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]一种基于分数阶算子Verhulst模型的滑坡变形预测方法-CN202110952930.7在审
  • 杨小平;谭凯;李哲宏 - 桂林理工大学
  • 2021-08-19 - 2021-12-10 - G06F30/20
  • 本发明提供了一种基于分数阶算子Verhulst模型的滑坡变形预测方法,包括收集滑坡原始位移数据,对原始位移数据序列进行累加处理,突出数据的规律性的步骤,以及建立Verhulst预测模型和使用天牛须搜索算法,求解得出Verhulst预测模型的最优分数阶数。本发明针对山体的位移时间序列提出了一种基于分数阶算子Verhulst模型的预测方法,通过将分数阶算子对原始序列进行累加处理,选用天牛须搜索算法在0到1阶之间得到拟合原始最优阶数,精准调节累加算子之间的数量级,将拟合平均相对误差降到最低,有效的提高了模型的精度。本发明的模型具有更好的拟合效果以及预测精度,能够有效地总结出山体滑坡的位移变化规律,对山体滑坡灾害预测具有一定的应用价值。
  • 一种基于分数算子verhulst模型滑坡变形预测方法
  • [发明专利]一种山体滑坡MEMS加速度传感器误差补偿方法-CN202110952945.3在审
  • 杨小平;谭凯;李哲宏 - 桂林理工大学
  • 2021-08-19 - 2021-12-10 - G06N3/04
  • 本发明提供了一种山体滑坡MEMS加速度传感器误差补偿方法,包括以下步骤:获取数据集、将数据集预处理为1D‑CNN模型输入格式、建立1D‑CNN模型和LSTM模型的融合模型,利用训练集对融合模型进行训练和学习、通过验证集来评估融合模型,对参数进行优化以及确定融合模型的网络结构,利用测试集判定融合模型的最终补偿效果的步骤。本发明针对目前MEMS器件精度不高的问题,提出一种基于一维卷积神经网络与LSTM相结合的MEMS加速度计误差补偿方法。以采集传感器的测量值与三轴转台真实值制作数据集,进行有监督学习,对网络模型进行训练,得到预测后的数据,最终使MEMS加速度计的数据得到了误差补偿,精度有所提高,解决了BP神经网络泛化能力不足的问题。
  • 一种山体滑坡mems加速度传感器误差补偿方法
  • [发明专利]一种通信资源巡线管理系统及方法-CN200710046251.3有效
  • 钟勇;吴国栋;陈琰;李哲宏;陈晓伟 - 上海思南电力通信有限公司
  • 2007-09-21 - 2009-03-25 - H04Q7/34
  • 本发明公开了一种通信资源巡线管理系统及方法,系统包括专用浏览及维护界面模块,以及分别与该专用浏览及维护界面模块相连的拓扑示意图模块、增强模块、通信资源情况分析模块、巡线检修管理模块和统计分析模块,还包括一地图动态显示模块和一电子地图模块,所述的地图动态显示模块分别与拓扑示意图模块、通信资源情况分析模块、巡线检修管理模块和统计分析模块相连,所述的电子地图模块分别与专用浏览及维护界面模块和地图动态显示模块相连。本发明的通信资源巡线管理系统,将数据与图形和业务流程紧密结合,大大提高了操作者的工作效率,易操作。
  • 一种通信资源线管系统方法

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