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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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29 篇 专利

馆藏范围

29 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

2 篇 北京陌上花科技有...
2 篇 南京林业大学
2 篇 厦门大学
2 篇 杭州新州网络科技...
2 篇 西安理工大学
1 篇 深圳先进技术研究...
1 篇 华南农业大学
1 篇 国网福建省电力有...
1 篇 南京首风智慧电力...
1 篇 云南中烟工业有限...
1 篇 国网福建省电力有...
1 篇 长春理工大学
1 篇 河南中光学集团有...
1 篇 重庆渝微电子技术...
1 篇 大连海事大学
1 篇 国网福建省电力有...
1 篇 天津津航计算技术...
1 篇 湖北工业大学
1 篇 郑州大学
1 篇 中国人民解放军军...

作者

2 篇 张镜洋
2 篇 陈亚军
2 篇 孙海涌
2 篇 程卫国
2 篇 徐亮
2 篇 蔺广逢
2 篇 周宏平
2 篇 刘杨
2 篇 赵凡
2 篇 谢肖飞
2 篇 郭英强
2 篇 张默
2 篇 马雷
2 篇 吉璐
2 篇 成锋娜
2 篇 李恬霖
1 篇 葛亚维
1 篇 李映君
1 篇 贾会梅
1 篇 马铎

语言

29 篇 中文

检索条件"主题词=网络模型测试"

共 29 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

基于关键决策逻辑设计测试覆盖率的网络模型测试方法

基于关键决策逻辑设计测试覆盖率的网络模型测试方法

引用

作者：谢肖飞李恬霖马雷刘杨 311200 浙江省杭州市萧山区宁围街道利一路188号天人大厦3001室

本发明公开了一种基于关键决策逻辑设计测试覆盖率的网络模型测试方法。处理得到训练集中每个训练图片样本在深度神经网络模型中的关键决策路径；根据训练集中所有训练图片样本的关键决策路径综合处理成深度神经网络模型的关键决策图；... 详细信息

标准号: CN113255810B

本发明公开了一种基于关键决策逻辑设计测试覆盖率的网络模型测试方法。处理得到训练集中每个训练图片样本在深度神经网络模型中的关键决策路径；根据训练集中所有训练图片样本的关键决策路径综合处理成深度神经网络模型的关键决策图；根据关键决策图对测试集处理获得测试覆盖率；利用测试覆盖率控制测试，获得完备性衡量测试结果。本发明基于关键决策路径与关键决策图的抽取，构建了两种测试覆盖率，在计算简单、使用效率高、存储代价小的基础上，提高了测试覆盖率的可解释性，并提升了对测试集测试覆盖率衡量的准确性。

关键词：关键决策测试覆盖率神经网络模型训练图片测试集逻辑设计样本网络模型测试存储代价控制测试使用效率综合处理解释性完备性衡量构建抽取

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基于关键决策逻辑设计测试覆盖率的网络模型测试方法

基于关键决策逻辑设计测试覆盖率的网络模型测试方法

引用

作者：谢肖飞李恬霖马雷刘杨 311200 浙江省杭州市萧山区宁围街道利一路188号天人大厦3001室

标准号: CN113255810A

关键词：关键决策测试覆盖率神经网络模型训练图片测试集逻辑设计样本网络模型测试存储代价控制测试使用效率综合处理解释性完备性衡量构建抽取

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基于双层卷积网络与门控循环单元网络的输电线路故障定位保护方法

基于双层卷积网络与门控循环单元网络的输电线路故障定位保护方法

引用

作者：董隽赵戈瑞刘克虎施林松 211151 江苏省南京市江宁区秣陵街道将军大道669号吉马产业园6号厂房一楼(江宁开发区)

本发明涉及输电领域，提供基于双层卷积网络与门控循环单元网络的输电线路故障定位保护方法，包括：采集电路故障时的双端电压和电流信号；对采集到的信号进行数据预处理，该数据预处理包括滤波、去噪、归一化；根据数据预处理之后的信... 详细信息

