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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

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44 篇 专利
1 篇 学位论文

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45 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

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学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 控制科学与工程
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 软件工程
1 篇 管理学
- 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

1 篇 聚类算法
1 篇 数据挖掘
1 篇 特征顺序偏好
1 篇 局部信息
1 篇 领域知识
1 篇 绝对值误差

机构

4 篇 华为技术有限公司
3 篇 西安电子科技大学
2 篇 西安交通大学
2 篇 山东科技大学
2 篇 湖南工学院
2 篇 上海电力大学
2 篇 中国石油大学
2 篇 淮阴工学院
2 篇 齐鲁工业大学
2 篇 山东师范大学
2 篇 平安科技有限公司
2 篇 武汉惟景三维科技...
1 篇 国家电网有限公司
1 篇 国网江苏省电力有...
1 篇 大唐锅炉压力容器...
1 篇 华北电力大学
1 篇 杭州光粒科技有限...
1 篇 深圳牙领科技有限...
1 篇 华润水泥技术研发...
1 篇 深圳市爱协生科技...

作者

2 篇 张春晓
2 篇 胡明
2 篇 张黎明
2 篇 周挥宇
2 篇 王小虎
2 篇 姚军
2 篇 李旭
2 篇 姚润昭
2 篇 杜雪林
2 篇 严侠
2 篇 任洪波
2 篇 程嘉玟
2 篇 邵秀婷
2 篇 吴滨
2 篇 樊灵
2 篇 柳林
2 篇 张凯
2 篇 侯彪
2 篇 张攀
2 篇 梁艳

语言

45 篇 中文

检索条件"主题词=绝对值误差"

共 45 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

一种基于人工智能算法的烟气硫化物脱除方法

一种基于人工智能算法的烟气硫化物脱除方法

引用

作者：孙延贞于忠清张贤超 266000 山东省青岛市崂山区科苑纬一路1号G座8楼内

本申请公开了一种基于人工智能算法的烟气硫化物脱除方法，涉及烟气硫化物处理技术领域，步骤包括设定时间T，按照时间T定期获取垃圾焚烧炉的历史生产数据、垃圾检测数据、烟气数据、石灰石浆液数据与反应塔数据，通过有效的样本数据搭... 详细信息

标准号: CN117743776A

本申请公开了一种基于人工智能算法的烟气硫化物脱除方法，涉及烟气硫化物处理技术领域，步骤包括设定时间T，按照时间T定期获取垃圾焚烧炉的历史生产数据、垃圾检测数据、烟气数据、石灰石浆液数据与反应塔数据，通过有效的样本数据搭建支持向量机回归算法的预测模型，根据垃圾焚烧炉的预测模型，本发明的优点在于，发明通过预测模型和萤火虫优化算法根据垃圾焚烧现状分析调整石灰石浆液流量大小，进而达到了降低石灰石浆液使用量的目的；通过选择萤火虫优化算法对石灰石浆液调节阀门进行优化，能够输出优化结果；通过随机搜索实现了模型训练，并通过计算数据的平均绝对值误差和均方根误差作为模型评价指标，提高了数据预测值的准确性。

关键词：石灰石浆液预测模型垃圾焚烧炉萤火虫优化算法烟气反应塔模型评价指标人工智能算法绝对值误差均方根误差硫化物处理硫化物脱除支持向量机定期获取计算数据垃圾焚烧垃圾检测模型训练生产数据输出优化数据预测现状分析烟气数据样本数据阀门算法搜索回归申请优化

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一种基于自注意力机制的光伏功率预测方法

一种基于自注意力机制的光伏功率预测方法

引用

作者：吴云陈猛印斯佳沈玉兰黄睿赵军 225009 江苏省扬州市维扬路179号

一种基于自注意力机制的光伏功率预测方法。涉及光伏功率预测网络。包括以下步骤：步骤(1)：对历史光伏数据基于天气特征进行分类；步骤(2)：从步骤(1)获取分类好的光伏数据，使用图神经网络对其中不利于光伏发电的天气进行异常检测；步... 详细信息

