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]发动机短期燃油修正控制方法-CN202210682813.8有效
  • 鲁盼;张春娇;秦龙;岳永召;王冬 - 东风汽车集团股份有限公司
  • 2022-06-16 - 2023-03-21 - F02D41/14
  • 本发明公开了一种发动机短期燃油修正控制方法,该方法包括:S1、获取短期燃油修正系数基本值;其由实际空燃比除以目标空燃比并进行一阶低通滤波得到;S2、根据短期燃油修正模糊修正系数获取短期燃油修正系数;其中短期燃油修正模糊修正系数,由模糊控制器得到;该模糊控制器的输入量为短期燃油修正以及短期燃油修正变化率,模糊控制器的输出为短期燃油修正模糊修正系数。本发明通过模糊控制策略能够进一步补偿实际空燃比与目标空燃比之间的偏差,更加精准的对空燃比进行控制,能够在各工况下基于目标空燃比控制燃油修正系数,实现实际空燃比快速稳定地跟随目标空燃比。
  • 发动机短期燃油修正控制方法
  • [发明专利]电池SOC的估算方法及相关装置-CN202111602389.3在审
  • 康文蓉;张君伟 - 长城汽车股份有限公司
  • 2021-12-24 - 2022-09-27 - G01R31/387
  • 该方法包括:获取电池的当前SOC值;对所述电池的电压进行采样,得到所述电池的当前测量电压;计算所述电池在所述当前测量电压下对应的SOC目标值;获取所述SOC目标值的修正,并基于所述修正和所述SOC目标值,确定SOC误差范围;根据所述SOC误差范围和所述当前SOC值的大小关系,对所述当前SOC值进行修正。通过上述方案,本申请可以在对SOC进行修正时考虑SOC计算过程中的修正,基于修正扩大当前SOC值的不修正范围,从而避免因频繁重复修正导致的SOC抖动问题,保证SOC的估算精度。
  • 电池soc估算方法相关装置
  • [发明专利]虚拟角色状态修正方法、装置、存储介质和电子设备-CN202111235607.4在审
  • 周宇晗;虞正平 - 网易(杭州)网络有限公司
  • 2021-10-22 - 2022-01-21 - A63F13/56
  • 本公开提供了一种虚拟角色状态修正方法、装置、存储介质和电子设备,涉及网络游戏技术领域。该虚拟角色状态修正方法先确定目标虚拟角色在不同状态下的各显示状态与服务终端发送的各计算状态之间的各实际状态误差,得到多个实际状态误差;然后根据多个实际状态误差确定目标修正;接着基于预先配置的用户感受量化模型对目标修正进行数值量化,得到感受量化值,最后根据感受量化值确定是否基于目标修正对目标虚拟角色当前的显示状态进行修正。解决了现有技术中存在的目前游戏战斗过程中虚拟角色状态修正方法的效果不佳的技术问题,达到了提高游戏战斗过程中虚拟角色状态的修正效果的技术效果。
  • 虚拟角色状态修正方法装置存储介质电子设备
  • [发明专利]一种改进灰色预测模型的变压器油色谱气体预测方法-CN201810841386.7有效
  • 林圣;毕胜;陈曦阳;赵丽平 - 西南交通大学
  • 2018-07-27 - 2021-07-16 - G01N30/02
  • 本发明公开了一种改进的灰色预测模型的变压器油色谱气体预测方法,其步骤主要是:A、数据采集通得到当前采集时刻k的气体含量值gi(k);B、初步预测用灰色预测模型方法得到气体含量预测值序列;C、计算预测值的一阶误差;D、计算一阶修正预测值;E、计算一阶修正预测值得到气体含量数据预测值gi*(k)的一阶修正值;F、计算二阶误差计算二阶误差G、计算二阶修正预测值得到二阶修正预测值;H、计算修正预测值得出变压器油色谱气体下的修正预测值;该方法预测出的变压器油色谱下一时刻的数据的精度高和准确性强,从而更有效地降低或排除变压器故障的发生
  • 一种改进灰色预测模型变压器色谱气体方法
  • [发明专利]用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法、装置-CN202210802317.1在审
  • 费再慧;李岩;张海强 - 智道网联科技(北京)有限公司
  • 2022-07-07 - 2022-10-14 - G01C21/28
  • 本申请公开了一种用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法、装置,该方法包括:获取自动驾驶车辆的高精度定位信息;在高精度定位信息满足预设训练条件的情况下,获取自动驾驶车辆的目标传感器信息,目标传感器信息包括目标传感器的定位信息和原始定位误差信息;根据高精度定位信息和目标传感器的定位信息,确定目标传感器的真实修正;利用原始定位误差信息和目标传感器的真实修正,训练传感器误差预测模型,得到训练后的传感器误差预测模型。本申请基于满足预设训练条件的高精度定位信息来确定传感器的真实修正,并以此来训练传感器误差预测模型,提高了传感器之间定位误差的预测精度,为自动驾驶车辆的融合定位提供了有力支撑。
  • 用于自动驾驶传感器误差预测模型训练方法装置
  • [发明专利]一种神经网络模型权重参数的确定方法及设备-CN201880092139.X在审
  • 杨帆;钟刚 - 华为技术有限公司
  • 2018-06-15 - 2020-11-13 - G06N3/08
  • 一种神经网络模型权重参数的确定方法,包括:基于神经网络模型的待定权重参数,对样本数据进行处理,以获得输出结果;计算所述输出结果和预设的期望结果的原始误差值,所述原始误差值为所述输出结果和所述期望结果的差异的数值化表示;基于修正值,对所述原始误差值进行修正,以获得修正值;基于所述修正值和所述待定权重参数,确定所述神经网络模型的模型权重参数;其中,所述修正值根据如下公式获得:R=(wk‑Q(wk))×Q(wk),R表示所述修正值,wk表示所述神经网络模型的第
  • 一种神经网络模型权重参数确定方法设备

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