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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

68 篇 专利
45 篇 期刊文献
20 篇 学位论文
6 篇 会议

馆藏范围

139 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

51 篇 工学
- 42 篇 计算机科学与技术...
- 30 篇 软件工程
- 17 篇 控制科学与工程
- 3 篇 机械工程
- 3 篇 电气工程
- 2 篇 信息与通信工程
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 动力工程及工程热...
- 1 篇 电子科学与技术（可...
- 1 篇 航空宇航科学与技...
32 篇 管理学
- 29 篇 管理科学与工程(可...
- 2 篇 工商管理
- 1 篇 图书情报与档案管...
8 篇 理学
- 8 篇 数学
- 1 篇 统计学（可授理学、...
1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 教育学
- 1 篇 教育学

主题

71 篇 增量式算法
12 篇 数据挖掘
12 篇 粗糙集
9 篇 属性约简
5 篇 粗糙集理论
4 篇 时间序列预测
4 篇 差别矩阵
3 篇 聚类
3 篇 关联规则
3 篇 支持向量机
3 篇 非负矩阵分解
3 篇 数据库
3 篇 最小二乘支持向量...
2 篇 约简
2 篇 社区发现
2 篇 三支决策
2 篇 边界域
2 篇 矩阵分解
2 篇 信息系统
2 篇 决策表

机构

47 篇 湖南老码信息科技...
4 篇 兰州理工大学
4 篇 山西大学
3 篇 南京邮电大学
3 篇 哈尔滨工程大学
2 篇 华中科技大学
2 篇 华北电力大学
2 篇 复旦大学
2 篇 天津大学
2 篇 国网浙江电动汽车...
2 篇 太原理工大学
2 篇 中国空气动力研究...
2 篇 甘肃省有色金属新...
2 篇 广西大学
2 篇 辽宁师范大学
2 篇 重庆大学
2 篇 武汉大学
2 篇 深圳市英威腾电气...
2 篇 北京航天控制仪器...
2 篇 浙江大学

作者

47 篇 杨滨
4 篇 康蕾
3 篇 王晓兰
2 篇 李德玉
2 篇 詹燕娇
2 篇 李秋霞
2 篇 吴琦
2 篇 吴恒
2 篇 黄昊宇
2 篇 陈泽华
2 篇 邓晓曼
2 篇 岑致稼
2 篇 李洋帆
2 篇 肖晋
2 篇 陈晓旭
2 篇 裴晓鹏
2 篇 张莹
2 篇 田嘉懿
2 篇 凌忠伟
2 篇 钟鸣

语言

139 篇 中文

检索条件"主题词=增量式算法"

共 139 条记录，以下是91-100 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于增量式神经网络模型的口腔溃疡预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的口腔溃疡预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的口腔溃疡预测方法，包括如下步骤：建立口腔溃疡日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表中；从用户日常数据记录表中提取当日数据... 详细信息

标准号: CN106372442A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的口腔溃疡预测方法，包括如下步骤：建立口腔溃疡日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表中；从用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入口腔溃疡病理神经网络模型中进行口腔溃疡概率预测；智能家庭口腔溃疡护理设备判断口腔溃疡概率值是否大于0.5；当用户判定为得了口腔溃疡时，用户自行去医院检查，并将检查结果通过智能家庭口腔溃疡护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：口腔溃疡神经网络模型检查结果日常数据护理设备智能家庭记录表服务器日常生活数据服务器判断归一化处理口腔溃疡病增量式算法动态修正概率预测用户判定增量式预测向量数据库传送采集发送保存概率检查

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一种基于增量式神经网络模型的消化不良预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的消化不良预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的消化不良预测方法，包括如下步骤：建立消化不良日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形... 详细信息

标准号: CN106446549A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的消化不良预测方法，包括如下步骤：建立消化不良日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入消化不良病理神经网络模型中进行消化不良概率预测；智能家庭消化不良护理设备判断消化不良概率值是否大于0.5；用户判定为得了消化不良，用户自行去医院检查，将检查结果通过智能家庭消化不良护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：消化不良神经网络模型检查结果日常数据护理设备智能家庭记录表服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测用户判定增量式预测向量病理数据库传送采集发送保存概率检查

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一种基于增量式神经网络模型的高血脂症预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的高血脂症预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的高血脂症预测方法，包括如下步骤：建立高血脂症日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后... 详细信息

标准号: CN106446560A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的高血脂症预测方法，包括如下步骤：建立高血脂症日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入高血脂症病理神经网络模型中进行高血脂症危险程度概率预测；智能家庭高血脂症护理设备判断高血脂症危险程度值W是否大于等于3；当用户接收到警示器警示时，用户自行去医院检查，将检查结果传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：高血脂症神经网络模型检查结果日常数据服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测护理设备用户接收智能家庭记录表警示器增量式预测警示向量病理数据库传送采集发送检查

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一种基于增量式神经网络模型的夏季性皮炎预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的夏季性皮炎预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的夏季性皮炎预测方法，包括如下步骤：建立夏季性皮炎日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据... 详细信息