标准号: CN117609700A

本发明涉及输电领域，提供基于双层卷积网络与门控循环单元网络的输电线路故障定位保护方法，包括：采集电路故障时的双端电压和电流信号；对采集到的信号进行数据预处理，该数据预处理包括滤波、去噪、归一化；根据数据预处理之后的信号，构建训练样本集和测试样本数据集；通过双层卷积网络与门控循环单元网络对训练样本集进行训练，学习故障特征和定位模式；输出由训练得到的网络模型；使用测试样本对网络模型测试，判断是否满足预设的精度阈值；如满足预设的精度阈值，则将网络模型应用于输电线路中进行故障定位；如果未满足精度要求，则改进网络模型，改进包括调整网络结构、增加训练数据量以优化网络模型。实现了输电线路故障自动定位。

关键词：网络模型数据预处理训练样本集循环单元双层卷与门预设网络输电线路故障定位测试样本数据输电线路故障网络模型测试输电线路中训练数据量端电压采集电路电流信号定位模式故障定位故障特征精度要求使用测试网络结构自动定位归一化构建滤波去噪输电样本改进采集输出应用优化学习

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野外地震采集资料评价方法、装置、设备及介质

野外地震采集资料评价方法、装置、设备及介质

引用

作者：王雅如王昀江勇勇 100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22号

本申请公开了一种野外地震采集资料评价方法、装置、设备及介质。该方法可以包括：构建野外目标探区单炮资料与标准炮数据属性差样本库；针对属性差样本库进行数据预处理，构建实验数据集；构建用于单炮数据品质评价的卷积神经网络结构... 详细信息

标准号: CN117973665A

本申请公开了一种野外地震采集资料评价方法、装置、设备及介质。该方法可以包括：构建野外目标探区单炮资料与标准炮数据属性差样本库；针对属性差样本库进行数据预处理，构建实验数据集；构建用于单炮数据品质评价的卷积神经网络结构；通过卷积神经网络结构，将实验数据集进行网络模型训练和验证，得到评价模型；根据评价模型使用工区实际生产数据进行网络模型测试和单炮数据质量评价结果分析。本发明能够监控地震采集状态和分析资料品质，适应多变的施工环境和地下地质条件，提高工作效率降低施工风险。

关键词：构建神经网络结构实验数据集地震采集评价模型样本库单炮卷积实际生产数据网络模型测试质量评价结果数据预处理单炮资料地下地质工作效率施工环境数据品质数据属性网络模型野外目标资料品质野外分析验证监控施工申请

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一种基于计算机视觉的母猪分娩时间预测方法

一种基于计算机视觉的母猪分娩时间预测方法

引用

作者：薛月菊侯文豪邓欣如周晖杨玉清罗德欢 510630 广东省广州市天河区五山

本发明公开了一种基于计算机视觉的母猪分娩时间预测方法，具体步骤包括：视频采集与数据准备步骤；网络模型训练步骤：使用所述训练集对网络模型训练，得到训练好的母猪产前行为识别模型；网络模型测试步骤；分娩关键特征提取与时间序... 详细信息

标准号: CN117392750A

本发明公开了一种基于计算机视觉的母猪分娩时间预测方法，具体步骤包括：视频采集与数据准备步骤；网络模型训练步骤：使用所述训练集对网络模型训练，得到训练好的母猪产前行为识别模型；网络模型测试步骤；分娩关键特征提取与时间序列分析步骤；构建双时分娩预测模型步骤：通过网格搜索与交叉验证方法确定所述分娩关键特征的最佳阈值，构建双时分娩预测模型；预测步骤：基于所述双时分娩预测模型，输入目标母猪的日常行为视频数据，实现所述目标母猪的分娩时间预测。该方案能够适用于集约化的生猪养殖场景，克服限位栏遮挡、光线受阻严重等复杂环境条件所造成的干扰，缓解人力负担，提高母猪分娩时间的预测效率，实现较高准确度的预测。

