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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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文献类型

94 篇 专利

馆藏范围

94 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

4 篇 北京嘉楠捷思信息...
3 篇 华为技术有限公司
3 篇 中山大学
2 篇 国家电网有限公司
2 篇 浙江浙能技术研究...
2 篇 东南大学
2 篇 国网吉林省电力有...
2 篇 华北电力大学
2 篇 上海杰之能软件科...
2 篇 江苏海洋大学
2 篇 北京迈格威科技有...
2 篇 上海三菱电梯有限...
2 篇 重庆金康动力新能...
2 篇 华能澜沧江水电股...
2 篇 上海建工一建集团...
2 篇 北京北方华创微电...
2 篇 重庆大学
2 篇 赛力斯汽车有限公...
2 篇 株式会社东芝
2 篇 西安电子科技大学

作者

5 篇 张楠赓
4 篇 徐英韬
3 篇 张超
2 篇 谌东东
2 篇 孙天舒
2 篇 禹跃美
2 篇 丁梦婷
2 篇 王帅
2 篇 t·布克尔
2 篇 陈志阔
2 篇 徐磊
2 篇 张德银
2 篇 谢志佳
2 篇 汤浩
2 篇 徐奇
2 篇 沈阳
2 篇 黄扬君
2 篇 杨慧珍
2 篇 吴明波
2 篇 张正萍

语言

94 篇 中文

检索条件"主题词=计算性能指标"

共 94 条记录，以下是11-20 订阅

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详细简洁

排序：

芯片的调频方法、芯片的调频装置和芯片

芯片的调频方法、芯片的调频装置和芯片

引用

作者：杨腾智杨浩然马潇李志斌张楠赓 200072 上海市静安区万荣路1188弄5、6号138室

本申请实施例提供一种芯片的调频方法、芯片的调频装置和芯片，其中，芯片的调频方法包括：获取计算核的计算结果；根据计算结果判断计算核的计算性能指标；结合计算核的频率调控记录和计算性能指标调节计算核的时钟频率，频率调控记录... 详细信息

标准号: CN118012256A

本申请实施例提供一种芯片的调频方法、芯片的调频装置和芯片，其中，芯片的调频方法包括：获取计算核的计算结果；根据计算结果判断计算核的计算性能指标；结合计算核的频率调控记录和计算性能指标调节计算核的时钟频率，频率调控记录用于记录计算核已经采用的时钟频率。本申请实施例的技术方案可以结合计算核的频率调控记录和计算性能指标调节计算核的时钟频率，从而可以对周期错误率较高的计算核的时钟频率进行调节，使计算核可以在更合适的时钟频率下运行，进而提高计算核的性能或降低低表现的计算核在芯片整体上的算力及功耗占比，提升芯片整体的计算正确率和能效比。

关键词：时钟频率芯片计算性能指标频率调控记录调频调频装置错误率能效比正确率功耗申请表现

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一种基于SSCP-CNN的滚动轴承故障诊断方法、系统及诊断终端

一种基于SSCP-CNN的滚动轴承故障诊断方法、系统及诊断终端

引用

作者：王小飞王元鑫陈永展刘泽坤高艳丽戴豪民王强 264001 山东省烟台市二马路188号

本发明提供一种基于SSCP‑CNN的滚动轴承故障诊断方法、系统及诊断终端，涉及滚动轴承技术领域，方法采集数据，并将数据划分成训练集和测试集，再进行标签化处理；构建两层卷积层和两层池化层的一维CNN，并成训练集；通过麻雀搜索算法... 详细信息

标准号: CN117808047A

本发明提供一种基于SSCP‑CNN的滚动轴承故障诊断方法、系统及诊断终端，涉及滚动轴承技术领域，方法采集数据，并将数据划分成训练集和测试集，再进行标签化处理；构建两层卷积层和两层池化层的一维CNN，并成训练集；通过麻雀搜索算法寻优训练集中的超参数；计算损失函数Loss，并通过多次迭代使损失函数收敛；使用小尺寸卷积池化替代首个最大池化层，并保持拥有一致的超参数，实现超参数的传递；采用Adam优化自适应学习率进行模型训练；若满足损失函数收敛要求，则完成SSCP‑CNN训练；使用训练好的SSCP‑CNN对测试集进行故障诊断，输出诊断结果，计算性能指标并进行结果可视化分析。本发明保持故障诊断的稳定性；在不同噪声强度的数据中，模型均能取得较高的诊断精度。

