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]一种投射式海洋观测装置及其观测方法-CN202310705578.6在审
  • 钟耀照;张峰;何伟;王磊;孙媛;商少平;上官明禹 - 闽江学院
  • 2023-06-14 - 2023-10-24 - G01C13/00
  • 本发明公开了一种投射式海洋观测装置及其观测方法,涉及海洋观测相关领域,为解决现有技术中的无人操作下要打开降落伞而增加的驱动结构会增加结构冗余,且驱动结构驱动至降落伞能够正常打开之间的时间存在一定不确定性,导致降落伞的打开时间与预设存在差距,使观测装置以较大速度落入海中,容易造成观测装置上局部结构损伤的问题。所述内箱体的上端固定有固定支架,所述固定支架包括上放置平台和侧固定板,侧固定板固定于上放置平台下端两侧的前后两端,所述侧固定板外侧上端固定有第一固定座,所述第一固定座内转动连接有过渡滚轮,所述侧固定板外侧沿第一固定座的下端设置有松紧自调节组件,所述松紧自调节组件包括固定柱。
  • 一种投射海洋观测装置及其方法
  • [发明专利]一种深远海养殖平台用养殖模块及其工作方法-CN202311033722.2在审
  • 张峰;何伟;钟耀照;刘兴龙;王磊;孙媛;商少平 - 闽江学院
  • 2023-08-16 - 2023-10-13 - A01K61/00
  • 本发明公开了一种深远海养殖平台用养殖模块及其工作方法,涉及深远海养殖相关领域,为解决目前养殖模块主要是泵送下料,每个泵体对应一个养殖箱,为了各个养殖箱的养殖需要配备多个对应的泵体和连接管道,养殖成本高的问题。所述支撑底座由平面固定板和倾斜固定板构成,倾斜固定板固定于平面固定板四边位置,倾斜固定板倾斜设置,所述倾斜固定板上端设置有下料组件,所述平面固定板上端四角位置固定有支撑固定杆,四个所述支撑固定杆的上端共同固定有支撑水平板,所述支撑水平板的上端中间安装有第一驱动电机,所述平面固定板与支撑水平板之间沿第一驱动电机的输出轴端安装有驱动螺纹杆,所述驱动螺纹杆的外部螺纹连接有滑动水平板。
  • 一种深远养殖平台模块及其工作方法
  • [发明专利]一种防风浪的深远海养殖平台及其防风浪方法-CN202311055239.4在审
  • 钟耀照;何伟;张峰;秦梓荷;商少平;刘文质 - 闽江学院;福建省泰源船业有限公司
  • 2023-08-21 - 2023-10-10 - A01K61/60
  • 本发明公开了一种防风浪的深远海养殖平台及其防风浪方法,涉及深远海养殖平台相关领域,为解决目前养殖平台防冲击的手段是设置大量网孔或者镂空结构,使风浪通过,以及加固养殖平台的安装来实现防风浪效果,均为硬性连接方式,使养殖平台连接位置在风浪作用下易脆裂的问题。所述养殖箱体包括外网板,所述外网板的上端外侧固定有上固定沿,所述外网板外部环形阵列嵌入固定有第一缓冲气囊,所述上固定沿上端十字方向固定有上支撑柱,四个所述上支撑柱的上端设置有上缓冲组件,所述养殖箱体的下端十字方向固定有下支撑柱,所述下支撑柱的下端设置有下缓冲组件,所述养殖箱体、上缓冲组件和下缓冲组件中间共同设置有中间连通管。
  • 一种风浪深远养殖平台及其方法
  • [发明专利]一种浮式深远海养殖平台及其工作方法-CN202311013194.4在审
  • 张峰;秦梓荷;何伟;王磊;商少平;刘文质 - 闽江学院;福建省泰源船业有限公司
  • 2023-08-11 - 2023-09-19 - A01K61/60
  • 本发明公开了一种浮式深远海养殖平台及其工作方法,涉及深远海养殖装置技术领域,为解决远海养殖时需要定期向养殖平台输送饲料,供养殖平台内鱼苗食用,而饲料成本以及运输费用难以缩减,造成养殖成本难以降低的问题,所述养殖平台本体的外端设置有外固定框,所述养殖平台本体上端的中间位置处设置有集鱼框,所述外固定框的四周环形设置有八个导料槽,所述养殖平台本体的外侧环形设置有渔网,所述集鱼框的内部设置有滤水框,所述滤水框下方的中间位置处固定安装有滤水框固定块,所述集鱼框下端的中间位置处开设有支撑杆槽,所述养殖平台本体的下端安装有压载水舱,所述导料槽的一侧设置有引鱼导板。
  • 一种深远养殖平台及其工作方法
  • [发明专利]一种显微镜自动对焦装置及其使用方法-CN202310705789.X在审
  • 王志远;陈红星;钟耀照;王磊;张峰;雷进宇;秦梓荷;商少平 - 闽江学院
  • 2023-06-14 - 2023-09-05 - G02B21/24
  • 本发明公开了一种显微镜自动对焦装置及其使用方法,涉及对焦相关领域,为解决现有技术中的手动调节载玻片的幅度相较于观察的视野来说大,手动调节后容易丢失观察视野,影响对焦效果的问题。所述镜臂内侧安装有竖向移动架,所述竖向移动架上端固定有观察平台,所述观察平台包括平台主体,所述平台主体的上端设置有载物台,所述平台主体的外侧面和前端面中间开设有横向贯穿槽,所述平台主体的外侧面和前端面沿横向贯穿槽的上下端均开设有限位滑槽,所述平台主体上安装有纵向调节驱动单元和水平向调节驱动单元,所述纵向调节驱动单元和水平向调节驱动单元均包括滑动板,滑动板沿着限位滑槽限位滑动,所述滑动板上端固定有固定立板。
  • 一种显微镜自动对焦装置及其使用方法
  • [发明专利]基于深度学习的风暴潮增水预测方法及系统-CN202310279148.2在审
  • 谢燕双;陈林璐;商少平;贺志刚;魏国妹 - 厦门大学
