退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
公开/公告号CN110458199A
专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-15
原文格式PDF
申请/专利权人 中国传媒大学;
申请/专利号CN201910641516.7
发明设计人 王妍;卿枫;陈云鹏;檀雷雷;胡菁;樊珑;
申请日2019-07-16
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构11465 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人崔自京
地址 100020北京市朝阳区定福庄南里7号中国传媒大学
入库时间 2024-02-19 15:30:30
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2019-12-10
实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190716
实质审查的生效
2019-11-15
公开
机译: AP基于神经网络的基于强化学习的聚类方法和基于神经网络的协作通信基于强化学习的聚类方法
机译: 基于关联聚类深度学习神经网络的数据识别方法
机译:基于Kohonen神经网络的数据包络分析中基于权重的聚类:在巴西电气领域的应用
机译:Kohonen神经网络和其他聚类算法基于MESSENGER数据对水银磁层状态的分析 > ce:cross-ref>
机译:使用聚类和模糊聚类分析以及Kohonen人工神经网络对印度气象站进行分类
机译:基于Kohonen聚类方法与灰度共生矩阵从TRUS数据分割的方法
机译:具有聚类,依赖结果的抽样,依赖的审查和外部时间依赖的协变量的生存数据的半参数方法。
机译:基于神经网络的聚类方法在一次铝生产过程中的软传感器
机译:基于Kohonen层形式的神经网络的可编程特征的聚类
机译:基于Kohonen-maps的分层神经网络监督学习缺血检测。