关键词：池化故障诊断损失函数测试集训练集卷积两层收敛滚动轴承滚动轴承故障诊断计算损失函数计算性能指标自适应学习采集数据多次迭代模型训练搜索算法诊断结果诊断终端标签化可视化构建寻优噪声麻雀输出诊断传递替代优化分析

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神经网络处理方法、装置、电子设备及存储介质

神经网络处理方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：陈新坜张强张宇超 518054 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

本申请实施例提供了一种神经网络处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取待处理的神经网络，对神经网络进行切分，得到至少两个子图；基于各个子图分别对应的设备支持信息，从各个子图中确定出至... 详细信息

标准号: CN117215744A

本申请实施例提供了一种神经网络处理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取待处理的神经网络，对神经网络进行切分，得到至少两个子图；基于各个子图分别对应的设备支持信息，从各个子图中确定出至少一个第一子图；针对每个第一子图，若第一子图的计算性能指标小于预设阈值，则将第一子图的设备支持信息更新为不支持加速设备；若更新设备支持信息之后的各个子图中出现连接的至少两个第二子图，则对至少两个第二子图进行合并，得到合并子图；将合并子图分配至目标设备，以供目标设备对合并子图进行运算。本申请实施例减少在不同设备之间传递数据、量化与反量化，和启动设备的时间消耗，提高神经网络的性能。

关键词：神经网络合并设备支持信息目标设备计算性能指标人工智能技术神经网络处理传递数据存储介质电子设备更新设备加速设备启动设备时间消耗支持信息反量化预设申请运算量化分配更新

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一种确定集成电路设计参数的模糊推理方法

一种确定集成电路设计参数的模糊推理方法

引用

作者：李迪谌东东杨银堂 710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

本发明公开了一种确定集成电路设计参数的模糊推理方法，包括以下步骤：搭建集成电路设计数据库；设定集成电路设计参数的目标性能指标，并将其与数据库中每个性能指标相减，获取每个设计参数对应的若干性能指标误差向量；利用模糊推理... 详细信息

标准号: CN112765918B

本发明公开了一种确定集成电路设计参数的模糊推理方法，包括以下步骤：搭建集成电路设计数据库；设定集成电路设计参数的目标性能指标，并将其与数据库中每个性能指标相减，获取每个设计参数对应的若干性能指标误差向量；利用模糊推理方法计算性能指标误差向量的隶属度；将性能指标误差向量的隶属度与数据库中对应的设计参数相乘并求和，得到达到目标性能指标的集成电路设计参数。本发明针对集成电路芯片研发过程中集成电路器件尺寸参数难以快速确定的难题，根据集成电路设计数据建立了数据库，利用模糊推理方法快速地估算出达到目标性能指标的设计参数，能够应用到集成电路设计中，为缩短集成电路设计周期提供新方法。

关键词：集成电路设计目标性能指标模糊推理设计参数数据库指标误差隶属度向量集成电路设计数据库集成电路设计中相乘集成电路器件集成电路芯片计算性能指标尺寸参数快速确定数据建立误差向量周期提供求和相减研发估算应用

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一种基于DQN和DNN孪生神经网络算法的半导体测试封装生产线性能预测控制系统

一种基于DQN和DNN孪生神经网络算法的半导体测试封装生产线性能预...

引用

作者：黄晓莉何於林志铭张誉耀 212400 江苏省镇江市句容市开发区崇明西路102号8号楼

本发明提供了一种基于DQN和DNN孪生神经网络算法的半导体测试封装生产线性能预测控制系统，包括建立测试封装生产线模型与基于DQN和DNN算法进行性能预测控制两个部分，其中，所述建立测试封装生产线模型包括：步骤1：建立生产线系统性... 详细信息

