本发明公开了一种基于演化神经网络架构搜索的短临降水预报方法，属于天气预报技术领域。本发明首先构建神经网络架构的编码规则，以该编码规则搭建初始的短临降水预报模型，将短临降水预报模型作为种群中个体；然后对种群中的个体进行优化迭代，得到性能最优种群；对最终种群中的个体进行性能评估，根据评估结果得到最终的短临降水预报模型，利用该短临降水预报模型预测降水情况。本发明相对于手工设计的短临降水预报模型，可以针对不同的气象数据集更快地找到适合任务的最优神经网络架构，提高预报的准确性和可靠性。
📄 2025104078499
📂 G06V10_764
👤 南京信息工程大学
📅 2025-04-02
本申请公开了一种基于并行化闭式连续神经网络的长期多负荷预测方法和系统，属于综合能源系统调度技术领域，包括对检测数据进行自相关性分析，获取多个下采样周期；基于下采样周期对检测数据进行下采样，获取子序列；将多个下采样周期对应的多个子序列经加权求和后融合，获取融合特征；基于时刻划分融合特征，获取多个时刻分支特征；将多个时刻分支特征并行输入改进后的液体神经网络，获取多个更新后的隐藏状态；拼接多个更新后的隐藏状态，获取拼接时序特征；对拼接时序特征进行高频滤波与解码，获取输出参量的预测结果。本申请能够提升综合能源系统调度的智能化水平与运行效率，在多预测时域任务中，实现准确性与训练成本最优配置。
📄 2026106385890
📂 G06Q10_0637
👤 南京信息工程大学
📅 2026-05-11
本发明公开一种基于物理信息残差神经网络的阵风锋预测方法及系统，属于雷达探测与识别技术领域，方法包括建立待预测时刻前两个连续时刻的阵风锋实际曲线Curve1和Curve2，并建立点对应关系得到最优匹配点对所对应的稀疏运动矢量数据，并插值到Curve2每个点上生成密集运动矢量场，再进行指数衰减并对待预测时刻的阵风锋实际曲线进行弧长缩放校正和样条曲率平滑调整得到物理外推结果；将Curve1和Curve2输入残差神经网络输出残差修正量；融合物理外推结果与残差修正量得到待预测时刻的阵风锋预测曲线。本发明解决了现有雷达阵风锋预测中存在的多步外推精度低、形状易失真、对小样本适应性差的问题。
📄 2026108782476
📂 G01W1_10
👤 南京信息工程大学
📅 2026-06-17
本发明公开了医学影像处理技术领域的一种基于多教师蒸馏的可解释脑子图神经网络的自闭症诊断方法和系统。方法包括：对获取到的受试者静息状态下的功能磁共振脑影像数据进行预处理，得到大脑各个感兴趣区域的血氧水平依赖信号时序数据，通过计算任意两个感兴趣区域的皮尔逊相关系数构建脑网络BN矩阵，并根据脑网络BN矩阵构建脑网络图；将脑网络图输入训练好的自闭症诊断模型中进行自闭症诊断，得到预测类别原始得分；将预测类别原始得分转换为诊断结果。本发明通过多个GCN教师模型捕捉不同尺度的BN拓扑知识引导脑子图神经网络，结合注意力机制自适应融合不同子图的信息，增强模型的表示学习能力，能够有效实现对自闭症的判断。
📄 2026106494934
📂 A61B5_00
👤 南京信息工程大学
📅 2026-05-12
本发明公开了一种基于图神经网络参数估计优先的虚假数据注入攻防方法，属于电力系统网络安全技术领域。在电网运行中对目标支路参数施加动态扰动；将主网侧与配网侧拓扑构建为同一图结构，利用第一图神经网络联合学习量测特征，预测扰动后各支路参数；基于攻击目标支路集合、目标量测集合及参数预测结果生成攻击向量；将攻击向量嵌入全量测空间，结合参数预测结果进行状态估计，得到攻击后残差统计量和状态估计偏移特征；将攻击后量测向量、偏移特征、残差统计量及参数预测结果拼接为节点输入特征向量，输入第二图神经网络输出各支路攻击概率，筛选得到被攻击支路集合。本发明实现了动态扰动下支路参数的快速估计与攻击支路准确定位。
📄 2026106677193
📂 H04L9_40
👤 南京信息工程大学, 国网河南省电力公司经济技术研究院, 国网电力科学研究院有限公司
📅 2026-05-15