标准号: CN117829211A

一种基于自注意力机制的光伏功率预测方法。涉及光伏功率预测网络。包括以下步骤：步骤(1)：对历史光伏数据基于天气特征进行分类；步骤(2)：从步骤(1)获取分类好的光伏数据，使用图神经网络对其中不利于光伏发电的天气进行异常检测；步骤(3)：获取步骤(2)中经过异常检测的光伏数据，构建基于自注意力机制的预测模型，对未来的光伏功率进行预测；步骤(4)：基于步骤(3)中的光伏功率预测模型，利用公开的光伏数据训练模型；步骤(5)：基于均方误差和平均绝对值误差两个评价指标对训练后的模型性能进行评估。本发明提高对功率波动和变化的敏感性，最终获得更准确的光伏功率预测结果。

关键词：光伏功率预测注意力机制异常检测功率预测模型绝对值误差功率波动光伏发电均方误差评价指标神经网络数据训练天气特征预测模型分类构建评估预测天气网络

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基于力密度方法的索膜反射面可展开天线的结构优化方法和装置

基于力密度方法的索膜反射面可展开天线的结构优化方法和装置

引用

作者：杜雪林梁艳刘吉兆王小虎刘新彬张洪 421002 湖南省衡阳市珠晖区衡花路18号

基于力密度方法的索膜反射面可展开天线的结构优化方法和装置，涉及雷达天线技术领域。前述方法为：参数设定；离散薄膜反射面，确定内部索预紧力设计值和边界索初始预紧力及竖向索初始预紧力；求自由节点平衡状态下的坐标；求网格投影... 详细信息

标准号: CN116467899B

基于力密度方法的索膜反射面可展开天线的结构优化方法和装置，涉及雷达天线技术领域。前述方法为：参数设定；离散薄膜反射面，确定内部索预紧力设计值和边界索初始预紧力及竖向索初始预紧力；求自由节点平衡状态下的坐标；求网格投影面积；计算前后两次的网格投影面积之间的绝对值误差平均值并判断收敛条件是否成立，若成立则更新前反射面索网节点坐标，若不成立则重新计算边界索索段张力；重新计算索长和索张力；判断迭代收敛条件是否成立，若成立则迭代结束，若不成立则重新计算力密度值并重新迭代；由此得到满足要求的索膜反射面可展开天线的形态结构。本发明原理可靠、操作简单，既提高了天线形面精度，又保证了索膜内部张力分布的合理性。

关键词：反射面重新计算初始预紧力可展开天线网格投影迭代收敛条件方法和装置绝对值误差参数设定迭代结束节点坐标结构优化雷达天线平衡状态收敛条件形态结构自由节点预紧力迭代竖向索长索网形面合理性薄膜天线更新保证

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一种基于BP算法的输变电工程临时占地面积预测方法

一种基于BP算法的输变电工程临时占地面积预测方法

引用

作者：任向东杨雪松王菲夏良吴玉斌闫荣华肖云英于海峰郑硕韩斐王妍杨东星邓珺梁轶欧 063000 河北省唐山市建设北路7号

本发明涉及一种基于BP算法的输变电工程临时占地面积预测方法，属于面积预测技术领域。技术方案：收集不同电压等级输变电工程临时占地面积相关资料，筛选表征输变电工程临时占地面积影响因素的相关指标，采集相关历史数据；构建BP神经... 详细信息

标准号: CN117390749A

本发明涉及一种基于BP算法的输变电工程临时占地面积预测方法，属于面积预测技术领域。技术方案：收集不同电压等级输变电工程临时占地面积相关资料，筛选表征输变电工程临时占地面积影响因素的相关指标，采集相关历史数据；构建BP神经网络模型；依据数据库中70%的输变电工程临时占地面积数据，采用BP神经网络算法对其学习；将数据库存中30%历史数据，对生成的BP神经网络算法测试验证；验证结果达标预期标准后，则得到输变电工程临时占地面积预测模型；评价指标采用平均绝对值误差表征。本发明实现建设初期的输变电工程临时占地面积预测，为在设计阶段的水土保持方案编制提供了强有力的支撑，网络学习效果好，提升了训练精度。

关键词：输变电工程面积预测历史数据数据库绝对值误差方案编制面积数据评价指标设计阶段网络学习验证结果影响因素构建水土保持采集筛选验证测试达标支撑学习建设

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基于神经网络的套筒灌浆接头质量预测方法、系统、设备及介质

