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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  • [实用新型]一种新型焊接系统-CN202321363432.X有效
  • 李香祺;张玉证;石少坚;孙骞;杨献盛;张化进 - 福尼斯(南京)表面工程技术有限公司
  • 2023-05-31 - 2023-10-20 - B23K37/02
  • 本实用新型公开了一种新型焊接系统,包括设置在柔性工装台上的智能协作机械手臂,智能协作机械手臂端部与焊枪连接,焊枪设有激光传感器与焊枪电缆,焊枪与焊接电源、送丝机连接;所述柔性工装台包括环形的齿轮,齿轮的横梁支架一与横梁支架二之间设有电池,横梁支架一与横梁支架二之间的固定架一与固定架二上通过平台转接板对柔性平台进行固定。本实用新型针对风力发电机变桨转轴承齿面特异性开发,设备轻便,方便携带,适合高危狭小空间作业,完成风力发电机变桨转轴承表面的自动增材。
  • 一种新型焊接系统
  • [发明专利]一种基于自适应海鸟算法的雷达信号开集识别方法-CN202310476478.0在审
  • 叶方;白能;马静;李超;张威;孙骞 - 哈尔滨工程大学;北京仿真中心
  • 2023-04-27 - 2023-08-22 - G06F18/213
  • 本申请公开了一种基于自适应海鸟算法的雷达信号开集识别方法,属于信号识别技术领域,通过样本筛选算法筛选出可靠样本构建雷达信号样本库,基于雷达信号样本库构建自适应阈值,提高方法的识别率以及增强其普适性;同时设计自适应海鸟算法对自适应阈值权重寻优,构建探索方向因子,结合螺旋优化搜索与直线优化搜索,扩大搜索范围以及加强搜索能力,加入随迭代次数改变的自适应权重与自适应步长,平衡了全局搜索能力与局部搜索能力,提升了雷达信号开集识别方法的可靠性,进一步设计并训练LSTM网络,对特征进行提取并得到嵌入向量,增强了网络的泛化性和适应性,提升了雷达信号开集识别方法准确性和普适性,有效提高未知信号识别的准确率。
  • 一种基于自适应海鸟算法雷达信号识别方法
  • [发明专利]基于变隶属度函数的水下无线传感器网络信任评估方法-CN202310627635.3在审
  • 叶方;王浩然;李一兵;孙骞;白能;张直 - 哈尔滨工程大学
  • 2023-05-30 - 2023-08-04 - H04W12/08
  • 基于变隶属度函数的水下无线传感器网络信任评估方法,涉及水下无线传感器网络信任管理技术领域,针对现有的信任模型在面对动态网络拓扑时难以针对特定攻击和场景给出差异化的信任评估策略,无法有效保护重要区域中节点的问题。本申请考虑攻击和环境特点,定义三类安全因子,设计出了一种变隶属度函数模糊系统完成综合信任值的计算,信任模型的隶属度函数可以受安全因子调控,针对特定攻击模式和环境场景自适应地改变,而不再是固定不变。模型考虑了节点间的不确定性,为不同节点提供差异化的信任评估,能够提高对来自重要区域攻击行为的敏感程度,缩短恶意攻击检测时间,减少攻击对网络造成的影响,可以获得较高的检测率和较低的误检率。
  • 基于隶属函数水下无线传感器网络信任评估方法
  • [发明专利]一种禁忌搜索人工蜂群算法下的北斗导航选星方法-CN202011336466.0有效
  • 李一兵;夏杰宸;孙骞;叶方;田园 - 哈尔滨工程大学
  • 2020-11-25 - 2023-07-25 - G01S19/28
  • 本发明提供一种禁忌搜索人工蜂群算法下的北斗导航选星方法,方法步骤为:通过获取得到的地面观测点位置信息与北斗导航卫星实时位置信息,计算地面观测点处各北斗导航卫星高度角、方位角;以地面观测点处遮蔽角对各北斗导航卫星进行筛选得到可视卫星集合;利用禁忌搜索人工蜂群算法,以卫星组合方案的几何精度因子GDOP为目标函数,在解空间内对卫星组合方案寻优求解,得到具有最小GDOP的卫星组合方案。本发明将基于禁忌搜索人工蜂群算法应用于北斗导航选星过程,充分发挥人工蜂群算法预先设置参数少,寻优能力强的特点,寻优速度快等优点,有效提高北斗导航应用中选星过程效率,具有较大的价值和实用性。
  • 一种禁忌搜索人工蜂群算法北斗导航方法
  • [发明专利]一种基于深层特征的SAR图像对抗样本生成系统及生成方法-CN202310138890.1在审
  • 李一兵;李子凡;李凌莉;叶方;田园;孙骞 - 哈尔滨工程大学
  • 2023-02-21 - 2023-07-18 - G06V10/774
  • 一种基于深层特征的SAR图像对抗样本生成系统及生成方法,涉及计算机视觉领域。解决现有对抗样本生成方法存在扰动大,导致攻击成功率低且易被识别的问题。生成方法为:处理SAR图像获得图像数据;采用特征提取器提取图像数据,获得融合特征向量;采用生成器处理融合特征向量,获得初始对抗样本;处理初始对抗样本获得生成器总损失函数,并进行反向回传,获得训练的生成器;采用判别器对初始对抗样本进行处理,获得判别器总损失函数,并进行反向回传,获得训练的判别器;重复上述使得训练的生成器与训练的判别器趋近于收敛,获得最优的生成器,然后采用最优的生成器对融合特征向量进行处理,获得对抗样本。本发明适用于SAR图像的对抗样本生成。
  • 一种基于深层特征sar图像对抗样本生成系统方法

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