本发明公开了一种融合注意力特征聚合与概率建模的广义零样本图像识别方法与系统。方法包括：利用预训练视觉骨干网络提取图像特征，采用全局语义标记与注意力加权图像块聚合相拼接的方式获取兼顾全局语义与局部细节的图像表示，并通过可学习映射模块将其投影至图像对应的语义属性空间；对样本被标记状态的条件概率进行显式参数化，推导训练集与混合测试集样本的联合似然目标函数，构建面向混合分布的概率建模框架；通过端到端训练使映射模型同时完成视觉‑语义对齐与已见类/未见类的概率解耦。本发明从标签不完整性的本质视角出发，通过混合分布概率建模来缓解广义零样本学习中的已见类偏置问题，且无需未见类数据参与训练，具有灵活实用的特点。
📄 2026106456345
📂 G06V10_80
👤 南京信息工程大学
📅 2026-05-12
本发明提供了一种基于动态神经网络的目标检测方法和系统，所述方法首先对YOLOv7模型进行改进，使用多元卷积融合模块来替换骨干网络中的高效层聚合模块，然后在头部网络引入双向特征金字塔。最后，以两个改进后的YOLOv7模型作为基础模型，并结合智能路由器来构建动态目标检测模型。与常规的静态目标检测模型不同，本发明的动态目标检测模型能够根据图片复杂度来自适应的调整网络结构，对于简单的图片使用单一的网络进行检测保证检测的速度，而复杂的图片则经过两个网络处理来提高检测的精度。这种方法相比传统的目标检测方法具有更高的精度和更好的灵活性，能够在不丢失速度的情况下保持较高的精度。
📄 2024117521048
📂 G06V10_774
👤 南京信息工程大学
📅 2024-12-02
本发明涉及一种基于自适应特征提取与多尺度增强的目标检测方法及系统。所述方法包括：对原始图像进行标准化预处理得到待检测原始图像；将待检测原始图像输入至并行结构的扩张卷积块中，捕捉待检测原始图像在不同尺度下的特征信息；通过目标归一化方法动态调整各个通道特征的贡献度，得到最优特征向量；并对最优特征向量进行缩放，得到压缩后的目标注意力权重，采用通道注意力门控方法对于目标注意力权重计算门控信号，并生成融合特征图；通过多尺度增强特征金字塔网络提取出深层特征；通过分类器和回归器输出目标检测结果。可以提高目标检测在不同尺度目标上的准确性和有效性，增强对复杂场景下目标的检测能力。
📄 2025101031221
📂 G06V10_764
👤 南京交通职业技术学院
📅 2025-01-22
基于BP神经网络改进算法的铁磁材料硬度预测算法，首先采集铁磁材料的巴克豪森信号，对信号集进行划分，获取巴克豪森噪声训练集和巴克豪森噪声测试集。然后对采集的信号进行AR谱分析，选择5个阶次展开，分别是4、8、16、32、64阶，对展开的信号求二阶导，并以二阶导信号的谷宽，谷深和谷值点所在的位置作为特征，对这些谷使用kmeans算法进行距离，对信号进行编码，从而完成了特征维度的统一。然后对BP神经网络模型进行优化与训练。仿真表明本发明预测的结果很好，均方误差只有80，也就是每个硬度预测的误差可以保证在9个维氏硬度，而时域算法的均方误差为229，也就是大于15个维氏硬度，所以证明了算法有效性。
📄 2018112027766
📂 G06K9_00
👤 北京工业大学
📅 2018-10-16
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虚拟现实下的图像识别系统及其方法，包括摄像头、控制器和智能电脑；其中：摄像头，所述摄像头同控制器相通信连接；控制器，所述控制器中包括着图形预处理模块，所述控制器同智能电脑相控制连接；智能电脑，所述智能电脑中包括着识别模块和分类器。结合其方法避免了现有技术中手势识别所引用的算法的时空消耗太高、实时性不够、识别率低以及纠偏效果不佳的缺陷。
📄 2016109763290
📂 G06F3_01
👤 金陵科技学院
📅 2016-11-07
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
柿子坊 · 知识产权运营
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