基于神经网络的套筒灌浆接头质量预测方法、系统、设备及介质

引用

作者：王茹高欣宇黄炜徐宏程凯赵俊浩伍志豪吴家诚 710055 陕西省西安市雁塔路13号

基于神经网络的套筒灌浆接头质量预测方法、系统、设备及介质，包括：以材料尺寸、材料性能及灌浆缺陷三种主要影响因素为BP神经网络输入层，以套筒灌浆接头承载力为网络输出层，构建BP神经网络；进行样本数据的收集整理，形成对应的训... 详细信息

标准号: CN116245017A

基于神经网络的套筒灌浆接头质量预测方法、系统、设备及介质，包括：以材料尺寸、材料性能及灌浆缺陷三种主要影响因素为BP神经网络输入层，以套筒灌浆接头承载力为网络输出层，构建BP神经网络；进行样本数据的收集整理，形成对应的训练样本库及预测样本库；基于训练样本库，完善BP神经网络拓扑结构，采用PSO算法，为BP神经网络搭建提供初始权值及阈值；基于网络初始权值及阈值，建立基于神经网络的套筒灌浆接口质量预测模型；以可接受平均绝对值误差为迭代终止条件，在对训练样本多次迭代后，形成对套筒灌浆接头承载力的预测模型；其系统、设备及介质能够基于神经网络对套筒灌浆接头质量进行预测；本发明采用PSO算法优化BP神经网络，具备全局寻优能力强、搜索速度快、精准的优势，大大提升预测模型构建速度及精度。

关键词：灌浆套筒神经网络训练样本库预测模型承载力构建迭代终止条件质量预测模型绝对值误差材料性能多次迭代灌浆接口拓扑结构网络输出训练样本样本数据影响因素质量预测可接受能力强输入层样本库预测寻优搜索全局优化网络

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一套针对齿科六维力传感精度标定的装置以及检测方法

一套针对齿科六维力传感精度标定的装置以及检测方法

引用

作者：黎恒 518000 广东省深圳市南山区桃源街道平山社区留仙大道1189号红花岭工业区第4区闽利达工业大厦B栋一单元317

本发明属于六维力传感技术领域，且公开了一套针对齿科六维力传感精度标定的装置，包括主体侧板一，主体侧板一一端上固定连接有主体侧板二，主体侧板一底端上固定连接有主体底板，主体底板底端上可紧密贴合连接有水平面板，主体底板上... 详细信息

标准号: CN116858426A

本发明属于六维力传感技术领域，且公开了一套针对齿科六维力传感精度标定的装置，包括主体侧板一，主体侧板一一端上固定连接有主体侧板二，主体侧板一底端上固定连接有主体底板，主体底板底端上可紧密贴合连接有水平面板，主体底板上开设有凹槽，本发明通过砝码顶部的圆柱槽，在需要验证六维力传感器于不同质量范围的精度变化时，可以在当前砝码顶部垒摞相应数量的砝码，通过此装置可以检查六维力传感器在XYZ三个方向的力值误差以及XYZ三个方向的力矩值误差，根据标定的绝对值误差，可以指导实验人员和六维力传感器厂家对六维力传感器输出的数据进行纠偏。

关键词：六维力传感器侧板主体底板砝码底端六维绝对值误差传感技术紧密贴合精度标定水平面板圆柱槽纠偏标定齿科传感验证输出检查

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基于力密度方法的索膜反射面可展开天线的结构优化方法和装置

基于力密度方法的索膜反射面可展开天线的结构优化方法和装置

引用

作者：杜雪林梁艳刘吉兆王小虎刘新彬张洪 421002 湖南省衡阳市珠晖区衡花路18号

标准号: CN116467899A

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图像修补模型的训练方法、图像修补方法和装置

图像修补模型的训练方法、图像修补方法和装置

引用

作者：闫泽杭张亚森刘若愚 100085 北京市海淀区西二旗中路33号院6号楼8层018号

本申请提出了一种图像修补模型的训练方法、图像修补方法和装置。具体方法为：将残缺图像输入图像修补模型的生成器网络，输出预测填充区域图像，将预测填充区域图像和获取的真实填充区域图像，输入图像修补模型的判别器网络，输出用于... 详细信息

