本发明公开了基于GFE‑Mamba神经网络的可解释阿尔茨海默进展分类方法，包括如下步骤：步骤1、构建GFE‑Manba神经网络模型，步骤2、建立MRI和PET图像数据集并分为训练集和测试集，应用MRI和PET图像训练集和测试集预训练3D GAN‑Vit模块；步骤3、建立MRI和量表数据结合的多模态阿尔茨海默进展分类数据集，并划分为训练集和测试集；步骤4、使用训练集对预训练的GFE‑Mamba神经网络模型进行训练并进行参数调优；步骤5、使用测试集测试评估得到的预训练的GFE‑Mamba神经网络模型，最终实可解释多模态阿尔茨海默进展分类。该方法不仅能够为临床医生诊断和治疗重大危险疾病提供重要参考标准，还进一步增强了临床医生对AD和其他重大脑部疾病的诊断能力，对于临床诊断和AD疾病预防具有重要意义。
📄 202410943009X
📂 G06V10_764
👤 杭州电子科技大学
📅 2024-07-15
本发明公开了一种基于广义回归神经网络的室内3D定位方法，涉及3D定位技术领域，通过对种群初始化的改进、控制参数的对数式调整以及适应度权值的引入，经过多次迭代，获得更佳的适应度值和更快的收敛速度。同时将其引入到广义回归神经网络模型中，利用优化平滑因子σ的取值，建立最优广义回归神经网络模型，准确定位待测节点的三维位置；本申请提供的一种基于广义回归神经网络的室内3D定位方法，通过引入改进的灰狼算法IGWO优化广义回归神经网络的平滑因子σ，有效解决了因人为选择参数不当而导致的预测效果不好和过拟合现象，提高了模型的预测精度，定位精度更高且寻优速度更快。
📄 2021115251233
📂 H04W4_02
👤 徐州工业职业技术学院
📅 2021-12-14
本发明提供一种离体脑片神经网络振荡记录系统，包括脑片记录槽和储存槽、气体供给装置、灌流给药装置、电极固定及操纵装置、温度控制装置、神经网络信号记录装置；所述脑片记录槽为长方体形状的容器，容器内设置有凹槽，凹槽两侧开有孔，凹槽后侧的弧形部分有混合氧气饱和的人工脑脊液输入口，所述混合氧气输入口通过管路连接所述气体供给装置，人工脑脊液循环输入口连接所述灌流给药装置，所述人工脑脊液循环的管路上设置有蠕动泵。本发明提出的离体脑片神经网路振荡记录双重给氧系统，对传统的记录系统进行了双重给氧，脑片储存方式、温控及引流装置等改进，使脑片长时间储存且保持其生物活性，可诱导出稳定的长时程的神经网络振荡活动。
📄 2015100460527
📂 G01N27_00
👤 新乡医学院
📅 2015-01-29
本发明公开了一种基于超图神经网络和情感感知的知识追踪方法及系统，属于知识追踪领域。本发明的方法首先获取由学生账户的练习数据组成的练习数据集，然后将练习数据中习题与知识点之间的关系转换为矩阵表示，构建习题‑知识点关联矩阵，基于习题‑知识点关联矩阵将学生账户的练习数据构成习题‑知识点超图，构建包含超图神经网络、情感感知模块以及预测模块的知识追踪模型并进行训练，将待进行知识追踪的练习数据输入至训练好的知识追踪模型中，输出学生对下一习题答题结果的预测值。本发明的方法通过超图结构与情感因素的结合，获取学生在不同情感状态的知识掌握情况，提高知识追踪的预测性能，对智能导学系统精准化、个性化发展具有重要意义。
📄 2024118754007
📂 G06F16_332
👤 浙江师范大学
📅 2024-12-19
本发明公开了基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法，属于微流控自动设计技术领域。所述方法提供了一种随机变宽度微流控芯片的设计方案，通过变宽度微流道的设计，达到了改善出口浓度与出口流速分布的目的；同时提供了一种KD‑MiniVGGNet卷积神经网络模型，实现了对随机变宽度微流控芯片的出口浓度与出口流速的高准确率预测。通过KD‑MiniVGGNet模型与随机变宽度微流控芯片的结合，实现了高效、准确设计微流控芯片的目的，并且可以推广到其他更多有着特定需求的微流控芯片设计中。
📄 2022106001144
📂 G06F30_27
👤 江南大学
📅 2022-05-27
该基于卷积神经网络的昆虫分类及计数方法将深度学习和图像处理技术进行融合使用，使用深度学习技术训练语义分割模型对用诱虫板诱捕到的害虫进行虫子分类，并获取害虫区域特征，再结合使用图像处理中形态学处理实现害虫进行计数的方法，特别适合农业病虫害防治的使用。
📄 2021106571745
📂 G06V10_764
👤 长江大学
📅 2021-06-11
