基于稀疏椭圆RBF神经网络的图像稀疏表示方法

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专利类型
发明
申请号
CN202010495523.3
申请日
2020-06-03
公开(公告)号
CN111652311B
公开(公告)日
2024-02-20
发明(设计)人
陈旻昕 陈召弟 陈虹
申请人
苏州大学
申请人地址
215000 江苏省苏州市吴中区石湖西路188号
IPC主分类号
G06T5/60
IPC分类号
G06N3/08
代理机构
苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙) 32257
代理人
张荣
法律状态
授权
国省代码
黑龙江省 哈尔滨市
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共 50 条
[1]
基于稀疏椭圆RBF神经网络的图像稀疏表示方法 [P]. 
陈旻昕 ;
陈召弟 ;
陈虹 .
中国专利 :CN111652311A ,2020-09-11
[2]
基于稀疏RBF神经网络的信用评价方法、装置及相关介质 [P]. 
肖建平 .
中国专利 :CN117372150A ,2024-01-09
[3]
配置稀疏神经网络 [P]. 
S·S·塔拉迪 ;
D·J·朱利安 ;
V·S·R·安纳普莱蒂 .
中国专利 :CN105874477A ,2016-08-17
[4]
稀疏卷积神经网络 [P]. 
张宸 ;
刘云新 .
美国专利 :CN112101511B ,2025-03-04
[5]
稀疏卷积神经网络 [P]. 
张宸 ;
刘云新 .
中国专利 :CN112101511A ,2020-12-18
[6]
快速稀疏神经网络 [P]. 
埃里克·康拉德·埃尔森 ;
特雷弗·约翰·盖尔 ;
马拉特·杜坎 .
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[7]
有效存储稀疏神经网络和稀疏卷积神经网络的方法及系统 [P]. 
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[8]
一种基于稀疏RBF神经网络的光伏电板运行状态监测方法 [P]. 
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陈勇旗 .
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[9]
一种基于稀疏RBF神经网络的光伏电板运行状态监测方法 [P]. 
陈杨 ;
陈勇旗 .
中国专利 :CN113887705A ,2022-01-04
[10]
神经网络的梯度稀疏方法和梯度稀疏装置 [P]. 
李标智 ;
黄炜平 ;
徐斌 .
中国专利 :CN114611656A ,2022-06-10