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]一种基于不确定本体的知识表示方法-CN202011321197.0在审
  • 张嘉韬;漆桂林 - 东南大学
  • 2020-11-23 - 2021-03-09 - G06F16/36
  • 本发明提供一种基于不确定本体的知识表示方法,包括以下步骤:步骤(1)从带有不确定信息的本体知识图谱中获取实体、类型、关系及带有不确定信息的三元组;步骤(2)对实例、类型、关系的表示向量初始化;步骤(3)基于不确定本体的距离函数,构建不确定三元组的能量方程;步骤(4)根据所述距离函数,构建基于均方误差的损失函数,通过最小化损失函数,学习实体及关系的表示。本发明的有益效果:能够在学习知识表示的同时,保留不确定信息。
  • 一种基于不确定性本体知识表示方法
  • [发明专利]一种在不确定环境下的工程结构优化设计方法-CN201710057798.7在审
  • 祁武超;王晓军 - 沈阳航空航天大学;北京航空航天大学
  • 2017-01-23 - 2017-06-30 - G06F17/50
  • 本发明提供一种在不确定环境下的工程结构优化设计方法,涉及工程结构可靠性优化技术领域。该方法首先定义不确定工程结构优化设计问题,根据已有样本,将工程结构本身及其使用环境中的不确定信息描述为随机变量、区间变量或其组合形式,对于不同类型的不确定量,建立相应的优化模型,基于配点型随机/区间传播分析方法计算各优化模型中的可靠性指标本发明使用高效的不确定传播分析得到内层失效函数的可靠性指标,避免了嵌套优化问题的形成;并考虑了在同一问题中既包含随机参数,又包含区间参数的混合不确定模型,对区间参数结构在随机过程激励下的优化问题具有实际工程意义
  • 一种不确定性环境工程结构优化设计方法
  • [发明专利]一种考虑测试不确定的故障诊断策略优化方法-CN202110312983.2在审
  • 蔡景;吴献彪;杨天策;代定强;康婷玮 - 南京航空航天大学
  • 2021-03-24 - 2021-08-06 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种考虑测试不确定的故障诊断策略优化方法,具体步骤如下:基于Modelica语言建立被测对象的仿真模型;基于仿真模型统计测试点与故障的关系,建立测试‑故障不确定矩阵;在建立测试‑故障不确定矩阵基础上,引入测试不确定带来的错误诊断代价,改进信息熵算法,基于改进信息熵算法获得诊断策略。本发明首先提出了基于仿真模型建立“测试‑故障”不确定矩阵;然后,在信息熵算法中引入错误诊断代价,提高诊断策略的准确度。最后,在信息熵算法中加入回溯步骤,避免算法陷入局部最优。开展基于测试不确定的故障诊断策略优化研究,对提高被测对象的故障诊断能力具有重要意义。通过将诊断策略反馈到系统的正向设计中去,为被测对象的设计提供参考。
  • 一种考虑测试不确定性故障诊断策略优化方法
  • [发明专利]一种灾害应急物联网模型中不确定贡献度的分析方法-CN202210666465.5在审
  • 谷壬倩;王巍;刘华真;谷烜浩 - 河北工程大学
  • 2022-06-14 - 2022-09-02 - G06Q10/06
  • 本发明提出了一种灾害应急物联网模型中不确定贡献度的分析方法。该方法包括:针对灾害应急物联网模型进行通信连接请求;计算灾害应急物联网模型中物联网设备进行通信请求的功率;计算灾害应急物联网模型中整体的不确定大小;计算所取样的不确定参数的贡献度;根据贡献度的变化曲线,将具有代表性的六组不确定参数代入到灾害应急物联网通信模型中,通过地面物联网设备的部署情况对灾害应急物联网通信模型进行验证。该方法在保证灾害应急物联网模型中设备的正常通信前提下,实现了对灾害应急物联网模型中不确定参数的贡献度大小分析情况,对于灾害应急物联网模型中不确定的分析具有指导意义。
  • 一种灾害应急联网模型不确定性贡献分析方法
