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一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法
一种基于动态哈密顿积的神经网络实现方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，设计输入特征驱动的动态核生成机制，根据样本特性自适应调整卷积核参数，实现多尺度、多方向特征的细粒度提取，充分发挥四元数表示的空间感知优势；其次，构建符合四元数几何特性的整体激活函数，通过超复数空间中的非线性变换保持通道间旋转缩放关系，避免传统分量式激活导致的关联性断裂。本专利提出的动态卷积根据输入样本的特征动态生成卷积核，使得网络能够针对每个输入样本动态调整其卷积核。这种灵活的调整机制不仅增强了模型的表达能力，还使其能够适应不同输入的特征，提取更具细粒度的特征。
复旦大学
2021-01-12
基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法
本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。
华中农业大学
2021-04-11
基于神经网络模型BP算法的嵌入式矿压检测方法
本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。
安徽理工大学
2021-04-13
认知无线电中基于SOM神经网络的恶意用户判别方法
本发明公开了一种认知无线电中基于自组织映射神经网络的恶意用户判别方法，本发明利用自组织映射(简称SOM)神经网络学习输入能量矩阵的分布特征，并根据学习结果对输入量进行有效的分类。首先引入“可疑度”的概念，其大小根据每次训练后每种类别所包含的次级用户的个数进行分配。为了消除传统的SOM神经网络的缺陷，本发明进一步提出了“平均可疑度”的概念。具体步骤包括：获得能量矩阵，利用SOM神经网络算法对能量矩阵进行训练得到分类矩阵，计算每个次级用户的“可疑度”，构造索引矩阵并重复训练过程，并将每次得到的“可疑度”取平均值，即“平均可疑度”，并利用“平均可疑度”对次级用户进行分类，识别出恶意用户或是正常用户。
东南大学
2021-04-11
郑元世教授团队在多智能体网络化系统的鲁棒性和可扩展性上取得新进展
西安电子科技大学机电工程学院多智能体研究中心郑元世教授团队通过引入了智能体及邻居的历史状态，提出了一种基于记忆信息的一致性协议并建立了该协议下显式的一致域。
西安电子科技大学
2025-02-26
基于卷积神经网络的可重构类脑计算芯片及支撑系统研发
研发阶段/n主要研究支持神经网络芯片的设计自动化工具及FPGA验证系统，设计自动化工 具本身针对ASIC和FPGA都适用。 项目主要研究：（1）研究基于模型层的设计空间探索方法;（2）研究可重构 神经网络硬件单元抽象和归约方法；（3）开发面向嵌入式、功耗约束下的FPGA神 经网络芯片系统，突破神经网络芯片设计小型化遇到的关键难题。本项目提出的自 动综合工具至少支持CNN 等两类不同神经网络拓扑，支持Caffe配置文件prototex 拓扑描述语言，生成的FPGA芯片，性能比CPU快1个数量级，能效比
中国科学院大学
2021-01-12
一种基于改进的 Hopfield 神经网络的服装标志识别方法
本发明实施例公开一种基于改进的Hopfield神经网络的服装标志识别方法，应用于计算机领域，以解决现有的靠人工对商品的标志进行识别效率极低的问题。该方法包括：通过小波变换对原始图像进行特征提取；根据所述特征作为目标模式建立Hopfield神经网络模型。本发明的实施例应用于标志识别。
四川大学
2016-09-28
程元徽
程元徽副教授 硕士生导师招生，招生专业：化学工程与技术，研究方向：1. 纳米能源材料的设计、合成及表征技术。包括碳材料、共价有机骨架化合物、金属有机骨架化合物。2. 电催化过程及机理研究。包括氧还原、氧析出、氢气析出、二氧化碳电还原等。3. 能量储存与转化能技术。包括燃料电池、液流电池、超级电容器、电解水、锂电池等。
程元徽
2021-12-31
柯媛元
柯媛元
教授、理学博士、博士生导师
主要研究方向：具退化性及奇异性的非线性扩散方程。
柯媛元
2021-12-31
一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法
本发明涉及一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法，属电气工程技术领域。该方法采用含量化因子的神经网络控制策略，使磁悬浮偏航系统在受到随机干扰情况下，实现稳定悬浮控制：当需要偏航时，首先由悬浮控制器采用PID算法控制励磁电流，使悬浮物向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处，得到稳态下外环PID控制器的比例、积分、微分系数参数；其次，悬浮控制器改用含量化因子的神经网络控制策略，获得外环PID控制器参数的调节量；然后由两者求得励磁电流参考值，减去实际值，经内环PID控制器，实时调整励磁电流，实现稳定悬浮。本发明自适应能力强、动态响应快、抗干扰能力强，可确保整个悬浮偏航过程系统性能实时最优。
曲阜师范大学
2021-05-07