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  • 【专利】 一种学习型多组多路遥控开关装置的学习方法

    作者:林海航 ; 杨继林 年份:2016
    摘要:本发明公开了一种学习型多组多路遥控开关装置的学习方法,遥控开关装置预设N组F路控制输出,遥控开关装置接收到遥控器两次以上的相同无效控制信号,最后一次的无效控制信号持续时间为预设时间,遥控开关装置解锁,操作遥控开关装置手动开关的次数为C次后,遥控开关装置接收到遥控器的无效控制信号A进入第C组的第一路学习状态,学习状态接收到遥控器的无效控制信号A跳转到下一路学习状态,学习状态接收到遥控器的按键信号不是无效控制信号A则保存为有效控制信号,跳转到下一路学习状态。实现多组多路遥控开关装置快速、方便学习配对遥控器。
  • 【专利】 一种基于深度无监督学习的视觉相似性学习方法

    作者:夏春秋 年份:2018
    摘要:本发明中提出的一种基于深度无监督学习的视觉相似性学习方法,其主要内容包括:紧凑簇和批次的生成、卷积神经网络(CNN)的训练、局部时间池化和多实例学习,其过程为,先从样本中获取相关联的初始样本集,然后优化单个成本函数得到紧凑的簇(位置分布紧凑且相似的样本组),并选择相似性相互一致的簇组成随机梯度下降(SGD)批次,接着,交替地对CNN进行训练,以及对产生的相似点执行局部时间池化操作,并使用得到的相似点重新计算簇和批次,迭代多次之后得到样本之间的相似性。本发明解决了以往的视觉相似性学习方法需要大量手工标注数据且计算成本高的问题,能够提供更精细的相似结构,在姿态分析任务和分类问题上具有良好的性能。
  • 【专利】 具有自主学习能力的在线序列极限学习机方法

    作者:任红格 ; 史涛 ; 李福进 ; 尹瑞 ; 张春磊 ; 刘伟民 ; 霍美杰 ; 徐少彬 年份:2016
    摘要:本发明涉及了一种具有自主学习能力的在线序列极限学习机方法,属于智能机器人技术领域,一共分为九个部分,分别为外部状态集合、外部动作集合、奖赏信号、值函数、状态转移方程、极限学习机网络隐含层输出集合、中间参数转移方程、极限学习机输出集合、极限学习机输出权值转移方程。本发明提供的具有自主学习能力的在线序列极限学习机方法,以在线序列极限学习机为框架,结合强化Q学习,提出了一种具有自主学习能力的在线序列极限学习机方法,并将该模型运用到移动机器人路径规划研究中,使机器人根据外部环境的状态与奖励,实现自主学习导航,提高机器人在未知环境中的自主学习能力。
  • 【专利】 一种基于深度学习与强化学习的车辆识别方法

    作者:孟继成 ; 丁乐乐 年份:2016
    摘要:本发明公开了一种基于深度学习与强化学习的车辆识别方法,在利用深度网络的结构特点上,提供一种深度学习与强化学习结合的方法,将强化学习中的Q‑学习算法应用到深度学习网络中,训练过程仍然使用随机梯度下降算法,提高了深度网络对车辆的识别的能力;其次,加入了基于错分样本学习的强化学习技术,克服了深度学习网络在车辆识别领域现有的技术不足,提升车辆识别性能的同时,也提高了网络的训练效率。
  • 【专利】 基于迭代学习P型学习律的FAST整网控制方法

    作者:沙毅 ; 张立立 ; 王志远 年份:2015
    摘要:本发明涉及一种基于迭代学习P型学习律的FAST整网控制方法,属于智能化天线控制领域。本发明基于P型学习律的迭代学习理论应用方法,首次将迭代学习应用于天线的控制使其更加智能化在天线控制领域,通过整网控制策略解决了FAST反射面整网变形控制方法存在的不足,提高了整个FAST系统的使用寿命和观测灵敏度。
  • 【专利】 一种基于改进学习率的深度学习交通流预测方法

    作者:简琤峰 ; 张美玉 ; 况祥 ; 孙畅 年份:2018
    摘要:本发明涉及一种基于改进学习率的深度学习交通流预测方法,通过改进深度信念网络的模型在训练中对于学习率和训练次数的确定方法,利用改进的深度信念网络和径向基函数的优点建立预测用的深度信念网络‑径向基函数组合模型,使用交通流数据对模型进行训练,并使用训练完成的模型对交通流进行预测。本发明经过实验论证,当数据量较大且波动亦较大时,本发明的深度信念网络‑径向基函数组合模型无论是从预测的稳定性还是误差的结果上都明显优于其他模型,精准度高、误差小、收敛速度快。
  • 【专利】 一种外语学习用基于云计算处理的辅助学习装置