标准号: CN115564012A

本申请提出了一种图像修补模型的训练方法、图像修补方法和装置。具体方法为：将残缺图像输入图像修补模型的生成器网络，输出预测填充区域图像，将预测填充区域图像和获取的真实填充区域图像，输入图像修补模型的判别器网络，输出用于指示预测填充区域图像真实度的预测判别表和用于指示真实填充区域图像真实度的真实判别表，根据真实填充区域图像和预测填充区域图像确定绝对值误差，根据预测判别表和真实判别表分别与对应期望之间的差异确定铰链损失误差，根据铰链损失误差和绝对值误差的积确定的自适应误差训练图像修补模型，使得训练得到的模型兼顾了填充区域的纹理细节和自然观感，使得填充区域更加自然，提高了模型的训练效果。

关键词：填充区域图像图像修补预测绝对值误差真实度铰链修补方法和装置差异确定输出预测输入图像图像输入纹理细节训练图像训练效果判别器生成器自适应残缺网络输出期望申请

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一种基于多损失特征学习的医学影像分类方法

一种基于多损失特征学习的医学影像分类方法

引用

作者：杜少毅任徽杨静迟玉婷崔文婷姚润昭郭昱成 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

本发明公开基于多损失特征学习的医学影像分类方法，首先使用两个损失函数分别学习医学影像数据的全局和局部特征信息，利用高效的深层卷积神经网络模型对脱敏后的医疗大数据进行充分的特征学习，并通过设定的损失函数不断优化参数学习... 详细信息

标准号: CN112381178B

本发明公开基于多损失特征学习的医学影像分类方法，首先使用两个损失函数分别学习医学影像数据的全局和局部特征信息，利用高效的深层卷积神经网络模型对脱敏后的医疗大数据进行充分的特征学习，并通过设定的损失函数不断优化参数学习；通过选取合理的验证集数据对前向传播得到的学习器进行优化，直到最终分类器的预测值与医学标记的真值之间的平均绝对值误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数，最终完成基于多损失的深度学习医学影像精确分类任务。本发明对于存在难样本学习和样本类间相似性高等问题的医学图像数据表现出较高的分类预测准确性和较好的算法鲁棒性，本发明可以应用于诸如全颌曲面断层片等类型的医学影像分类、预测和识别中。

关键词：医学影像分类损失函数预测学习卷积神经网络医学影像数据绝对值误差算法鲁棒性验证集数据局部特征前向传播曲面断层损失特征特征学习样本学习医学图像优化参数大数据分类器学习器迭代全颌脱敏样本医学全局医疗优化应用

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基于GRU神经网络和ECG信号的疲劳检测方法

基于GRU神经网络和ECG信号的疲劳检测方法

引用

作者：吕国华宋文廓池强程嘉玟王美慧 250000 山东省济南市长清区济南市西部新城大学科技园

本发明提供了一种基于GRU神经网络和ECG信号的疲劳检测方法，涉及新一代信息技术领域。本发明包括以下步骤:S1：获取训练数据集T和测试数据集S；S2：从训练集T中分别提取时域特征t、频域特征f和非线性特征n，t、f和n组合，形成特征向量... 详细信息

标准号: CN115281676B

本发明提供了一种基于GRU神经网络和ECG信号的疲劳检测方法，涉及新一代信息技术领域。本发明包括以下步骤:S1：获取训练数据集T和测试数据集S；S2：从训练集T中分别提取时域特征t、频域特征f和非线性特征n，t、f和n组合，形成特征向量；S3：构建GRU神经网络：构建GRU神经网络，GRU神经网络包括input层、嵌入层、GRU层、线性分类层和输出层；S4：将t、f和n送入GRU神经网络训练得综合损失L，并更新GRU神经网络参数；S5：利用训练集T对GRU神经网络进行训练，然后利用测试集S对经训练得到的神经网络模型进行测试，输出最终GRU神经网络模型。本发明平均绝对值误差MAE小。

关键词：神经网络神经网络模型训练集构建神经网络参数神经网络训练信息技术领域测试数据集非线性特征绝对值误差训练数据集疲劳检测频域特征时域特征特征向量测试集嵌入层输出层新一代送入测试输出分类更新

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