  • 2023-03-21 - 2023-07-21 - G06F30/27
  • 本申请公开了一种基于深度学习的风暴潮增水预测方法及系统,其中该方法包括:获取风暴潮数据集,风暴潮数据集包括多场台风风暴潮数据文件,每场台风风暴潮数据文件包括每个时刻对应的台风信息和风暴潮增水信息;对每个时刻对应的台风信息和风暴潮增水信息进行数据预处理,以得到预处理后的风暴潮数据集;获取当前时刻和所需提前预报时刻,并将当前时刻到所需提前预报时刻中的每个时刻对应的台风信息和所需提前预报时刻的风暴潮增水信息作为一个时序列,以便构造时序列数据集;构建风暴潮增水预测模型,并将时序列数据集输入到风暴潮增水预测模型进行训练,以便采用训练好的风暴潮增水预测模型进行风暴潮增水预测,从而使得预测效率高且预测期长。
  • 基于深度学习风暴潮增水预测方法系统
  • [发明专利]一种基于时间序列Transformer的海水表层温度预测方法-CN202310361122.2在审
  • 戴昊;雷发美;商少平;张奚宁;林锐;章伟婕 - 厦门大学
  • 2023-04-06 - 2023-07-07 - G06Q10/04
  • 一种基于时间序列Transformer的海水表层温度预测方法,首先对海表温度历史数据进行高斯归一化处理,划分训练集和验证集,然后对编码器输入、解码器输入和输出标签进行设置,接着分别对编码器输入和解码器输入进行时序嵌入操作,并进行编码器层的多头注意力层、前馈神经网络层、以及残差连接和层归一化操作,以及解码器层的遮挡多头注意力层、多头注意力层、前馈神经网络层、以及残差连接和层归一化操作,然后解码器输出经过一个线性全连接层得到网络输出,和海表温度观测进行比较,得到误差后向传播,微调网络,最后网络输出经过尺度逆变换,得到最终预测值。本发明时间序列Transformer能有效提升海表温度的长期预测表现。
  • 一种基于时间序列transformer海水表层温度预测方法
  • [发明专利]一种基于集成学习的海水表层温度预测方法-CN202210447842.6在审
  • 戴昊;商少平;雷发美;章伟婕;杨帅 - 厦门大学
  • 2022-04-26 - 2022-07-01 - G06Q10/04
  • 一种基于集成学习的海水表层温度预测方法,涉及海水表层温度预测。将海表温度历史数据作为训练验证数据集作高斯归一化处理;按时间先后顺序将训练验证数据集在时间上的前一半数据作为留存训练验证子集一,后一半数据作为留存训练验证子集二;分别划分训练集和验证集;选取MLP、LSTM、CNN和CNNLSTM作为初级模型,在留存训练验证子集一上进行每个初级模型的训练和验证,保存通过验证的四个初级模型;选取ConvLSTM作为次级模型,分别加载保存的四个初级模型,在留存训练验证子集二上预测,以预测值作为次级模型的训练输入样本,训练和验证次级模型;用通过验证的次级模型进行海表温度新数据预测。提高预测能力和精度。
  • 一种基于集成学习海水表层温度预测方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的有义波高预测方法-CN201811380116.7有效
  • 戴昊;雷发美;商少平;林锐;贺志刚 - 厦门大学
  • 2018-11-19 - 2022-03-08 - G06Q10/04
  • 一种基于深度学习的有义波高预测方法,涉及海洋波高预测领域,首先利用待预测位置有义波高历史数据和粒子群算法(Particle Swam Optimization,PSO)确定深度学习模型条件受限玻尔兹曼机‑深度置信网络(Conditional Restricted Boltzmann Machine‑Deep Belief Network,CRBM‑DBN)的关键结构参数,然后以高斯归一化处理后的有义波高历史数据进行模型的预训练,使用预训练得到的模型的权重和偏置作为初始值,结合后向传播(Backward Propagation,BP)网络对模型进行反向调优,优化确定模型,最后以此模型进行有义波高的预测。本发明能够有效提高有义波高的短期预测精度,对海洋工程应用,尤其对海洋结构物和船舶设计等意义重大。
  • 一种基于深度学习有义波高预测方法
  • [发明专利]一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法-CN201910753481.6有效
  • 雷发美;戴昊;杨帅;商少平;贺志刚 - 厦门大学
  • 2019-08-15 - 2020-12-04 - G06F30/20
  • 一种温盐深剖面仪海上比测数据对齐方法,涉及温盐深剖面仪。以CTD压力数据为计算基准,选取标准CTD下行过程中表层下降或者底层上升的转折点附近的一段压力序列,该序列以转折点为中心,向前后各延伸;固定标准CTD的数据序列,在被试CTD的压力序列中截取与标准CTD数据量相等的一段数据序列,计算两者的相关系数,每计算一次相关系数,被试CTD数据向后移动或向前一个序号,直至计算完毕;找出两组数据相关性最高时对应的起始序号,扣除差即可对齐两台CTD的采样数据;若拐点或转折点相位差不等,需对数据重新插值处理后再与标准器进行比对;压力数据对齐后,CTD的其他测量参数以压力的相位差为基准平移,再计算各项误差。
  • 一种温盐深剖面海上数据对齐方法

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