关键词：分娩母猪预测模型关键特征时间预测网络模型构建预测复杂环境条件时间序列分析网络模型测试计算机视觉交叉验证人力负担日常行为视频采集视频数据输入目标数据准备网格搜索行为识别训练步骤准确度集约化限位栏训练集遮挡养殖场受阻缓解

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一种基于深度学习的电力计量故障识别方法及设备

一种基于深度学习的电力计量故障识别方法及设备

引用

作者：李灿辉阙兴榕江一鹤李春利吴宝林赖素娟王雪莲 364100 福建省龙岩市永定区凤城街道沿河西路2号

本发明公开了一种基于深度学习的电力计量故障识别方法，包括：构建初始的电力计量数据集；对初始的电力计量数据集采用K‑Medoids算法进行数据分类，并划分训练集与测试集；构建并训练电力计量故障识别网络模型；将测试集的电力计量样... 详细信息

标准号: CN117688301A

本发明公开了一种基于深度学习的电力计量故障识别方法，包括：构建初始的电力计量数据集；对初始的电力计量数据集采用K‑Medoids算法进行数据分类，并划分训练集与测试集；构建并训练电力计量故障识别网络模型；将测试集的电力计量样本数据输入电力计量故障识别网络模型测试，重复训练测试，直到正确率达到设定阈值，得到最终电力计量故障识别网络模型；将待检测的电力计量数据输入最终电力计量故障识别网络模型，得到电力计量故障识别网络模型输出的类别结果。相应的，本发明还提出了一种基于深度学习的电力计量故障识别设备。本发明通过结合K‑Medoids算法与基于CNN‑LSTM的电力计量故障识别网络模型对电力计量数据进行自动检测识别，提高电力计量故障识别效率。

关键词：电力计量故障识别网络模型测试集数据集构建算法故障识别设备网络模型测试计量故障类别结果输入电力数据分类训练测试样本数据自动检测训练集正确率输出检测学习重复

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一种基于改进YOLO v5算法的PCB缺陷检测方法

一种基于改进YOLO v5算法的PCB缺陷检测方法

引用

作者：周先军刘航石一可郭旋张浩 430000 湖北省武汉市洪山区南李路28号

本发明提出了一种基于改进YOLO v5算法的PCB缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、采集待检测PCB缺陷图像数据构成样本图像数据集；S2、对所述样本图像数据集进行预处理，得到第一图像数据集；所述第一图像数据集包括训练集和测试集；S3、使... 详细信息

标准号: CN117351288A

本发明提出了一种基于改进YOLO v5算法的PCB缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、采集待检测PCB缺陷图像数据构成样本图像数据集；S2、对所述样本图像数据集进行预处理，得到第一图像数据集；所述第一图像数据集包括训练集和测试集；S3、使用EfficientViT特征网络搭建PCB缺陷检测网络模型；S4、利用所述训练集对PCB缺陷检测网络模型进行训练，得到训练好的PCB缺陷检测网络模型；S5、使用训练好的PCB缺陷检测网络模型测试集进行检测，得到PCB图像的缺陷检测结果。本申请使用EfficientViT特征网络对训练集的图像进行特征提取，提高PCB缺陷检测网络对缺陷的检测能力。

关键词：缺陷检测网络模型训练集样本图像数据图像数据集特征网络检测预处理图像缺陷检测结果网络模型测试缺陷图像特征提取测试集算法采集申请改进网络

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一种基于RNN-Markov组合模型的工艺质量预测方法

一种基于RNN-Markov组合模型的工艺质量预测方法

引用

作者：易斌李雯琦唐军林文强方俊俊秦鹏高宇雷高晓华张立斌周晓龙周冰谭国治何邦华刘丹楹许晓黎聂蓉 650231 云南省昆明市五华区红锦路367号

本发明公开了一种基于RNN‑Markov组合模型的工艺质量预测方法，包括以下步骤：(1)数据采集；(2)构建RNN网络模型，输出训练集和测试集的工艺质量指标预测值；(3)划分Markov模型的状态空间；(4)得到Markov模型的状态转移概率矩阵；(5)对... 详细信息

