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]安全网一体化加工系统-CN202310814842.X在审
  • 郝文波 - 青岛鑫瑞德机械设备有限责任公司
  • 2023-07-04 - 2023-09-22 - B29D28/00
  • 本发明公开了安全网一体化加工系统,涉及安全网加工技术领域,用于解决现有技术加工步骤繁多且加工速度较慢的问题,安全网一体化加工系统,包括上料装置、烫条机、包边机、抻布架、打扣平台与裁断机,沿安全网加工前进方向的设置顺序依次为上料装置、烫条机、包边机、抻布架、打扣平台、裁断机;所述上料装置包括上料驱动机构,所述包边机上设置有减速驱动机构;所述打扣平台上设置有若干个平行排列的打扣机,所述裁断机包括裁断驱动机构与裁切机构,本发明采用了一体化加工的模式,简化了加工步骤,操作简单,加工速度快且加工质量好,解决了现有技术加工步骤繁多且加工速度较慢的问题。
  • 安全网一体化加工系统
  • [发明专利]一种基于SVM和LSTM的次同步振荡模态辨识方法-CN202310114012.6在审
  • 吕艳玲;訾源淞;马钰淑;郝文波;刘志鹏 - 哈尔滨理工大学
  • 2023-02-14 - 2023-06-06 - G06F18/10
  • 本发明公开了一种基于SVM和LSTM的次同步振荡模态辨识方法,包括以下步骤:S1:采集电力系统的电压信号和电流信号;S2:对电压信号和电流信号进行预处理,得到次同步振荡信号,划分为训练样本数据和测试样本数据;S3:构建并训练长短期记忆神经网络模型;S4:构建并训练支持向量机模型;S5:将训练后的长短期记忆神经网络模型和支持向量机模型进行融合,得到组合模型;S6:将待测次同步振荡信号输入至组合模型,完成次同步振荡模态辨识。该次同步振荡模态辨识方法将支持向量机和长短期记忆神经网络相结合,对次同步振荡的相关参数进行辨识,提高辨识的准确率,为电力系统稳定性提供保障。
  • 一种基于svmlstm同步振荡辨识方法

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