标准号: CN112631216B

本发明提供了一种基于DQN和DNN孪生神经网络算法的半导体测试封装生产线性能预测控制系统，包括建立测试封装生产线模型与基于DQN和DNN算法进行性能预测控制两个部分，其中，所述建立测试封装生产线模型包括：步骤1：建立生产线系统性能常用指标；步骤2：建立半导体芯片测试封装生产线模型；步骤3：计算性能指标，所述基于DQN和DNN算法进行性能预测控制包括：步骤1：DNN孪生深度神经网络特征提取；步骤2：DQN深度强化学习训练；步骤3：进行性能预测控制。本发明综合半导体生产封装测试线的性能预测指标构建后，基于DNN孪生DQN方法来进行特征构建和强化网络性能预测控制，直到状态趋于稳定，则此时的输出变量为指标，从而设置阈值进行相应的控制。

关键词：性能预测生产线模型封装算法半导体测试封装半导体芯片测试计算性能指标神经网络算法神经网络特征测试半导体生产生产线系统封装测试控制系统强化学习输出变量特征构建网络性能预测控制构建

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特征的评估方法、装置和计算机可读存储介质

特征的评估方法、装置和计算机可读存储介质

引用

作者：占华东康鹏李俊永李军吴迪 100000 北京市海淀区方正国际大厦18层

本发明公开了一种特征的评估方法、装置和计算机可读存储介质，涉及数据处理领域。特征的评估方法包括：将历史数据中的第一预设数量个样本添加到样本池；每隔预设时长，将从线上的特征计算系统中获取的第二预设数量个样本添加到样本池... 详细信息

标准号: CN116010202A

本发明公开了一种特征的评估方法、装置和计算机可读存储介质，涉及数据处理领域。特征的评估方法包括：将历史数据中的第一预设数量个样本添加到样本池；每隔预设时长，将从线上的特征计算系统中获取的第二预设数量个样本添加到样本池，并从样本池中删除第二预设数量个已有的样本，其中，线上的特征计算系统用于根据输入的样本计算已上线特征；将样本池中的样本输入到模拟的特征计算系统中，其中，模拟的特征计算系统用于根据输入的样本计算待上线特征；和获取模拟的特征计算系统的计算性能指标，作为待上线特征的评估指标。本发明在不影响线上系统运行的情况下，能够对待上线特征进行准确的评估。

关键词：特征计算样本池上线预设样本计算样本添加评估计算机可读存储介质计算性能指标数据处理领域历史数据评估指标系统运行样本输入预设时长影响线删除样本

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一种结合XGBoost和Elastic Net-cox算法的生存预测方法

一种结合XGBoost和Elastic Net-cox算法的生存预测方法

引用

作者：马宝山赵宇轩侯晓宇 116000 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号

本发明公开了一种结合XGBoost和ElasticNet‑cox算法的生存预测方法，将带有ElasticNet的Cox模型与XGBoost算法结合来构建损失函数；通过ElasticNet‑cox的损失函数获得样本的个体危险比率预测值的一阶梯度与二阶梯度建立新的决策树；并... 详细信息

标准号: CN116825342A

本发明公开了一种结合XGBoost和ElasticNet‑cox算法的生存预测方法，将带有ElasticNet的Cox模型与XGBoost算法结合来构建损失函数；通过ElasticNet‑cox的损失函数获得样本的个体危险比率预测值的一阶梯度与二阶梯度建立新的决策树；并通过训练样本集合训练所述新的决策树结合XGBoost框架来获取目标损失函数并优化个体危险比率的预测精度；保留训练后的新的决策树参数，并利用训练后的新的决策树获得测试样本集合计算性能指标；并选取性能指标最佳的决策树样本值，获取生存预测模型；再根据生存预测模型的个体危险比率预测值对个体样本未来的生存状态进行预测，XGBENC算法利用XGBoost算法学习表观基因组数据的非线性特性，结合了Cox回归模型与ElasticNet正则化，有效地对高维稀疏的基因表达数据进行处理。

关键词：决策树损失函数危险比率预测预测模型算法样本基因表达数据计算性能指标训练样本集合非线性特性基因组数据测试样本二阶梯度个体样本回归模型获取目标生存状态算法结合算法学习一阶梯度有效地正则化高维构建稀疏集合保留优化

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基于性能评估的背景阈值及目标和混响背景的分离方法

基于性能评估的背景阈值及目标和混响背景的分离方法

引用

作者：韩一娜张欢刘清宇宋俊 710072 陕西省西安市友谊西路

本发明涉及一种基于性能评估的背景阈值及目标和混响背景的分离方法，主要针对背景抑制中的阈值选择问题。将统计学思想应用于图像背景抑制问题，使用分布模型和积分手段计算性能指标FN和FP的概率，并利用FN和FP与阈值的关联设计损失函... 详细信息

