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申请人: 南加州大学申请日: 1998-06-11 主分类号: G06E1/00 公开号: 1265751A 公开日: 2000-09-06 授权日: 2006-02-01 分类号: G06E1/00 ; G06E3/00

摘要: 这里公开了一种模拟并扩展生物神经网络的具有信号处理器的信息处理系统,其中信号处理器由处理连接互连。如图所示,每个处理连接从一个信号处理器接收信号,并向另一个信号处理器产生一个新信号。每个处理连接的响应由内部连接过程确定,随所接收的信号中的时间变化而连续地改变。从一个信号处理器接收一个公共信号的不同处理连接的响应不同,向下游的信号处理器产生不同的信号。这将一个冲动信号列的时间模式变换成连接事件的一个时间－空间模式,并向信号处理器提供一个指数计算能力。每个信号处理连接可以从一个下游信号处理器接收一个反馈信号,以便可以调节内部连接过程,学习在所接收的信号中包含的特定特性。

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98809916.0-无模型自适应过程控制

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申请人: 美国通控集团公司

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申请日: 1998-10-06 主分类号: G06E1/00 公开号: 1274435A 公开日: 2000-11-22 授权日: 2006-04-12 分类号: G06E1/00 ; G06E3/00

摘要: 公开了一种无模型自适应控制器,其使用带有学习算法的动态人工神经元网络(22)来控制任何单变量或多变量的开环稳定、可控和恒定正作用或反作用的工业过程(76),而不需要对过程进行任何手动整定或定量知识或者过程辨识器。通过用“1”来替代过程的实际敏感函数y(t)/u(t),可以不再需要过程知识。

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98102342.8-聚光型计算器

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申请人: 王庆顺 ; 吕淑芬 ; 谢政良 ; 刘宇翔 ; 朱明相 ; 王米荣 ; 赖建东 ; 杨纬综申请日: 1998-06-04 主分类号: G06E1/00 公开号: 1238484A 公开日: 1999-12-15 分类号: G06E1/00

摘要: 一种聚光型计算器，包括一发光元件、一栅轮及一感测元件，其在栅轮的入射面上设有一环形柱状透镜，使发光元件发光的光源投射至其入射面时，将光源聚光，而在栅轮出射面上环设有若干个与环形柱状透镜聚焦方向约呈90度的长条形齿形柱状透镜，使聚光后的光束通过至栅轮出射面时，会将该光束再一次聚光，这样，其聚光后的工作光束投射至感测元件的晶片时，干涉现象较小，同时，其感测元件可设计在焦点与透镜之间，不会造成制造上的困难及降低解析度等情况。

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02114249.1-以色光为稳态元件的4进制计算机的物理代码

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申请人: 湖南省计算技术研究所申请日: 2002-07-08 主分类号: G06E1/04 公开号: 1467593A 公开日: 2004-01-14 分类号: G06E1/04

摘要: 遵循混合加色法则的色光(不论是自然的，还是人造的)，是最为稳定的计算机稳态元件，不论在什么环境条件下，A色光与B色光相加的结果总是一致的，A色光与B色光相减的结果也是一致的。本发明用不同的色光建立起一套严密的4进制数码体系，可用于设计4进制光学计算机的数理模型、光学稳态元件、指令代码和字符代码等。它能保证新型计算机的数值计算和多值逻辑运算的正确性和完备性，还能方便地跟传统计算机的2进制数据以及自然演算的10进制数据直接转换。此外，还可用于光学自控仪器、仪表以及其他光学控制系统的研制。

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99810273.3-工业过程的无模型自适应控制器及控制系统

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申请人: 美国通控集团公司

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申请日: 1999-08-24 主分类号: G06E1/00 公开号: 1316070A 公开日: 2001-10-03 授权日: 2006-02-15 分类号: G06E1/00

摘要: 公开了一种增强型无模型自适应控制器,其由能够被容易地构成的线性动态神经元网络构成,并设为自动模式以控制从简单到复杂的过程。公开了两种多变量无模型自适应控制器设计。引入了一种增强型抗滞后无模型自适应控制器来控制具有大时间滞后的过程。引入了一种带有两个设计的前馈/反馈无模型自适应控制系统来补偿可测量的扰动。

