检索结果分析
- 基于轻量级神经网络的驾驶姿态识别与管理系统及APP应用
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申请号：CN201910589091.X
申请日：20190702
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明专利设计了一款基于轻量级卷积神经网络的驾驶姿态识别与管理系统,其载体是手机应用。该系统包括可视化前端界面、识别的核心算法与后台管理框架。算法使用轻量级神经网络对实时传输的姿态图片进行识别,实现9种不良驾驶姿态的识别...
- 一种基于GRU循环神经网络的疾病诊断系统
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申请号：CN201910591861.4
申请日：20190702
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明涉及的一种基于GRU循环神经网络的癫痫无创检测数据分析的方法,对志愿者的脑电数据进行分析,通过脑电的信息判断是否患有癫痫。本发明解决了脑电数据检测数据维度高、时序性强等导致的癫痫诊断的误诊率、漏诊率高等问题。基于G...
- 基于卷积神经网络-循环神经网络-支持向量机混合模型的疾病识别算法
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申请号：CN201910591947.7
申请日：20190702
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明专利设计了无创诊断系统中基于卷积神经网络-循环神经网络-支持向量机混合模型的识别算法,通过数据噪等预处理方法得到数据集,第一次在此领域使用卷积神经网络和循环神经网络作为端对端特征提取器对样本进行特征提取,分别提取数...
- 一种基于Xgboost神经网络堆叠模型的模式识别诊断系统
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申请号：CN201910589080.1
申请日：20190702
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明设计了基于神经网络集成算法的无创检测识别系统。该系统首先通过数据预处理(基线处理和滤波等)对漂移进行补偿并消除不相关的信息,然后运用Bootstrap Aggregating方法对数据集进行划分,并将得到的训练集输...
- 基于卷积神经网络的癫痫无创诊断的识别算法
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申请号：CN201910589079.9
申请日：20190702
申请人：重庆大学
浏览量：0 - 摘要：本发明专利针对癫痫的脑电检测的低识别率现象,设计了高精度模式识别算法。算法创新性地运用卷积神经网络对传感信号处理,从而进行疾病和健康的分类。算法由PYTHON3.6.5的Keras工具搭建,包括三层卷积层,三个池化层和四...