专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于时序图卷积网络的高炉铁水硅含量预测方法-CN202310301979.5在审
  • 杨春节;孔丽媛 - 浙江大学
  • 2023-03-27 - 2023-07-14 - G06N3/0442
  • 本发明公开了一种基于时序图卷积网络的高炉铁水硅含量预测方法。首先,它将高炉炼铁数据通过时间窗序列化,序列化的时间片段被输入到一个双通道并行的网络架构,分别提取变量间耦合关系以及变量内动态性。对于变量间耦合关系提取的空间通道,图结构学习模块首先将时间片段转化为不规则的图结构,在学习到的图结构基础上开展图卷积操作。对于动态性捕捉的时序通道,利用长短时记忆网络捕捉数据中的时序信息。这一架构实现了高炉炼铁数据的时空特征协同提取,有利于模型对高炉复杂的状况进行更精准地建模,提高了模型的表征能力,从而提升了模型的预测精度。
  • 基于时序图卷网络高炉铁水含量预测方法
  • [发明专利]基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法-CN202111281608.2在审
  • 孔丽媛;杨春节 - 浙江大学
  • 2021-11-01 - 2022-02-11 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于分解的高炉炼铁多目标碳减排方法,步骤包括对高炉炼铁的数据进行预处理,对数据的采样率进行统一,处理数据中包含的异常值,选取与优化目标硅含量及二氧化碳相关的工艺参数,通过相关性分析确定用于建模的变量;对高炉炼铁过程进行建模,实现工艺参数至优化目标的映射;将建立的模型作为多目标优化算法的评价函数,用于评价种群中解的优劣;利用多目标优化算法对模型寻找最优解,得到最优解对应的工艺参数值,将求解得到的工艺参数值作为参考。本发明实现了基于数据驱动的高炉炼铁建模方法与多目标优化算法的融合,实现了维持铁水中硅含量稳定的情况下,减少高炉煤气中的碳排放。
  • 基于分解高炉炼铁多目标碳减排方法

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