号补全方法，包括如下步骤：步骤1：将观测节点的信号输入并行标量量化器中，得到量化后的观测节点信号的离散输出，建立问题；步骤2：设计图信号的插值模块；步骤3：设计图信号量化规则模块，图信号量化规则模块采用软‑硬量化器量化；步骤4：将步骤2得到的插值模块和步骤3得到的图信号量化规则模块进行联合训练。本发明使用并行标量量化器，并对每个量化器进行分别设计，使用神经网络对量化比特分配与插值算子进行联合设计，提高了补全性能。
📄 2022102118638
📂 H03M7_30
👤 南京邮电大学
📅 2022-03-04
一种基于多流神经网络的太阳能能量预测方法，相比传统的太阳能收集功率预测方案，优先考虑相似天气，优化模型输入；采用多流神经网络模型，相比于单一的预测方法能够结合并发挥不同预测模型的优势，面对不同的气候条件具备更强的适应性；对采集到的原始太阳能数据进行采样，剔除无效数据和干扰信息，提取出相似天气，兼顾数据量符合模型预测需求的同时，还关注减少输入数据，降低运算复杂度。
📄 2021111536582
📂 G06F30_27
👤 南京邮电大学
📅 2021-09-29
本发明公开了一种基于图神经网络与元数据的个性化服务推荐方法。通过对用户的历史服务交互记录以无向图的方式建模，该图表达了用户与服务的交互行为以及服务与服务、服务与其元数据之间的关系；图神经网络根据当前图中节点之间的连接关系，计算得到每个节点的特征表示向量；再使用线性变换、注意力机制等方法对不同类型的节点各自进行融合计算。本发明从服务、供应商、类别三个角度细化了用户选择服务时的主要动机并将用户的服务偏好发展趋势归纳为长期、短期以及动态三个部分，以应对用户偏好的多变性；元数据的引入丰富了服务的特征表示，能在冷启动以及数据稀疏的情况下，依旧实现关于服务的精确推荐。
📄 2022112333611
📂 G06Q30_0601
👤 杭州电子科技大学
📅 2022-10-10
柿子坊 · 知识产权运营
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