一种基于神经网络的手写汉字文本识别方法

    公开(公告)号:CN119851301A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202411958503.X

    申请日:2024-12-30

    Inventor: 胡瑞朋 何春燕

    Abstract: 本发明涉及手写汉字文本识别技术领域,且公开了一种基于神经网络的手写汉字文本识别方法,包括以下步骤:S1、模型架构设计、S2、模型优化与压缩、S3、系统实现与集成、S4、识别性能测试、S5、应用验证与评估;S1、模型架构设计:设计一种注意力双向长短期记忆网络模块,该模块通过结合双向长短期记忆网络与注意力机制,使神经网络能够聚焦于有用特征,忽略无关特征,从而优化特征提取能力。该基于神经网络的手写汉字文本识别方法,通过引入注意力双向长短期记忆网络模块,并结合知识蒸馏技术,在保持模型精度的同时,显著压缩了神经网络模型并减少了训练参数,从而提高了手写汉字文本的识别准确率。

    一种风电叶片涂胶装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119035034A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411456446.5

    申请日:2024-10-18

    Abstract: 本发明涉及风电叶片涂胶机技术领域,且公开了一种风电叶片涂胶装置,包括基板、蜗轮蜗杆结构、减速器、第一伺服电机、导轨滑块机构立架;所述蜗轮蜗杆结构包括蜗轮、蜗杆,其中蜗轮与蜗杆构成传动副,所述基板作为支撑结构,其一侧的顶部安装有立架,所述蜗杆被安装于立架的内部空间中,所述蜗轮则安装在蜗杆的一端,该端朝向基板的另一侧,通过蜗杆的旋转驱动实现与蜗轮的啮合传动。该风电叶片涂胶装置,通过第一伺服电机的动力通过减速器传递给蜗杆,蜗杆的旋转驱动蜗轮进行啮合传动,蜗轮的旋转进一步带动横丝杠运动,横丝杠带动两侧板沿着导轨进行左右滑动,这一步骤调整了控制胶仓的宽度,以适应不同宽度要求的风电叶片。

    多自由度简易机械臂
    3.
    实用新型

    公开(公告)号:CN206748428U

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201720308551.3

    申请日:2017-03-28

    Abstract: 本实用新型涉及一种多自由度简易机械臂。底座上固定一号减速器,一号减速器的输出轴上固定中空转盘,中空转盘的上端固定二号减速器,二号减速器的输出轴上固定大臂的下端,大臂的上端与三号减速器的输出轴固定,三号减速器的壳体与中臂的下端固定,中臂的上端固定四号减速器的输出轴固定,四号减速器的壳体与小臂一端固定,小臂另一端通过转轴、轴承固定六号减速器,转轴与固定在小臂上的五号减速器的输出轴固定,六号减速器的输出轴上通过俯仰臂固定机械手,机械手由手部电机和手部减速器驱动。它结构简单,重量轻,负载力大,价格低。

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