标准号: CN115810107A

本发明涉及一种基于性能评估的背景阈值及目标和混响背景的分离方法，主要针对背景抑制中的阈值选择问题。将统计学思想应用于图像背景抑制问题，使用分布模型和积分手段计算性能指标FN和FP的概率，并利用FN和FP与阈值的关联设计损失函数，损失函数的参数可以控制对预期性能指标的偏好，求得符合预期性能的阈值。每个像素序列单独拥有一个阈值，可以获得更加精细的背景抑制结果。本发明为阈值选择提供了依据和参考，提高了图像背景抑制的效率。将性能指标和阈值选择挂钩来构造损失函数。

关键词：损失函数阈值选择图像背景抑制背景抑制预期性能计算性能指标分布模型关联设计积分手段像素序列性能评估统计学混响偏好精细挂钩参考概率应用

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基于强化学习补偿器的水下航行器姿态控制系统及方法

基于强化学习补偿器的水下航行器姿态控制系统及方法

引用

作者：林晓波朱晓萌郝程鹏侯朝焕 100190 北京市海淀区北四环西路21号

本发明涉及一种基于强化学习补偿器的水下航行器姿态控制系统及方法，本发明将经过训练的强化学习作为补偿器与原配控制器结合，通过原配控制器保证稳定性，通过强化学习补偿器实现水下航行器在环境或系统参数变化时的自适应性能。强化... 详细信息

标准号: CN116449856A

本发明涉及一种基于强化学习补偿器的水下航行器姿态控制系统及方法，本发明将经过训练的强化学习作为补偿器与原配控制器结合，通过原配控制器保证稳定性，通过强化学习补偿器实现水下航行器在环境或系统参数变化时的自适应性能。强化学习补偿器包括动作网络单元、奖励惩罚单元、经验池和评价网络单元；动作网络单元求解当前状态下的补偿控制量；奖励惩罚单元根据当前状态和补偿控制量计算性能指标；经验池对当前状态、补偿控制量和性能指标进行采样保存，形成历史经验数据；评价网络单元根据历史经验数据评估水下航行器动作的优劣并对动作网络单元进行训练指导。本发明在保证水下航行器稳定性的同时，保证不确定系统参数下的自适应控制性能。

关键词：强化学习水下航行补偿器补偿控制量动作网络历史经验网络单元控制器计算性能指标系统参数变化姿态控制系统不确定系统自适应控制自适应性能惩罚数据评估训练指导保证采样奖励求解保存

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基于数字孪生的齿轮修形设计方法

基于数字孪生的齿轮修形设计方法

引用

作者：王时龙王昱杨波张正萍段伟 400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号

本发明公开了一种基于数字孪生的齿轮修形设计方法，包括如下步骤：步骤一：在待修形齿轮的三维几何区域内进行随机采样，构建节点图G；步骤二：将图G输入到多层图卷积神经网络中，调整采样点的位置，输出修形后的齿轮；步骤三：将修形... 详细信息

标准号: CN115310228B

本发明公开了一种基于数字孪生的齿轮修形设计方法，包括如下步骤：步骤一：在待修形齿轮的三维几何区域内进行随机采样，构建节点图G；步骤二：将图G输入到多层图卷积神经网络中，调整采样点的位置，输出修形后的齿轮；步骤三：将修形后的齿轮输入到齿轮动力传播数字孪生模型S_θ中进行齿轮传动模拟，对节点图进行循环迭代处理，获得最终的性能指标步骤四：判断性能指标是否达到目标性能指标P；若是，则执行步骤七；若否，则执行步骤五；步骤五：通过L2‑范数计算性能指标与目标性能指标P的差值作为修形优化的损失Loss；步骤六：将损失值Loss进行反向传播，依次计算S_θ和图卷积修形网络参数对Loss的梯度，更新多层图卷积网络的梯度，执行步骤一；步骤七：停止修形。

关键词：修形齿轮目标性能指标节点图多层计算性能指标齿轮传动齿轮动力齿轮修形反向传播几何区域神经网络随机采样网络参数循环迭代采样点范数构建三维输出更新传播优化网络

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