    作者:赵敏 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种外语学习用基于云计算处理的辅助学习装置,包括控制箱、支撑杆、导轨、支撑箱、微型电机、丝杆、支撑板、液压缸、踏板、连接杆、固定块、万向轮、触屏显示屏、挂钩、耳机、触屏笔和卡块,利用微型电机带动丝杆转动,利用丝杆和连接杆的反向螺纹连接控制连接杆在丝杆上面运动,从而控制万向轮上升或下落,使辅助学习装置本体移动灵活,利用导轨灵活调节液压缸和控制箱之间的距离,利用耳机使操作者进行外语学习时不被外界干扰,提高学习效率,利用云计算处理服务系统提高装置存储空间,降低设备能耗,降低成本且提高效率,本装置智能性高,移动方便,固定稳定,提高学习效率。
  • 【专利】 基于深度强化学习的图二值特征学习方法及装置

    作者:鲁继文 ; 周杰 ; 段岳圻 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种基于深度强化学习的图二值特征学习方法及装置,其中,方法包括:提取图像深度实值特征;根据深度强化学习的位间关系挖掘得到位间关系挖掘网络的基本量,其中,基本量包括状态、转移举证、行动和奖励,以训练得到位间关系挖掘网络;通过位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征。该方法可以通过位间关系挖掘网络和互信息的特征提取网络提取得到鲁棒特征,有效提高特征鲁棒性。
  • 【专利】 基于极限学习机和boosting多核学习的目标跟踪算法

    作者:孙锐 ; 张东东 ; 王旭 ; 高隽 年份:2016
    摘要:本发明公开了一种基于极限学习机和boosting多核学习的目标跟踪算法,其特征包括:1多次boosting迭代得到优秀的分类器,将每次boosting迭代中通过多核学习得到的弱分类器组合成强分类器,再用强分类器对特征进行分类。2为了进一步减少计算量和提升分类性能,不同于传统多核学习以支持向量机(SVM)为基分类器,而采用极限学习机作为基分类器,极限学习机结构简单,训练速度非常快,并且比SVM有更好的泛化能力。本发明能使多核分类器进行快速分类,从而使跟踪算法在复杂场景下也能保证跟踪的鲁棒性和实时性。
  • 【专利】 一种能自动提高学习注意力的辅助学习装置

    作者:安俊颖 ; 秦明月 ; 石绍晴 ; 秦增宪 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种能自动提高学习注意力的辅助学习装置,包括由桌腿支撑的桌面板,桌面板上设有窗口,桌面板底部安装有支架,支架上通过驱动机构安装有与窗口对应的升降板,桌腿或桌面板上安装有控制驱动机构驱动升降板向窗口升降的升降按钮,桌面板上还安装有辅助学生学习的教学装置、实验装置等。具有普通课桌模式、考试模式和活动模式,既能方便学生在教室里学习,又能辅助学生上课专心听讲,避免了同学之间的相互影响,比如相邻同桌间的干扰、前后桌因为身高差异导致的遮挡干扰、因为前方同学摇晃身体引起的注意力干扰等,本能自动提高学习注意力的辅助学习装置还具有实验功能,一桌多用。
  • 【专利】 一种基于学习理论的渐进学习电网调控方法

    摘要:本发明公开了一种基于学习理论的渐进学习电网调控方法,包括以下步骤:步骤一:对电网运行状况进行全景化观测;步骤二:构建电网等值分析模型;步骤三:建立渐进学习的电网调控模型:构建电网等值分析模型的基础上,建立具有自学习的、时空滚动且关联的调控机制,采用极端学习机理论建立渐进学习的电网调控模型;步骤四:建立渐进学习的时空关联的电网调控策略体系:所述体系由学习理论贯穿其中并由空间协调和时间协调两大体系构成。本发明与传统电网调控手段是兼容的,并能在渐进学习中不断改进,体现了智能化,为电网的调控提供了新的有益参考。
  • 【专利】 一种基于嵌入编码学习的机器学习识别方法

    作者:李刚 ; 徐传运 ; 许洲 ; 张杨 年份:2018
    摘要:本发明提供了一种基于嵌入编码学习的机器学习识别方法,能够利用已知类别的一定量的多媒体数据样本采用不同的对比样本输入排列顺序对机器学习模型f1进行多次区别化的学习训练,用以进行多媒体数据类别识别处理,机器学习模型f1设计为编码函数模型与卷积神经网络模型或全连接神经网络模型的组合模型构架,大幅降低了对海量训练样本的依赖,并且能够方便的扩展对未经过学习训练的多媒体数据类别进行类别识别,很好的解决了现有多媒体数据分类机器学习识别方法因对大量训练样本的依赖以及因无法直接对未经学习训练的类别进行分类识别而导致实际应用性、通用性受限的问题,能够更加广泛有效的应用到更多的具体的多媒体数据分类使用场合中。
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