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
本发明公开了基于特征谱正则化的格拉斯曼流形判别分析图像识别方法，包括：将标准正交基集合组成的格拉斯曼流形映射到希尔伯特空间得到向量组；依据图嵌入理论框架建立局部保持矩阵并通过权重框架函数执行正则化操作得到变换矩阵，通过变换矩阵对向量组投影得到新的样本空间；对新的样本空间结合权重邻接矩阵求解方程得到降维投影矩阵，根据变换矩阵与其组合得到的最终矩阵提取训练视频图像集合与待识别视频图像集合的降维特征并进行相似度比较得到识别结果。本发明利用特征谱正则化技术解决了GDA方法在判别分析中因类内散度矩阵奇异而导致求逆不稳定、泛化能力差的问题；且加入图嵌入理论框架使得算法能更好地保持局部信息以获得更好的识别结果。
📄 2019109430718
📂 G06V20_40
👤 广州大学
📅 2019-09-30
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
本发明涉及一种基于联合注意力ResNeSt的复杂场景下网络直播视频特征提取方法。首先对网络直播视频进行关键帧提取，得到视频的关键帧数据。为了利用视频帧的多尺度特征，按照特征金字塔网络的多尺度结构，设计了一个并行通路。该并行通路是自下而上构建的，与原有主干通路之间利用横向连接和斜向连接进行信息交换，其中横向连接和斜向连接均为卷积运算。考虑到网络直播的画面表现形式多以人为主体，同时夹杂大量冗余信息，因此引入空间——通道联合注意力，便于聚焦画面主体特征。最后，将融合了联合注意力的并行特征金字塔结合卷积层和池化层，构造ResNeSt特征提取模块，通过多层模块叠加，实现复杂场景下网络直播视频的特征提取。
📄 2020115095457
📂 H04N21_2187
👤 北京工业大学
📅 2020-12-18
本申请涉及一种基于模式识别的防高空抛物行人紧急避险系统。该系统包括：双目相机、风速传感器、温度传感器、GPS位置定位器、警示模块、数据处理终端、红外传感模块，通过双目相机拍摄窗户或阳台外的视频，风速传感器和温度传感器采集楼宇的所在区域的风速数据和温度数据，GPS位置定位器定位双目相机所处的位置信息，红外传感模块感应是否有物体从窗口或阳台掉落，数据处理终端在有物体从窗口或阳台掉落时，根据窗户或阳台外的视频、风速数据、温度数据、双目相机所处的位置信息，分析物体掉落在地面的位置，根据物体掉落在地面的位置，控制警示模块对行人进行提醒，指示行人正确的躲避路线以及安全区域，减少事故发生的概率。
📄 2021226968832
📂 G06V20_40
👤 南京信息工程大学
📅 2021-11-05
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
柿子坊 · 知识产权运营
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