本发明公开了一种基于人工智能的无线通讯资源分配方法及系统，通过获取融合无线通讯数据；在各基站构建DRL本地模型，使用改进PPO算法训练所述DRL本地模型；利用中心服务器周期性聚合各基站的DRL本地模型参数，利用DP差分隐私技术添加噪声，将融合无线通讯数据，输入至DP‑DRL全局模型中，输出初始联合分配策略；基于所述初始联合分配策略对无线通讯资源进行分配，通过滑动窗口统计系统性能指标，反馈至模糊逻辑控制器，调整奖励函数权重，得到目标联合分配策略。能够针对各基站的局部特性进行训练，全局模型则整合各基站的经验，实现资源分配策略的全局优化。
📄 2025119373435
📂 H04W72_53
👤 成都商高智能科技有限公司
📅 2025-12-22
本发明涉及水利工程技术领域，公开了一种基于人工智能的水利工程水质检测方法及系统，针对水利工程采集第一多源数据，基于时间戳将第一多源数据中水质参数数据、遥感影像数据和气象与水文数据进行对齐，得到第二多源数据；对第二多源数据进行数据预处理和特征提取处理，得到目标特征数据；设计多任务时空图卷积网络，并采用遗传算法进行参数寻优，构建水质检测模型；将目标特征数据输入水质检测模型中，通过水质检测模型输出水质检测结果；当水质检测结果确定水质异常时，基于时空图结构和水质扩散规律，生成污染扩散模拟图谱，并根据水利工程调度方案提供应急决策建议；本发明提高水质检测的准确性和功能完整性。
📄 2025117246488
📂 G16C20_70
👤 四川鹏鹞环保设备有限公司
📅 2025-11-24
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
一种基于人工智能的电梯预测性维护方法，属于电梯预测性维护领域，先采集电梯结构化与非结构化数据，经过滤无效数据、排除检修干扰后得到有效故障数据集；再从故障级别、故障次数、运行时间、运行次数和维修时间五个维度计算健康度指标，结合层次分析法确定权重并经标准化得到综合健康度评分；接着构建时序知识图谱，通过TransR‑T模型实现实体与关系的时序嵌入；随后融合健康度评分局部特征与时序知识图谱嵌入特征，输入到BiLSTM层捕捉长时序依赖，结合注意力机制强化高风险实体识别，输出故障类型概率分布，通过贝叶斯网络修正故障等级概率，依据修正结果、维保优先级和健康度评分触发常规维保。本发明实现电梯精准预测性维护。
📄 2026108145317
📂 G06Q10_0639
👤 中国计量大学
📅 2026-06-08
本发明提供的一种基于人工智能的软件保护方法、系统、设备和介质，本发明涉及软件保护技术领域，该方法包括获取用户不同时间点输入的多个数据；基于用户不同时间点输入的多个数据确定模糊测试的概率值；当模糊测试的概率值大于风险度阈值时则开启屏幕录制功能；获取开启屏幕录制功能后得到的屏幕录制视频；基于屏幕录制视频使用视频处理模型确定用户破解软件的可能程度；基于用户破解软件的可能程度确定软件保护措施；基于软件保护措施对软件进行保护，该方法能够应对模糊测试带来的破解风险，提高软件安全程度。
📄 2024111588453
📂 G06F21_14
👤 四川赐睿科技有限责任公司
📅 2024-08-22
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
本发明公开了一种基于人工智能的人机交互系统，包括数据采集模块、人机交互模块和设备控制模块，其特征在于：所述数据采集模块用于收集用户虹膜的反射红外线数据、拍摄房间内的视觉图像和收集房间内的环境数据，所述人机交互模块用于分析并选择用户想要调整的智能家居、分析用户的动作指令意图，所述设备控制模块用于分析用户所处的场景和环境并根据用户的行为调整智能家居，所述数据采集模块、人机交互模块和设备控制模块相互通信连接，所述数据采集模块包括红外装置模块、视觉模块和传感器模块，所述红外装置模块用于向用户眼球照射红外线采集用户的虹膜特征，本发明，具有提高判断准确性和用户体验的特点。
📄 2024100297079
📂 G05B19_042
👤 四川赐睿科技有限责任公司
📅 2024-01-09
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
本发明公开了一种微接触印刷过程压力控制方法、装置及人工智能系统，涉及图像识别领域。主要包括：获得初始压力下微接触印刷的表面图像的灰度图像；进行模板匹配分别获得灰度图像中各图案区域；根据像素点的灰度值分别对各图案区域中的像素点进行聚类获得多个类别，以分别获得聚类后各类别中像素点的热度值；计算各图案区域中位置对应的各像素点的热度值的方差，并将图案区域中各位置对应的方差的均值作为印刷缺失值；在初始压力的基础上增大微接触印刷时采用的压力，并获得新的压力下的印刷缺失值，将使得印刷缺失值小于预设阈值的压力值作为最佳压力值。本发明实施例能够缩短对印章所施加的最佳压力的获得时长。
📄 202210691026X
📂 B41M1_12
👤 南通人民彩印有限公司
📅 2022-06-18
已申报项目
本发明公开了一种基于人工智能系统的纸盒印刷色差缺陷检测方法，涉及人工智能领域，主要用于纸箱印刷色差缺陷检测。包括：分别采集目标图像和目标深度图像，获取印刷区域；获取目标深度图像像素点深度梯度值计算粗糙度；拟合光照色差方程计算光照色差值；获取标准色差值计算色差增值；拟合色差曲线计算所有坐标点的波动程度；获取波动程度大于第一阈值的异常坐标点；计算印刷异常概率，将所述印刷异常概率小于第二阈值的像素点作为粗糙像素点；计算粗糙度色差值；计算基准图像的印刷色差值；当超出预设范围时目标存在缺陷。根据本发明提出的技术手段，可以排除光线强度和印刷品表面粗糙度造成采集色差影响，提高了印刷品色差缺陷检测精度。
📄 2022106824762
📂 G06T7_00
👤 南通人民彩印有限公司
📅 2022-06-16
已申报项目
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