一种具有深度结构的增量堆叠式宽度学习系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202011519673.X

申请日：

2020-12-21

公开(公告)号：

CN112508192B

公开(公告)日：

2021-03-16

发明(设计)人：

陈俊龙刘竹琳贾雪叶汉云冯绮颖张通

申请人：

申请人地址：

510640 广东省广州市天河区五山路381号

IPC主分类号：

G06N308

IPC分类号：

G06N304 G06F1716

代理机构：

广州市华学知识产权代理有限公司 44245

代理人：

霍健兰;梁莹

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-04-02	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06N 3/08 申请日:20201221
2022-04-22	授权	授权
2021-03-16	公开	公开

共 50 条

[1]

基于堆叠宽度学习系统的运动想象任务增量学习方法 [P].

李明爱 ;

杨雨菲 ;

孙炎珺 .

中国专利 :CN118211099A ,2024-06-18

[2]

一种基于增量式宽度学习系统模型的负荷预测方法 [P].

殷林飞 ;

陶敏 ;

韦潇莹 ;

高放 .

中国专利 :CN113205222A ,2021-08-03

[3]

一种基于宽度学习系统的增量式锌浮选工况判别方法 [P].

唐朝晖 ;

袁鹤 ;

高小亮 ;

钟宇泽 ;

罗金 ;

向婉蓉 ;

郭俊岑 .

中国专利 :CN113591653B ,2024-08-02

[4]

一种基于宽度学习系统的增量式锌浮选工况判别方法 [P].

唐朝晖 ;

袁鹤 ;

高小亮 ;

钟宇泽 ;

罗金 ;

向婉蓉 ;

郭俊岑 .

中国专利 :CN113591653A ,2021-11-02

[5]

一种基于隐私保护的增量宽度学习系统及方法 [P].

张伟文 ;

刘子煜 ;

江奕锋 .

中国专利 :CN116894485B ,2024-07-30

[6]

一种具有深度和平坦结构的新型宽度学习回归预测方法 [P].

关东海 ;

逯梦泽 ;

袁伟伟 .

中国专利 :CN119443159A ,2025-02-14

[7]

增量宽度和深度学习的药物反应预测方法、介质和设备 [P].

陈俊龙 ;

詹永康 ;

孟献兵 .

中国专利 :CN114841261B ,2024-08-02

[8]

增量宽度和深度学习的药物反应预测方法、介质和设备 [P].

陈俊龙 ;

詹永康 ;

孟献兵 .

中国专利 :CN114841261A ,2022-08-02

[9]

基于增量式宽度学习系统的永磁同步电机控制方法及系统 [P].

杨玮林 ;

许德智 ;

潘庭龙 ;

范永强 ;

张伟明 .

中国专利 :CN114123896B ,2022-03-01

[10]

一种融合深度和宽度学习的深度伪造图像检测方法 [P].

阎刚 ;

李佳杨 ;

朱叶 ;

郭迎春 ;

于洋 ;

郝小可 ;

师硕 ;

刘依 .

中国专利 :CN114549481B ,2024-11-29

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