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96120788.4-新型基本输入输出系统技术

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申请人: 北京**通科技发展有限公司

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; 侯旷怡申请日: 1996-11-28 主分类号: G06E3/00 公开号: 1184275A 公开日: 1998-06-10 分类号: G06E3/00

摘要: 新型基本输入输出系统(BIOS)技术是属于计算机领域的一项发明。现在可写入的BIOS芯片,无需物理跳线就可以实现对其的写入,这样是不安全的。新型基本输入输出系统(BIOS)技术这一发明提出了采用物理跳线的控制方法来控制对BIOS的写入,它从原理上避免了对BIOS非法写入和病毒侵入。

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201580012022.2-神经网络及神经网络训练的方法

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申请人: 前进公司

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申请日: 2015-03-06 主分类号: G06E1/00 公开号: 106104406B 公开日: 2018-05-08 授权日: 2018-05-08 分类号: G06E1/00

摘要: 一种神经网络包括用于接收输入信号的多个输入、以及被连接到所述输入且具有校正权重的神经结。所述网络另外包括分配器。每个分配器连接到所述输入的一个，以供接收相应输入信号且选择和所述输入值相关的一个或多个校正权重。所述网络还包括神经元。每个神经元具有一个输出且经由一个神经结而和所述输入的至少一个连接，且通过将选择自被连接到相应的神经元的每个神经结的校正权重总计而产生一个神经元总和。此外，所述网络包括一个权重校正计算器，其接收一个期望输出信号，确定所述神经元总和与所述期望输出信号值的一个偏差，且使用所述确定的偏差来修改相应的校正权重。将修改的校正权重合计以确定所述神经元总和，使所述所属的偏差为最小化，以用于训练所述神经网络。

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96100488.6-自由空间光学互连网络与输入接口

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申请人: 华中理工大学申请日: 1996-02-05 主分类号: G06E1/00 公开号: 1133981A 公开日: 1996-10-23 授权日: 1999-07-28 分类号: G06E1/00

摘要: 由节点级和互连级构成的全新拓扑结构的光学系统，置于对称离轴光学4F成像系统光阑平面的1×2二元光栅及光学组合件构成互连级，并配备扇入为4的输入接口。本系统中光学载波信道完全利用，无需多余吸收窗口，多级互连时，各级互连函数完全相同，故各级光学硬件完全相同，系统传输率比现有技术提高34％，器件结构简单，调整方便，可广泛用于高速光学互连并行处理计算机和大容量光学交叉连接及光学交换网络设备。

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201480060604.3-用于行为预测和分类的分层统计模型

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申请人: 微软技术许可有限责任公司

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申请日: 2014-11-04 主分类号: G06E1/00(2006.01) 公开号: 105765479A 公开日: 2016-07-13 分类号: G06E1/00(2006.01) ;

摘要: 概括地说，提供了用于分层的、基于特征的统计模型的技术，该模型可以用于用户社区内的个性化分类或预测。个性化是指学习单独用户的习惯和特性并且基于该学习来调整用户体验。该模型可以用于通信应用中，以预测对输入电子邮件消息的用户动作，并且通过基于模型预测做出个性化建议来帮助用户对电子邮件进行分流。与通信应用关联在一起的用户社区可以一起被并入到单个模型中，以能够实现从作为整体的用户社区学习到的情报和从单独用户学习到的情报之间的连续精细粒度的交互。单个模型可以允许基于社区观察的针对全新用户的预测和基于单独观察的针对长期用户的高度个性化预测之间的无缝演进。

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201680075885.9-振动源的计算局部化

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申请人: 加利福尼亚大学董事会申请日: 2016-12-22 主分类号: G06E1/00(2006.01) 公开号: 108431720A 公开日: 2018-08-21 分类号: G06E1/00(2006.01)

摘要: 提供了用于纤颤源的计算定位的系统。在一些实现方式中，系统执行操作，所述操作包括生成患者心脏的电激活的表示并且基于相关性将生成的表示与心脏的一个或多个存储的表示进行比较以识别心脏的至少一个匹配的表示。该操作还可以包括基于至少一个匹配的表示来生成针对患者心脏的计算模型，其中该计算模型包括患者心脏中的一个或多个纤颤源的示出。另外，操作可以包括经由用户接口显示计算模型的至少一部分。还描述了相关的系统、方法和制品。

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