标准号: CN106361288A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的夏季性皮炎预测方法，包括如下步骤：建立夏季性皮炎日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入夏季性皮炎病理神经网络模型中进行夏季性皮炎概率预测；智能家庭夏季性皮炎护理设备判断夏季性皮炎概率值是否大于0.5；用户判定为得了夏季性皮炎，用户自行去医院检查，将检查结果通过智能家庭夏季性皮炎护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：皮炎神经网络模型检查结果日常数据护理设备智能家庭记录表服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测用户判定增量式预测向量病理数据库传送采集发送保存概率检查

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一种基于增量式神经网络模型的慢性疲劳综合症预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的慢性疲劳综合症预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的慢性疲劳综合症预测方法，包括如下步骤：建立慢性疲劳综合症日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做... 详细信息

标准号: CN106407697A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的慢性疲劳综合症预测方法，包括如下步骤：建立慢性疲劳综合症日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入慢性疲劳综合症病理神经网络模型中进行慢性疲劳综合症危险程度概率预测；智能家庭慢性疲劳综合症护理设备判断慢性疲劳综合症危险程度值W是否大于等于3；当用户接收到警示器警示时，用户自行去医院检查，将检查结果传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：慢性疲劳综合症神经网络模型检查结果日常数据服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测护理设备用户接收智能家庭记录表警示器增量式警示向量预测病理数据库传送采集发送检查

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一种基于增量式神经网络模型的植物神经紊乱预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的植物神经紊乱预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的植物神经紊乱预测方法，包括如下步骤：建立植物神经紊乱日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日... 详细信息

标准号: CN106407698A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的植物神经紊乱预测方法，包括如下步骤：建立植物神经紊乱日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入植物神经紊乱病理神经网络模型中进行植物神经紊乱概率预测；智能家庭植物神经紊乱护理设备判断植物神经紊乱概率值是否大于0.5；用户判定为得了植物神经紊乱，用户自行去医院检查，将检查结果通过智能家庭植物神经紊乱护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：植物神经紊乱神经网络模型检查结果日常数据护理设备智能家庭记录表服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测用户判定增量式向量预测病理数据库传送采集发送保存概率检查

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一种基于增量式神经网络模型的毛囊炎预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的毛囊炎预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的毛囊炎预测方法，包括如下步骤：建立毛囊炎日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n... 详细信息

标准号: CN106446556A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的毛囊炎预测方法，包括如下步骤：建立毛囊炎日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入毛囊炎病理神经网络模型中进行毛囊炎概率预测；智能家庭毛囊炎护理设备判断毛囊炎概率值是否大于0.5；用户判定为得了毛囊炎，用户自行去医院检查，将检查结果通过智能家庭毛囊炎护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：神经网络模型检查结果日常数据护理设备智能家庭记录表服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测用户判定增量式预测向量病理数据库传送采集发送保存概率检查

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一种基于增量式神经网络模型的结肠炎预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的结肠炎预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的结肠炎预测方法，包括如下步骤：建立结肠炎日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表中；从用户日常数据记录表中提取当日数据，形... 详细信息

标准号: CN106339605A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的结肠炎预测方法，包括如下步骤：建立结肠炎日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表中；从用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入结肠炎病理神经网络模型中进行结肠炎概率预测；智能家庭结肠炎护理设备判断结肠炎概率值是否大于0.5；当用户判定为得了结肠炎时，用户自行去医院检查，并将检查结果通过智能家庭结肠炎护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：结肠炎神经网络模型检查结果日常数据护理设备智能家庭记录表服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测用户判定增量式预测病理向量数据库采集传送发送保存概率检查

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一种基于增量式神经网络模型的抑郁症预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的抑郁症预测方法和预测系统

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作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的抑郁症预测方法，包括如下步骤：建立抑郁症日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n... 详细信息

标准号: CN106384005A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的抑郁症预测方法，包括如下步骤：建立抑郁症日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器，保存至用户日常数据记录表；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入抑郁症病理神经网络模型中进行抑郁症概率预测；智能家庭抑郁症护理设备判断抑郁症概率值是否大于0.5；用户判定为得了抑郁症，用户自行去医院检查，将检查结果通过智能家庭抑郁症护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：抑郁症神经网络模型检查结果日常数据护理设备智能家庭记录表服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测用户判定增量式预测向量病理数据库传送采集发送保存概率检查

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一种基于增量式神经网络模型的睡眠障碍预测方法和预测系统

一种基于增量式神经网络模型的睡眠障碍预测方法和预测系统

引用

作者：杨滨 410000 湖南省长沙市长沙高新开发区麓湖路39号央谷金苑A座1320-4号

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的睡眠障碍预测方法，包括如下步骤：建立睡眠障碍日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后... 详细信息

标准号: CN106446552A

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的睡眠障碍预测方法，包括如下步骤：建立睡眠障碍日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入睡眠障碍病理神经网络模型中进行睡眠障碍危险程度概率预测；智能家庭睡眠障碍护理设备判断睡眠障碍危险程度值W是否大于等于3；当用户接收到警示器警示时，用户自行去医院检查，将检查结果传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

关键词：睡眠障碍神经网络模型检查结果日常数据服务器日常生活数据服务器判断归一化处理增量式算法动态修正概率预测护理设备用户接收智能家庭记录表警示器增量式预测警示向量病理数据库传送采集发送检查

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