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]盾构姿态预测方法、介质、电子设备及系统-CN202210417075.4在审
  • 管浩;刘维;赵华菁;高荣环;王航远 - 苏州大学
  • 2022-04-20 - 2022-08-09 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种盾构姿态预测方法、介质、电子设备及系统,该方法包括以下步骤:S1、获取盾构数据;S2、对盾构数据进行预处理,划分训练集和测试集;S3、利用CNN‑Bi LSTM‑Attent ion复合神经网络模型对训练集中的数据进行训练;S4、用训练好的复合神经网络模型对测试集中的数据进行姿态预测,得到盾构姿态。本发明盾构姿态预测方法针对盾构数据具有周期长以及非线性的特点,利用CNN层对输入数据进行特征提取,大大减小了深度学习的时间以及传统神经网络出现过拟合缺点。本发明的复合神经网络模型由于其处理长序列数据的优势,对于盾构姿态预测具有较高的精度。本发明的复合神经网络模型表现出更好的稳定性和更高的预测精度,同时具有更好的泛化能力。
  • 盾构姿态预测方法介质电子设备系统
  • [发明专利]一种基于CV-LSTM组合模型的地连墙变形动态预测方法-CN202111146580.1在审
  • 刘维;赵华菁;管浩;王航远 - 苏州大学
  • 2021-09-28 - 2021-12-14 - G06F30/13
  • 本发明公开了一种基于CV‑LSTM组合模型的地连墙变形动态预测方法。选取监测点,采集基坑工程地连墙的变形历史监测数据,整理形成监测表;采用CV‑LSTM组合模型对变形监测数据中的训练样本进行学习,将训练得到的最优模型对测试集样本进行变形预测,得到地连墙变形预测值。将按本发明技术方案得到变形预测值与变形实测值进行对比,计算评价指标,结果显示,本发明提供的CV‑LSTM组合模型相比传统BP神经网络表现出了较高的预测精度,较单独的LSTM深度网络具有更好的泛化能力,适用于地连墙变形的动态预测问题,可为施工现场实现信息化管理提供参考。
  • 一种基于cvlstm组合模型变形动态预测方法
  • [发明专利]一种SDN应用的策略冲突检测方法及系统-CN201410391710.1在审
  • 戴彬;胡炜烨;王航远 - 华中科技大学
  • 2014-08-11 - 2014-12-10 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种SDN应用的策略冲突检测方法及系统,对欲接入网络的应用进行认证和授权,赋予优先级,进行冲突检测与调解,并实时将网络状态反馈给网络管理人员,建立起一个全面的针对SDN应用的策略冲突检测框架,以解决SDN带来的网络安全威胁。本发明采用的基于集合相交的流规则策略冲突分析算法,简易稳定,易于扩展,实现了流规则中存在Set等中间行为的策略冲突检测和不同应用的流规则组合之后的策略冲突检测。本发明采用的基于应用优先级比较的流规则策略冲突决策算法简单有效,易于实现。
  • 一种sdn应用策略冲突检测方法系统

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