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]一种梯度反射声栅传感结构-CN202111334025.1有效
  • 陈庭贵;黎文婷;于德介 - 湖南大学
  • 2021-11-11 - 2022-07-29 - G01H9/00
  • 本发明涉及声栅超材料领域,特别涉及一种梯度反射声栅传感结构,包括多个依次排列的竖直板以及布置在所述竖直板一侧的反射板,相邻两个所述竖直板之间的空气狭缝宽度等差递增,所述反射板与所述竖直板的侧缘之间留有空气夹层,相邻竖直板与反射板之间的区域可构成类FP共振腔,能够有效控制声波传播,将声能量局限在狭缝中,通过结合不同尺寸的类FP共振腔的频带,使其工作带宽被拓宽,改变共振腔体积,可调节其工作频率,从而避免了传统的声栅超材料工作带宽窄、体积大等问题,并且还实现了各个角度的方向定位。
  • 一种梯度反射传感结构
  • [发明专利]一种用于声源定位的亚波长声学超材料耦合结构-CN202111631579.8在审
  • 陈庭贵;王成勇;于德介 - 湖南大学
  • 2021-12-28 - 2022-04-01 - G10K11/162
  • 本发明提供了一种用于声源定位的亚波长声学超材料耦合结构,包括梯度折射率结构和空间卷曲结构,梯度折射率结构包括多块第一矩形板,中心均位于同一直线上,空间卷曲结构包括多块第二矩形板,底部或顶部均在同一水平面上,且相邻两块第二矩形板交错布置在两相邻的第一矩形板上,形成锯齿形通道,梯度折射率结构以及空间卷曲结构围成空腔。当声波传播到耦合结构中时,由于折射率的增加,传播的声波首先会被压缩进而增强,传播的声波被迫在锯齿形通道中传播,显著增加了声波的传播时间和传播距离,因此会形成低声速和高折射率,从而降低工作频率,其次共振腔中捕获和放大的声波被多次反射,可以进一步增强声波,实现声源定位。
  • 一种用于声源定位波长声学材料耦合结构
  • [发明专利]基于多维和参数动态变动的群体极化分析方法-CN201710089608.X有效
  • 陈庭贵;石佳文;许翀寰 - 浙江工商大学
  • 2017-02-20 - 2020-04-10 - G06F30/20
  • 基于多维和参数动态变动的群体极化分析方法,包括:步骤1,将个体X对事件的态度量化为一个n元数组(x1,x2,x3,......xn)来表示,个体之间的态度差异则可以用n维意见空间中两点之间的距离来表示;步骤2,个体间态度值调整算法规则的定义;步骤3)将代表个体态度值的点随机地分散在多维的态度值空间中,模拟群体性事件发生初期,群众对这一事件的态度分布情况;步骤4)通过所建模型依据实际事件发展的影响力以及民众的关注度,来代入模型实现对群体性事件极化行为的分析。对于多维度评价的社会群体性事件极化行为的模拟仿真有很大的现实意义。
  • 基于多维参数动态变动群体极化分析方法
  • [发明专利]融入个体异质性和动态从众性的网络舆情极化方法及其系统-CN201911011520.1在审
  • 陈庭贵;李倩倩;王伟刚 - 浙江工商大学
  • 2019-10-23 - 2020-02-18 - G06F30/20
  • 一种融入个体异质性和动态从众性的网络舆情极化方法,首先引入个体在交互过程中对于他人观点的从众倾向动态变化函数并进一步定义了不同交互个体之间的影响度权重,将交互个体从完全同质性拓展为初始时刻观点异质性及从众异质性;然后,通过仿真发现个体态度的改变程度是有限的,在初始时刻呈一种态度的个体难以通过交互行为转变为另一种对立的态度;此外,在一定阈值内从众性低的个体更容易形成极化;最后给出网络突发群体事件的管控策略。本发明还包括融入个体异质性和动态从众性的网络舆情极化系统。本发明弥补了传统网络舆情极化方法实用性差、建模简单的缺陷,使对网络突发事件演变过程的预测准确性得到明显提升。
  • 融入个体异质性动态从众网络舆情极化方法及其系统
  • [发明专利]一种基于LDA算法的社会化网络交互活动用户兴趣挖掘方法-CN201510121622.4有效
  • 陈庭贵;许翀寰;陶婉琼 - 浙江工商大学
  • 2015-03-19 - 2018-04-20 - G06F17/30
  • 涉及一种基于LDA算法的社会化网络交互活动用户兴趣挖掘方法,主要适用于对社会化网络中的英文交互信息数据进行处理。首先从社会化网络中爬取所需的用户交互信息数据,对这些数据进行数据处理,其中主要包括单词改错、停止词删除和词干提取,而后获得交互活动文档的数据集。然后采用LDA算法对交互活动文档集进行集群,接着对每个集群和集群中的交互活动文档与预先设定的活动领域进行相关度计算,确定各个集群所属的活动领域,并进一步确定各个交互活动文档所属的活动领域。本发明有效地结合了LDA算法的优点,提出了一种基于LDA算法的社会化网络交互活动用户兴趣挖掘新方法,具有准确性高、简单、便捷等良好的实用价值。
  • 一种基于lda算法社会化网络交互活动用户兴趣挖掘方法

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