本发明公开了一种基于卷积神经网络的咸鸭蛋品质分检装置及方法，其中，所述咸鸭蛋品质分检装置包括机架、设置在机架上的黑箱、设置在黑箱内的检测装置、用于将咸鸭蛋输送到黑箱中进行检测的输送装置以及控制系统；本发明的咸鸭蛋品质分检装置通过检测咸鸭蛋散发气体中的气体成分优先排除已发臭的咸鸭蛋，对剩余咸鸭蛋利用事先训练好的用于检测咸鸭蛋品质的卷积神经网络模型对咸鸭蛋进行检测，将劣质的咸鸭蛋与优质咸鸭蛋进行分类，代替传统人工检测的方式，节省了劳动力，提高了生产效率。
📄 2020100374062
📂 B07C5_34
👤 广东技术师范大学
📅 2020-01-14
本发明提供了一种基于多尺度融合的单阶段目标检测神经网络及工业品表面缺陷检测模型，属于图像处理与分析的技术领域。解决了工业品表面缺陷的检测、识别问题，能够提高缺陷检测的识别率、降低小目标缺陷的漏检。本发明的神经网络由“图像预处理层”、“特征提取网络层”、“连接层”、“多尺度融合网络层”和“预测网络层”构成，分别实现“图像数据增强”、“图像特征提取”、“卷积连接”、“图像特征多尺度融合处理”和“对多尺度融合网络层的融合特征进行多种采样处理”的功能。本发明采用最大池化方式进行多尺度融合，增加预测器的数量，实现深层网络对浅层网络特征信息的充分利用；利用训练后的模型能够进行工业品表面缺陷的检测识别。
📄 2021110670762
📂 G06T7_00
👤 天津科技大学
📅 2021-09-13
本发明公开了一种基于神经网络模型的海域波浪数据推演方法及系统，包括：获取目标海域对应的波浪图像及历史波浪时序数据，对历史波浪时序数据进行时序分解获得对应的周期性数据，通过对所述历史波浪时序数据进行时序分析以使构建周期性预测模型；通过所述周期性预测模型提取所述周期性数据的周期性特征，并对所述周期性特征与所述历史波浪时序数据进行数据拟合后获得的第二历史波浪时序数据进行模态分解，获得对应的子序列，再将所述子序列及所述第二波浪图像输入至预训练的双通道神经网络模型，通过所述双通道神经网络模型进行波浪数据的推演，输出所述目标海域在预测周期内的波浪数据，提高波浪数据推演的效率及精准度。
📄 2024109469988
📂 G06F18_27
👤 广东海洋大学
📅 2024-07-16
基于动态k‑means聚类的神经网络态势预测方法，包括以下步骤：1）收集某系统网络安全基础数据，数据指标即感染网络病毒主机数量，被篡改网络数，被植入后门的网络数量，安全事件报告数,仿冒页面数量,以及安全漏洞和高危漏洞数量，对网络安全基础数据归一化处理；2）对归一化后的网络安全基础数据，利用动态k‑means聚类算法进行聚类，确定RBF神经网络中心神经元参数和个数N；3）使用归一化后的数据参与RBF神经网络训练，计算RBF神经元宽度并确定神经元输出；4）在训练过程中，对RBF神经网络的输出权值进行编码，使用PSO算法得到最优权值，使网络态势预测精度提高；5）使用已训练的RBF神经网络对某月网络态势进行预测，并与当月网络态势评估值作对比，计算误差；具有预测精度高的特点。
📄 2017113616814
📂 H04L29_06
👤 西安邮电大学
📅 2017-12-18
本发明提供的基于RBF神经网络的ICP‑AES重叠谱线分离方法，建立单条谱线模型和重叠谱线数学模型；设计基于RBF神经网络的谱峰分离参数预测模型输入输出结构；构建叠加谱线训练样本集和测试样本集；训练并测试模型后，对待解析的叠加谱线进行特征向量预测，解析出重叠谱线中的多个子峰谱线。优点是：通过对重叠光谱的谱线建立叠加谱线数学模型；利用RBF神经网络在非线性关系映射上的优势，建立基于RBF神经网络的谱峰分离参数预测模型；通过对重叠光谱谱峰分离的峰值、峰位以及峰的半宽度等参数进行预测，实现重叠光谱的多峰分离。通过解析出的多个纯净分离谱线，得到准确的光强测量结果，实现对光谱重叠干扰校正的目的。
📄 2020111616510
📂 G01N21_73
👤 北京工商大学
📅 2020-10-27
本发明公开了基于随机神经网络搜索的机油罐标签划痕检测系统及方法，属于机油罐标签划痕检测技术领域，旨在解决现有技术中采用人工方式对机油罐标签划痕检测存在准确率低、效率低、检测具有滞后性的问题，以及一般自动检测系统存在的误检严重、分级精度低的问题。通过采集机油罐正反两面的标签图像对其进行划痕检测，并实现有划痕自动报警，根据检测结果对机油罐进行自动分类，相比采用人工的方式节省了大量的人力、物力和财力，同时采用随机神经网络架构搜索方法搜索得最优网络模型，检测准确度更高，能够更加规范生产管理和操作流程。
📄 2023102507170
📂 G01N21_88
👤 新余云知联信息科技有限公司
📅 2023-03-16
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