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]一种无人机测控链路盲区综合智能分析系统及方法-CN202211460623.8在审
  • 宋海薇;涂天佳;张宁;李怡伟;侯英娟;宋平 - 中国直升机设计研究所
  • 2022-11-17 - 2023-05-12 - G06F30/18
  • 本发明公开了一种无人机测控链路盲区综合智能分析系统,包括:天线电磁仿真模块,基于机体结构模型、天线布局位置、天线电磁模型、伺服特性模型,仿真得出天线装机三维辐射方向图;无人机运动建模模块,基于无人机飞行平台高度区间、飞行距离区间以及飞行平台滚转、俯仰、航向姿态区间,构建飞行平台通视运动剖面模型和飞行平台运动姿态模型;盲区综合智能分析模块,基于天线装机三维辐射方向图、飞行平台通视运动剖面模型、飞行平台运动姿态模型,解算飞行平台运动剖面内各位置点上单副天线的通信覆盖盲区情况。本发明能对无人机在全运动域范围内各姿态下的链路余量及盲区进行自动计算及评估,支撑无人机机载天线布局设计和数据链指标设计。
  • 一种无人机测控盲区综合智能分析系统方法
  • [发明专利]基于深度可分迁移学习网络的跨轴承迁移诊断方法-CN202211230003.5在审
  • 秦毅;钱泉;涂天佳;蒲华燕;鲁安卫 - 重庆大学
  • 2022-10-08 - 2022-12-16 - G01M13/045
  • 本发明涉及一种基于深度可分迁移学习网络的跨轴承迁移诊断方法,属于机械设备故障诊断技术领域。该方法包括:S1:采集轴承原始振动信号,并进行样本扩充;S2:构建基于IJDA域适应损失和I‑Softamx分类损失的DDTLN,其中,IJDA表示改进联合分布对齐,DDTLN表示深度可分迁移学习网络;S3:将划分好的的训练样本输入到DDTLN中,利用源域有标签样本的I‑Softamx分类损失函数和源域与目标域之间的IJDA域适应损失函数对迁移模型进行迭代更新训练;S4:经过多次迭代训练,误差曲线趋于稳定,迁移模型训练完成,训练好的迁移模型将用于跨轴承故障迁移诊断。本发明能提高迁移诊断精度。
  • 基于深度迁移学习网络轴承诊断方法

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