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公开(公告)号：CN109344961A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811024634.5
申请日：2018-09-04
Applicant: 华南理工大学 , 佛山市顺德致可智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO的权值直接确定神经网络结构优化方法，步骤如下：1)构建一个幂激励神经网络；2)由权值直接确定方法算出隐层神经元到输出层的连接权值；3)进行神经元删减；4)把剩余神经元编码成数码串，表示为粒子；5)设定PSO的初始参数；6)生成一定规模的粒子群；7)初始化最优粒子；8)更新所有粒子；9)计算适应值；10)更新所有最优解；11)若未到最大迭代次数，返回步骤8)；否则，优化结束。为了提高网络的结构性能，本发明基于幂激励权值直接确定神经网络，将PSO算法应用于优化网络结构，寻找最佳隐层神经元数目，通过应用本发明方法，所训练的网络具有很强的逼近能力以及去躁能力，实用价值高。
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公开(公告)号：CN102350599B
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201110246733.X
申请日：2011-08-25
Applicant: 华南理工大学 , 东莞市千岛金属锡品有限公司
IPC: B23K35/363 , B23K35/40
Abstract: 本发明发明公开的无卤素高阻抗水基免清洗助焊剂及其制备方法与应用，其重量百分比组成为：活性剂1.50-6.00%、非离子型表面活性剂0.10-0.45%、成膜剂0.05-2.00%、缓蚀剂0.15-0.40%、助溶剂4.00-25.00%，其余为去离子水。本发明不含卤素，以去离子水作为助焊剂溶剂的主要成分，安全环保。助焊剂各组分的配合方式和用量经过精确的计算，助焊剂稳定性好，助焊性能优良，所获得的焊点饱满，能有效减少连锡或空焊等缺陷的发生。助焊剂组成材料在焊接过程中可阶段挥发掉，焊后残留物少，电绝缘性能优良，焊后的表面绝缘电阻均大于1.0×108，无需清洗。
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公开(公告)号：CN102350599A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110246733.X
申请日：2011-08-25
Applicant: 华南理工大学 , 东莞市千岛金属锡品有限公司
IPC: B23K35/363 , B23K35/40
Abstract: 本发明公开的无卤素高阻抗水基免清洗助焊剂及其制备方法与应用，其重量百分比组成为：活性剂1.50-6.00%、非离子型表面活性剂0.10-0.45%、成膜剂0.05-2.00%、缓蚀剂0.15-0.40%、助溶剂4.00-25.00%，其余为去离子水。本发明不含卤素，以去离子水作为助焊剂溶剂的主要成分，安全环保。助焊剂各组分的配合方式和用量经过精确的计算，助焊剂稳定性好，助焊性能优良，所获得的焊点饱满，能有效减少连锡或空焊等缺陷的发生。助焊剂组成材料在焊接过程中可阶段挥发掉，焊后残留物少，电绝缘性能优良，焊后的表面绝缘电阻均大于1.0×108，无需清洗。
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公开(公告)号：CN109886405A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910127126.8
申请日：2019-02-20
Applicant: 华南理工大学 , 佛山市顺德致可智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种抑制噪声的基于人工神经网络结构优化方法，包括基于增长的最优神经元个数搜索方法，得到最优权值向量wopt、最优激活矩阵Qopt及输出网络训练时间t1及基于后剪枝的网络结构简化方法寻找最优结构。本发明基于Gegenbauer正交多项式神经网络，利用增长-剪枝优化算法寻找网络最优结构，实践证明该神经网络在逼近、测试、去噪方面具有很高的优越性和有效性，因而具有很高的实用价值。
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公开(公告)号：CN108320786A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810117765.1
申请日：2018-02-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G16H20/60
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的中餐菜品推荐方法，包括S1获取中餐菜品的图片；S2利用深度神经网络算法对中餐菜品图片进行特征提取；S3将提取所得的中餐菜品特征输入到分类算法中得到相应的菜品种类；S4、根据菜品种类查询中餐菜谱知识库，获得该中餐菜品的营养配方和合适的体质类型；S5若用户的体质类型与查询获得的体质类型一致，则推荐此中餐菜品。本发明方法的主要效果是识别速度快，准确率高，性能稳定，有利于人们快速确定自己合适的中餐菜品，实现健康饮食。
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