  • [发明专利]一种基于不确定分析的无监督单目深度估计方法-CN202111185472.5在审
  • 宋传学;齐春阳;彭思仑;宋世欣;肖峰;王达 - 吉林大学
  • 2021-10-12 - 2022-05-27 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于不确定的无监督单目深度估计方法,首先提出一种基于不确定的无监督深度估计网络,用于改进单目深度估计中预测深度精度低的问题,这种不确定学习的方法,解决目前用于单目深度估计的卷积神经网络表达能力强,本发明通过建模不确定,预测估计深度的置信度,同时提升模型预测精度,量化输出结果的不确定,其次,利用Retinex光照理论构造亮度损失函数,解决由于场景中动态物体的干扰问题。本发明的方法是用无监督方式训练深度学习网络的,避免了深度标签的限制,本发明的损失函数由三部分组成,亮度损失,平滑度损失和不确定损失,不仅可以估计深度,而且可以通过预测方差获得估计深度的置信度。
  • 一种基于不确定分析监督深度估计方法
  • [发明专利]针对行人连续轨迹的不确定区域获取方法及相关设备-CN202211344854.2在审
  • 史文中;余跃 - 卓宇智能科技有限公司
  • 2022-10-31 - 2023-03-07 - G01C21/16
  • 本发明公开了针对行人连续轨迹的不确定区域获取方法及相关设备,其中,方法包括:采集获取目标行人连续轨迹对应的运动信息和其中参考点的位置信息;根据运动信息和位置信息,通过位置递推模型获取对应的重构轨迹,根据参考点的位置信息对重构轨迹进行优化后获得目标行人连续轨迹对应的重构优化轨迹;获取重构优化轨迹中各个重构优化坐标点对应的目标特征;根据目标特征,通过已训练的不确定误差预测模型获取各重构优化坐标点对应的不确定误差值;根据重构优化坐标点以及不确定误差值获取重构优化轨迹对应的不确定区域并作为目标行人连续轨迹对应的目标不确定区域
  • 针对行人连续轨迹不确定性区域获取方法相关设备
  • [发明专利]基于不确定感知攻击图的网络攻击预测模型构建方法-CN201910425827.X有效
  • 胡昌振;单纯;高洁;刘臻;熊玲 - 北京理工大学
  • 2019-05-21 - 2020-08-18 - H04L29/06
  • 本发明公开了基于不确定感知攻击图的网络攻击预测模型构建方法,一、在攻击图上添加漏洞被攻击的不确定概率,获得不确定感知攻击图;二、对网络系统中的服务受到攻击时入侵检测系统生成的警报信息进行关联,生成警报关联图,并利用警报信息所对应的响应决策生成入侵响应图;三、根据警报的源主机地址、警报的目的主机地址、警报的源端口号、警报的目的端口号、警报传输所使用的协议和产生警报所对应的漏洞编号,对不确定概率进行改进;四、通过入侵响应图中响应决策之间的关联关系以及响应的代价对不确定概率进行改进;五、根据不确定概率获得服务被攻击的概率,从而得到预测攻击模型;本发明能够实现准确全面的预测网络攻击。
  • 基于不确定性感知攻击网络预测模型构建方法
  • [发明专利]一种基于不确定引导的自适应跨域目标检测方法-CN202110764822.7有效
  • 蔡敏捷;罗敏怡 - 湖南大学
  • 2021-07-06 - 2022-04-15 - G06V10/764
  • 本发明公开了一种基于不确定引导的自适应跨域目标检测方法,属于图像处理以及目标检测技术领域,包括以下步骤:S1.目标检测模型的预训练;S2.针对目标域数据的随机前向预测;S3.计算目标检测每个实例的平均类别概率、位置以及对应的不确定;S4.图像伪标签的选择;S5.不确定引导的模型自训练。本发明的基于不确定引导的自适应目标检测方法,基于无监督领域自适应的框架,与现有技术不同的是本发明明确考虑了目标检测模型的不确定,提出了一个不确定感知伪标签选择算法,并基于得到的伪标签来进行模型自训练的新方法
  • 一种基于不确定性引导自适应目标检测方法

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