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ASM-CNAG算法的复值神经网络太阳辐射预测方法及系统-CN202211606967.5在审
  • 黄鹤;赵伟靖 - 苏州大学
  • 2022-12-13 - 2023-05-30 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种基于ASM‑CNAG算法的复值神经网络太阳辐射预测方法及系统,该方法包括对采集到的太阳辐射原始数据进行预处理,得到数据集,将所述数据集划分为训练集和测试集;根据数据集的大小构建复值神经网络模型;使用训练集的数据对所述复值神经网络模型进行训练;将测试集的数据输入到训练完成后的复值神经网络模型中测试模型的预测能力,得到太阳辐射预测模型;利用得到的太阳辐射预测模型对太阳辐射进行预测。本发明克服了传统的CNAG算法在训练复值神经网络时需要手动调参的问题,提高了模型的预测精度,在进行太阳辐射预测时达到很好的预测效果。
  • 基于asmcnag算法神经网络太阳辐射预测方法系统
  • [发明专利]基于AP-NAG算法的复值神经网络信道均衡器设计方法-CN202110740526.3有效
  • 黄鹤;赵伟靖 - 苏州大学
  • 2021-06-30 - 2022-12-06 - G06N3/08
  • 本发明公开了一种基于AP‑NAG算法的复值神经网络信道均衡器设计方法,包括以下步骤:将从非线性信道中采集的畸变信号y(n)作为复值神经网络的输入,将延时τ个单位的原始输入信号s(n‑τ)作为期望输出,将复值神经网络的实际输出和期望输出的均方误差作为损失函数;B、采用AP‑NAG算法训练复值神经网络,直至将损失函数值降低到预设值以下;C、将训练之后的复值神经网络模型作为信道均衡器。本发明解决了NAG算法用于复值神经网络训练的理论问题,并使其参数能自适应调整,实现了复值神经网络的高效训练,相对于传统的一阶优化算法性能有了明显提升,收敛速度更快。相对于二阶优化算法,本算法的计算量和存储量更小,但是收敛速度并不逊色。
  • 基于apnag算法神经网络信道均衡器设计方法
  • [发明专利]基于复值神经网络的复值时序信号预测方法-CN202210520164.1在审
  • 黄鹤;赵伟靖 - 苏州大学
  • 2022-05-13 - 2022-08-12 - G06N3/04
  • 本发明涉及一种基于复值神经网络的复值时序信号预测方法,包括以下步骤:构建复值时序信号的数据集,分成训练集和测试集;构建全复神经网络并初始化参数;使用训练集和自适应复值正交梯度下降法训练所述全复神经网络,直至达到预设的迭代次数停止训练,得到训练完成的全复神经网络;将测试集输入所述训练完成的全复神经网络,得到复值时序信号的预测值。本发明采用全复神经网络直接进行复值时序信号的预测并在训练全复神经网络时使用的自适应复值正交梯度下降法,避免了破坏复值信号的内在联系,加快了训练的收敛速度,提高了对复值时序信号预测的精度。
  • 基于神经网络时序信号预测方法
  • [实用新型]一种乙醇回收装置梯度浓度出料口装置-CN201920060252.1有效
  • 武玉波;陈宁;赵伟靖;魏代磊;孙运福 - 山东金胜生物科技有限公司
  • 2019-01-15 - 2020-04-07 - B01D3/08
  • 本实用新型涉及乙醇回收装置技术领域,且公开了一种乙醇回收装置梯度浓度出料口装置,包括乙醇旋蒸罐,乙醇旋蒸罐靠近顶部的右侧固定连通有蒸汽导出管,蒸汽导出管远离乙醇旋蒸罐的一端固定连通有冷凝器,冷凝器的底部固定连通有第一连接管,第一连接管远离冷凝器的一端固定连通有冷却器,冷却器的底部固定连通有第二连接管,第二连接管的底部固定连通有浓度检测管。本实用新型能够实现对不同浓度乙醇的分类排放,避免了传统旋蒸过程中不同浓度的乙醇混合到一起,该装置可以做到不同浓度的乙醇有不同的去处,可以减少进一步旋蒸乙醇的量,降低了用于旋蒸的费用,同时还提高了工作效率。
  • 一种乙醇回收装置梯度浓度出料口

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