一种基于类脑智能体的赫布学习与睡眠增强策略

    公开(公告)号:CN119990175A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510073130.6

    申请日:2025-01-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于类脑智能体的赫布学习与睡眠增强策略,包括如下步骤:通过时间序列输入模块获取时间步序列和动作序列;初始化关联矩阵,基于规则性权重分配和随机噪声生成时间步与动作间的初始关联;基于赫布学习规则动态调整关联矩阵权重;模拟睡眠阶段的神经元自发活动,通过正负样本调整机制强化高置信度关联、削弱低置信度关联,并对矩阵权重进行稀疏化优化;基于优化后的关联矩阵,利用最大后验概率估计推断时间步对应的最优动作序列。本发明提高了记忆巩固效率,增强了抗干扰能力,也适应多种模型。

    一种车用蓝牙智能钥匙的定位与内外部辨识方法

    公开(公告)号:CN110062326A

    公开(公告)日:2019-07-26

    申请号:CN201910275690.4

    申请日:2019-04-08

    Abstract: 本发明公开了一种车用蓝牙智能钥匙的定位与内外部辨识方法,涉及无线通信与定位技术领域,包括以下步骤:步骤1、采集和分析蓝牙RSS(Received Signal Strength,接收信号强度),对智能钥匙的位置进行识别;步骤2、采集和分析地磁场强度,对智能钥匙的位置进行辅助识别;步骤3、分析步骤1和步骤2的识别结果,对智能钥匙的位置进行综合判定。本发明充分利用车辆周边以及内部的结构与布局所引起的地磁场强度差异,采用地磁异常检测辅助蓝牙RSS检测的方式,与单一RSS检测定位方法相比,本发明有效缓解外界干扰对蓝牙RSS检测的影响,提升车辆内外部辨识结果的精度与系统的鲁棒性。

    一种基于多头自集成的在线域适应学习方法

    公开(公告)号:CN119494424A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411604588.1

    申请日:2024-11-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于多头自集成的在线域适应学习方法,涉及机器学习领域。先预训练多头模型的主干网络;再分别训练多头模型的各个分类头;在噪声数据集上做多头模型自集成的TTA;使用贝叶斯优化进行最优集成权重搜索;更新优化多头模型权重。本发明有效提升模型在分布外数据集上的精度,在不显著增加模型参数量和计算量的情况下,增强模型的实际应用能力;为在线域适应学习提供了高效且实用的解决方案。

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