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]基于酉空间多特征融合的复数支持向量机分类方法-CN202110897134.8有效
  • 徐颖;郑润晓;蔡大森;唐文涛;陈晓清;张文杰;庾名星 - 深圳大学
  • 2021-08-05 - 2023-08-18 - G06F18/2411
  • 本发明公开了一种基于酉空间多特征融合的复数支持向量机分类方法,方法包括:提取待分类对象的初始特征,其中,所述初始特征包括第一特征和第二特征;将所述待分类对象的第一特征作为实部,将所述待分类对象的第二特作为虚部,组合得到所述待分类对象对应的复数特征;根据预设矩阵对所述待分类对象对应的复数特征进行特征选择,提取所述待分类对象对应的目标特征;将所述待分类对象对应的所述目标特征输入至已训练的分类向量机,得到所述待分类对象的类别。本发明通过结合不同的特征,可以提高分类的准确率,并且在输入至分类向量机之前对提取的不同的特征结合后的特征进行特征选取,降低分类向量机训练和检测时间。
  • 基于空间特征融合复数支持向量分类方法
  • [发明专利]基于鲁棒模型预测控制的多车协同控制方法-CN202110929789.9在审
  • 徐颖;唐文涛;朱建辉;蔡大森;郑润晓;庾名星 - 深圳大学
  • 2021-08-13 - 2021-11-16 - G05D1/02
  • 本发明公开了基于鲁棒模型预测控制的多车协同控制方法,其中,上述基于鲁棒模型预测控制的多车协同控制方法包括:分别获取车辆跟驰队列中各跟随车辆的当前状态参数、安全性约束条件以及内稳定性约束条件;基于各上述跟随车辆的当前状态参数、安全性约束条件以及内稳定性约束条件分别获取各上述跟随车辆的期望控制参数;基于各上述跟随车辆的期望控制参数分别对各上述跟随车辆进行运动控制。与现有技术相比,本发明方案对于车辆跟驰队列中的各个跟随车辆,结合其当前状态参数、安全性约束条件和内稳定性约束条件对其进运动状态进行控制,有利于保证各车辆的安全性,且有利于维持车辆队列中的车辆稳定行驶,从而提高驾驶员或乘客的舒适性。
  • 基于模型预测控制协同方法
  • [发明专利]基于样本高斯不确定性建模的特征度量损失分类方法-CN202110926392.4在审
  • 徐颖;蔡大森;郑润晓;唐文涛;陈晓清;张文杰 - 深圳大学
  • 2021-08-12 - 2021-11-12 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于样本高斯不确定性建模的特征度量损失分类方法,本发明提供的基于样本高斯不确定性建模的特征度量损失分类方法中,首先根据当前的特征提取模型对训练批次中每个训练样本进行特征提取,对于训练批次中的参考样本,根据参考样本所在的类别的特征的平均值确定该参考样本的概率密度分布,再根据每个参考样本的正样本和负样本到参考样本的概率密度分布的距离对特征提取模型的参数进行更新,这样,在模型训练过程中考虑了样本分布的不确定性,从而使得样本的分布信息可以在模型训练过程中同时被学习得到,对于简单样本而言可以对模型提供额外的梯度信息,从而使得数据的利用率显著提高,训练效率提升。
  • 基于样本不确定性建模特征度量损失分类方法

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