非显而易见性评估仅供参考，不构成法律建议。
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对比文件列表
| 编号 | 名称 |
|---|---|
| 0 | 2005-10-13_JP2005280406A_发明专利_JP2005280406A Tire for motorcycle.docx |
| 0 | 2012-06-28_US2012166374A_发明申请_US20120166374A1 ARCHITECTURE, SYSTEM AND METHOD FOR ARTIFICIAL NEURAL NETWORK IMPLEMENTATION_+++e_h+++.docx |
| 0 | 2011-11-22_US8065244B_发明授权_US08065244B2 Neural-network based surrogate model construction methods and applications thereof_+++H+++.docx |
| 0 | 2010-11-17_JP4581217B_发明专利_JP4581217B2 Manufacturing method of magnetic rubber material.docx |
| 0 | 2010-06-02_JP4472400B_发明专利_JP4472400B2 Motorcycle tire.docx |
| 0 | 2009-03-10_US7502763B_发明授权_US07502763B2 Artificial neural network design and evaluation tool_+++h+++.docx |
| 0 | 2008-12-01_ES2308325T_发明专利_ES2308325T3 NEUMATICO PARA MOTOCICLETA_+++h+++.docx |
| 0 | 2008-07-02_EP1582378B_发明授权_EP1582378B1 Tire for motorcycle_+++h+++.docx |
| 0 | 2006-10-05_US2006224533A_发明申请_US20060224533A1 Neural network development and data analysis tool_+++a+++.docx |
| 0 | 1994-05-31_US5317676A_发明授权_US5317676A Apparatus and method for facilitating use of a neural network.docx |
| 0 | 2005-10-05_EP1582378A_发明公开_EP1582378A1 Tire for motorcycle.docx |
| 0 | 2004-03-25_JP2004094437A_发明专利_JP2004094437A Data prediction method and data prediction system_+++a+++.docx |
| 0 | 2002-05-08_JP2002127170A_发明专利_JP2002127170A Method for producing magnetic rubber material.docx |
| 0 | 2000-11-24_JP2000322263A_发明专利_JP2000322263A Method for rationalizing constitution of fuzzy inference model.docx |
| 0 | 1999-07-13_US5924086A_发明授权_US5924086A Method for developing a neural network tool for process identification_+++H_a_b+++.docx |
| 0 | 1998-11-13_None_发明专利_JPH10301981A Color determination supporting system for appearance of building_+++A_B_c_d_f_h+++.docx |
| 0 | 1995-06-06_None_发明专利_JPH07146852A Structure simplifying method for neural network_+++f+++.docx |
权利要求1
一种在神经网络上执行参数扫掠的方法，包括： 通过确定所述神经网络的第一群互连神经元的输入与第二群互连神经元的输出之间的单向依赖性来将所述神经网络串行化成所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元，所述单向依赖性是基于所述第一群互连神经元的输入不同于所述第二群互连神经元的输出来确定的； 基于所述第一群互连神经元的第一输入参数是否影响所述第一群互连神经元来修剪所述第一输入参数；以及基于所述第二群互连神经元的第二输入参数是否影响所述第二群互连神经元来修剪所述第二输入参数。
权利要求2
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述串行化和/或所述修剪至少部分地取决于存储器存储要求、存储器访问时间和/或计算时间。
权利要求3
如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于以下各项来定义所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元：所述神经网络的连通性和/或监视所述参数扫掠的活跃性水平。
