公开(公告)号：CN119672458A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202411619943.2

申请日：2024-11-13

Applicant: 吉林大学

Inventor： 常毅 ,  刘兆赓 ,  陈贺昌 ,  李星辰 ,  张浩桢 ,  顾彬

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请提供了一种基于子空间学习的神经网络训练方法、装置和电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取第一样本图像对应的第一融合图像，第一融合图像由第一样本图像和视觉提示模块输出的第一视觉提示融合得到，将第一融合图像输入图像处理模块得到第一输出结果，采用子空间学习将第一损失转换为调整向量，根据调整向量对视觉提示模块中的向量进行调整，迭代上述步骤，在达到第一结束条件时，得到由图像处理模块和调整后的视觉提示模块组合而成的神经网络。本申请提供的训练方法，可以加快神经网络的收敛速度，缩短神经网络的训练时间。

公开(公告)号：CN115098980A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210535104.7

申请日：2022-05-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 齐红 ,  程玮斌 ,  张浩桢 ,  邓向萍 ,  孙舒杨

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/27 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的实时显式拓扑优化方法，包括：一、构建深度学习网络模型，并对深度学习网络模型进行训练，得到拓扑结构优化网络模型；二、将拓扑优化初始条件作为输入参数输入拓扑结构优化网络模型，得到初步拓扑优化结构的组件参数；其中，拓扑优化初始条件为：负载条件和边界条件；组件参数为：组件中心坐标、组件半长、组件两端及中心的半宽和组件相对于正半轴的倾斜角度；三、以初步拓扑优化结构的组件参数作为初始参数，以体积约束下拓扑结构的柔度最小为优化目标，依据目标函数对拓扑结构的组件参数的灵敏度和约束函数对拓扑结构的组件参数的灵敏度对拓扑结构的组件参数进行迭代更新，得到最终拓扑优化结构的组件参数。