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
本发明提供了一种基于复数神经网络的射频指纹识别方法、设备及介质。其中，基于复数神经网络的射频指纹识别方法，包括：将获取的原始复数信道状态信息CSI数据转换为幅度数据，并为所述幅度数据添加全零虚部，以构建成符合复数神经网络输入格式的复数形式数据；将所述复数形式数据划分为训练集和测试集；构建用于对输入的复数形式数据进行特征提取的复数神经网络模型；使用所述训练集对所述复数神经网络模型进行训练；将待识别的CSI数据经构建成复数形式数据后，输入到训练好的复数神经网络模型中，根据模型输出的复数结果的幅度值确定待识别的CSI数据所属的设备类别。达到在复杂的无线环境中，实现对设备身份准确且稳定识别的目的。
📄 2025118006960
📂 G06F18_241
👤 无锡学院
📅 2025-12-02
本发明公开了一种基于深度神经网络的癌症预后评估与靶点识别，该方法包括：获取基因表达数据，并对所述基因表达数据进行预处理，获得初始数据；使用结合扩散模型和自编码器的深度神经网络对所述初始数据进行特征提取处理，获得基因表达特征的低维表示；将所述基因表达特征的低维表达输入XGBoost生存分析模型，获得风险值，并根据所述风险值获得癌症预后评估结果；根据所述风险值以及患者基因表达进行差异表达分析，获得癌症预后靶点。可见，本发明通过结合了扩散模型和自编码器的深度神经网络以及XGBoost生存分析模型，实现了对癌症患者预后风险的准确评估和相关靶点的识别，从而为个性化治疗和靶向疗法的设计提供了科学依据。
📄 2024116996270
📂 G16B40_00
👤 佛山大学
📅 2024-11-26
本发明公开基于衍射深度神经网络识别高阶连续OAM模式的方法，包括有如下步骤：步骤1，通过数值仿真得到经过大气湍流扰动后的光场复振幅矩阵，建立数据集；步骤2，设计并搭建基本的衍射深度神经网络结构，对步骤1中得到的训练数据进行数据预处理，并将其送入到本步骤中设计好的基本衍射深度神经网络中进行模型训练；步骤3，设计并搭建识别高阶连续OAM模式的衍射深度神经网络，并利用测试集测试效果。该方法解决了现有的光学以及深度学习相关方法识别大气湍流下OAM模式不足的问题。
📄 2025103734151
📂 G06F18_2431
👤 陕西科技大学
📅 2025-03-27
本发明提供一种基于混合神经网络的射频低噪声放大器电路设计方法，该方法包括：S1根据性能指标要求选择合适的器件，并确定相应的工作状态和偏置条件；S2利用构建好的混合神经网络得到晶体管的散射参数和噪声参数，获取指定条件下器件的S2P文件；S3根据得到的S2P文件进行稳定性分析，并进一步完成低噪声放大器的设计。本发明有助于提高了分析和设计低噪声放大器的效率和适用性。
📄 2022102324851
📂 G06F30_373
👤 广州大学
📅 2022-03-09
本发明公开了基于双分支并行双向交互神经网络的驾驶员行为识别方法，将ViT引入到网络中对全局信息进行编码，在一定程度上提高检测精度，网络由两个并行分支组成，第一个分支基于轻量级的CNN结构，第二个分支基于ViT结构。考虑到CNNBranch和ViTBranch特征之间的不对称性，通过双向特征交互模块BiFIM在两个分支之间进行不同维度特征的交互以同时关注局部特征和全局特征，最后将两个分支的特征融合并对驾驶员行为进行检测。本发明在自建的多视角驾驶员数据集上展开，验证集准确率达到97.18％，参数量为38.22MB，MAdds为271.20M，轻量级BiViTNet提高了驾驶员分心行为识别的准确率，可辅助驾驶员安全行车，减少交通事故的发生。
📄 2022115629294
📂 G06V20_59
👤 淮安大学
📅 2022-12-07
本发明公开了一种基于深层神经网络的PM2.5的全覆盖预测方法，对预先获取的空气污染浓度、气象数据及土地利用数据进行预处理，并划分为训练数据和测试数据；构建深层神经网络预测模型STA‑ConvLSTM并对其进行训练；STA‑ConvLSTM以CNN网络作为底层，通过卷积提取网格数据的空间相关性；以堆叠多层具有时空记忆单元与空间记忆单元的STA‑LSTM作为预测模型的中间层，用于提取时间相关性和空间相关性的特征；最后一层使用CNN层结合STA‑LSTM单元提取的特征进行解码。本发明融合了多源异构的数据，考虑了更多的影响因素，并且考虑时空相关性、降低过拟合、避免梯度消失和梯度爆炸的问题，考虑区域的全覆盖预测的问题，使用时间注意力机制与空间注意力机制，提高了预测精度等优点。
📄 2023104230660
📂 G06Q10_04
👤 淮安大学
📅 2023-04-19
本发明公开了一种基于A‑LGS和卷积神经网络的表情识别方法及系统，该方法包括收集带有面部表情特征的图像，建立数据集；对数据集中图像进行标签标记；基于局部图结构LGS构造平均局部图结构A‑LGS，并利用A‑LGS描述训练集中图像局部特征；基于VGG网络模型构建表情识别模型；对表情识别模型进行训练，训练过程包括将训练集内图像输入表情识别模型，提取图像全局特征，将A‑LGS描述的图像局部特征和图像全局特征串联拼接融合，利用测试集对表情识别模型进行测试；该系统包括数据处理模块、特征提取模块、模型训练模块。本发明解决了现有技术中采用LGS和VGG网络对图像进行特征提取，因样本分布不均衡本导致神经网络分类性能出现偏差及分类正确率低的问题。
📄 202310701921X
📂 G06V40_16
👤 淮安大学
📅 2023-06-14
本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的异常行为识别方法及装置，采集常见的异常行为图像，对异常行为数据进人工标注以及预处理，并划分成训练集、验证集以及测试集，将Inception模块中4条分支上的传统卷积替换成分组卷积GConv；在特征提取的骨干网络中的每条分支上的分组卷积操作之后引入通道重排ChannelShuffle；在特征融合颈部网络中引入多头注意力机制Multi‑Head Attention；在特征融合尾部网络中引入残差Residual结构和多尺度金字塔FPN结构，用来处理不同尺度的图片数据，最后通过全连接FC层和Softmax层得到异常识别结果。本发明可准确识别和分类异常行为，构建的识别模型具有更高的鲁棒性，识别速度更快，识别率更高。
📄 2023109194957
📂 G06V10_764
👤 淮安大学
📅 2023-07-25
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