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龙图腾网恭喜江门市华恩电子研究院有限公司;恩平市帕思高电子科技有限公司申请的专利基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111680783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010450014.9，技术领域涉及：G06N3/0499；该发明授权基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化方法及系统是由罗高涌;曹海涛;甘华国;胡宇鹏设计研发完成，并于2020-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化方法及系统，其中方法包括：将训练数据输入至深度神经网络进行训练；将待处理数据输入至已训练的深度神经网络处理，输出处理结果；其中，深度神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，深度神经网络的激励函数采用紧框架高斯小波函数。能使数据能量的传播是恒定的，不会使数据在传播过程中发散，确保训练过程收敛；使深度神经网络具有强非线性拟合特性而能够快速收敛，同时还克服了深度神经网络中的梯度不稳定性而容易导致训练过程梯度爆炸、消失或过拟合的问题。从而能对大量数据完成快速训练且训练精度高，提高数据处理效果。

本发明授权基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于新型小波激励函数的深度学习训练和优化系统，其特征在于，应用于人脸识别或无人机导航，所述系统包括：训练模块，用于将训练数据输入至深度神经网络进行训练；处理模块，用于将待处理数据输入至已训练的所述深度神经网络处理，输出处理结果；其中，所述深度神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，所述深度神经网络的激励函数采用紧框架高斯小波函数；所述紧框架高斯小波函数具体为具有紧框架的墨西哥帽高斯小波；在前向传播过程中，所述紧框架高斯小波函数的式子具体为： 在反向传播过程中，所述紧框架高斯小波函数的式子具体为：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江门市华恩电子研究院有限公司;恩平市帕思高电子科技有限公司，其通讯地址为：529000 广东省江门市恩平市江门产业转移工业园恩平园区二区V1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。