标准号: CN116797085A

本发明公开了一种基于RNN‑Markov组合模型的工艺质量预测方法，包括以下步骤：(1)数据采集；(2)构建RNN网络模型，输出训练集和测试集的工艺质量指标预测值；(3)划分Markov模型的状态空间；(4)得到Markov模型的状态转移概率矩阵；(5)对RNN网络模型测试集的工艺质量指标预测值进行修正，得到RNN‑Markov组合模型的工艺质量指标预测值；(6)验证RNN‑Markov组合模型预测方法的有效性和准确性。

关键词：质量指标组合模型预测状态转移概率矩阵网络模型测试数据采集网络模型质量预测状态空间测试集训练集构建验证修正输出

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一种基于结构化智能摄像机的神经网络模型压缩方法

一种基于结构化智能摄像机的神经网络模型压缩方法

引用

作者：张锐贾会梅王向阳杨克义余利包良奇肖艳丽邓文鹏王二红 473000 河南省南阳市工业南路508号

本发明公开了一种结构化智能摄像机，包括主控单元、网络模型处理单元、网络模型微调单元、网络模型转化单元及网络模型测试单元，所述主控单元通过多个通讯传输单元分别实现与网络模型处理单元、网络模型微调单元、网络模型转化单元及... 详细信息

标准号: CN116029358A

本发明公开了一种结构化智能摄像机，包括主控单元、网络模型处理单元、网络模型微调单元、网络模型转化单元及网络模型测试单元，所述主控单元通过多个通讯传输单元分别实现与网络模型处理单元、网络模型微调单元、网络模型转化单元及网络模型测试单元的管理控制。本发明在各种硬件设备已定的前提下，在已有神经网络模型基础上进行自主压缩，可以得到适配结构化智能摄像机AI芯片网络模型，有效的解决了网络模型由于硬件限制无法发挥自身性能难题，降低模型内存和计算复杂度同时保证了目标检测准确率和检出率，整个操作简单方便，整个过程无需人员监督和工作，通过管控程序设定及环境搭建，使网络模型具有了自主训练学习和自主更新迭代自适应能力。

关键词：网络模型网络模型测试智能摄像机处理单元微调单元主控单元神经网络模型通讯传输单元计算复杂度自适应能力程序设定管理控制环境搭建目标检测人员监督适配结构芯片网络训练学习硬件设备硬件限制整个操作自身性能检出率结构化准确率迭代管控内存转化压缩更新保证

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一种基于双通道网络的用电异常检测方法、系统及应用

一种基于双通道网络的用电异常检测方法、系统及应用

引用

作者：白雅玲曾永红杨硕王晓璐贺东旭 300300 天津市东丽区空港经济区保税路357号

本发明属于用电数据分析技术领域，公开了一种基于双通道网络的用电异常检测方法、系统及应用。该方法包括数据收集、数据预处理、双通道1DCNN‑AttBiLSTM网络模型构建、双通道1DCNN‑AttBiLSTM网络模型训练、双通道1DCNN‑AttBiLSTM网络... 详细信息

标准号: CN117272206A

本发明属于用电数据分析技术领域，公开了一种基于双通道网络的用电异常检测方法、系统及应用。该方法包括数据收集、数据预处理、双通道1DCNN‑AttBiLSTM网络模型构建、双通道1DCNN‑AttBiLSTM网络模型训练、双通道1DCNN‑AttBiLSTM网络模型测试、分析对比。本发明对神经网络的分类算法进行改进，同时加入Attention机制对时间序列数据中的重点信息赋予较大权重。另外，针对用电数据中异常样本远小于正常样本的问题，选用Border‑SMOTE过采样方式使得数据趋于平衡，之后利用网络构建可以更好地学习用电行为深层特性，提升异常用电行为辨识的精度和稳定性。

关键词：双通道网络模型用电数据时间序列数据网络模型测试数据预处理分类算法分析对比趋于平衡神经网络数据收集网络构建异常检测异常用电用电行为正常样本重点信息过采样辨识构建样本赋予应用改进分析网络学习

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