权利要求4
如权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括：对于所述扫掠的每一步骤，存储所述第一群互连神经元的输出和所述第二群互连神经元的所述输出。
权利要求5
如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括评估所述神经网络的输出以确定期望的参数值集。
权利要求6
一种在神经网络上执行参数扫掠的装置，包括： 存储器模块；以及 耦合至所述存储器模块的至少一个处理器，所述至少一个处理器被配置成：通过确定所述神经网络的第一群互连神经元的输入与第二群互连神经元的输出之间的单向依赖性来将所述神经网络串行化成所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元，所述单向依赖性是基于所述第一群互连神经元的输入不同于所述第二群互连神经元的输出来确定的； 基于所述第一群互连神经元的第一输入参数是否影响所述第一群互连神经元来修剪所述第一输入参数；以及基于所述第二群互连神经元的第二输入参数是否影响所述第二群互连神经元来修剪所述第二输入参数。
权利要求7
如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置成至少部分地取决于存储器存储要求、存储器访问时间和/或计算时间来进行串行化和/或修剪。
权利要求8
如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置成至少部分地基于所述神经网络的连通性和/或监视所述参数扫掠的活跃性水平来定义所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元。
权利要求9
如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置成对于所述扫掠的每一步骤，存储所述第一群互连神经元的输出和所述第二群互连神经元的所述输出。
权利要求10
如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述至少一个处理器被进一步配置成评估所述神经网络的输出以确定期望的参数值集。
权利要求11
一种在神经网络上执行参数扫掠的设备，包括： 用于通过确定所述神经网络的第一群互连神经元的输入与第二群互连神经元的输出之间的单向依赖性来将所述神经网络串行化成所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元的装置，所述单向依赖性是基于所述第一群互连神经元的输入不同于所述第二群互连神经元的输出来确定的； 用于基于所述第一群互连神经元的第一输入参数是否影响所述第一群互连神经元来修剪所述第一输入参数的装置；以及用于基于所述第二群互连神经元的第二输入参数是否影响所述第二群互连神经元来修剪所述第二输入参数的装置。
权利要求12
如权利要求11所述的设备，其特征在于，用于串行化的装置和/或用于修剪的装置至少部分地取决于存储器存储要求、存储器访问时间和/或计算时间。
权利要求13
如权利要求11所述的设备，其特征在于，进一步包括：用于至少部分地基于所述神经网络的连通性和/或监视所述参数扫掠的活跃性水平来定义所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元的装置。
权利要求14
如权利要求13所述的设备，其特征在于，进一步包括：用于对于所述扫掠的每一步骤存储所述第一群互连神经元的输出和所述第二群互连神经元的所述输出的装置。
权利要求15
如权利要求11所述的设备，其特征在于，进一步包括：用于评估所述神经网络的输出以确定期望的参数值集的装置。
权利要求16
一种用于在神经网络上执行参数扫掠的其上记录有程序代码的非瞬态计算机可读介质，所述程序代码由处理器执行并且包括：其上记录有程序代码的非瞬态计算机可读介质，所述程序代码包括： 用于通过确定所述神经网络的第一群互连神经元的输入与第二群互连神经元的输出之间的单向依赖性来将所述神经网络串行化成所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元的程序代码，所述单向依赖性是基于所述第一群互连神经元的输入不同于所述第二群互连神经元的输出来确定的； 用于基于所述第一群互连神经元的第一输入参数是否影响所述第一群互连神经元来修剪所述第一输入参数的程序代码；以及用于基于所述第二群互连神经元的第二输入参数是否影响所述第二群互连神经元来修剪所述第二输入参数的程序代码。
权利要求17
如权利要求16所述的非瞬态计算机可读介质，其特征在于，所述用于执行串行化和/或修剪的程序代码至少部分地取决于存储器存储要求、存储器访问时间和/或计算时间。
权利要求18
如权利要求16所述的非瞬态计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码进一步包括：用于至少部分地基于所述神经网络的连通性和/或监视所述参数扫掠的活跃性水平来定义所述第一群互连神经元和所述第二群互连神经元的程序代码。
权利要求19
如权利要求18所述的非瞬态计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码进一步包括：用于对于所述扫掠的每一步骤存储所述第一群互连神经元的输出和所述第二群互连神经元的所述输出的程序代码。
权利要求20
如权利要求16所述的非瞬态计算机可读介质，其特征在于，所述程序代码进一步包括：用于评估所述神经网络的输出以确定期望的参数值集的程序代码。