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]一种空三加密方法和系统-CN202110121587.1有效
  • 黄莉萍;李东海;王锟;马昕;廖婧 - 武汉博雅弘拓科技有限公司
  • 2021-01-28 - 2023-06-09 - H04N1/44
  • 然后,根据空三点云与影像一一对应的关系,通过预设算法在原始影像数据集中挑取覆盖全部点云的目标影像集。最后,基于目标影像集对应的空三点云,通过插值方法进行点云加密,获得密集点云。通过空三匹配得到自由网点云,再根据点云与影像一一对应的关系,自动对冗余的影像数据进行数据清洗,使冗余影像对应的点云不参与点云加密,既能精准剔除冗余影像,又能提高点云加密的效率。本发明可以利用算法程序,在清洗冗余影像的过程中,对原始影像数据进行自动精准的调整,进而提升影像数据清洗的精准性。减少误删、少删的机率。
  • 一种加密方法系统
  • [发明专利]一种冗余机器人轨迹规划方法-CN201911076827.X在审
  • 郑雪芳 - 江苏信息职业技术学院
  • 2019-11-06 - 2020-04-03 - B25J9/16
  • 本发明涉及智能制造领域,尤其涉及一种冗余机器人轨迹规划方法,其特征在于:其步骤包括建立冗余机器人的运动学和动力学模型,获得关节角速度与末端执行器位姿间的数学关系;采用闭环伪逆法求解关节角,进行轨迹规划:求解关节角时,构造约束冗余机器人轨迹规划的目标函数,通过萤火虫算法求的目标函数的最小值来修正在积分时产生的累积误差即积分误差;改进萤火虫算法包括个体初始化、决策域更新、位置更新及荧光素更新四个步骤,其中位置更新步骤采用广义反向学习机制来进行位置更新
  • 一种冗余机器人轨迹规划方法
  • [发明专利]一种基于优化ReliefF特征选择机制的融合聚类方法-CN202210492009.3在审
  • 文成林 - 广东石油化工学院
  • 2022-05-07 - 2022-08-09 - G06K9/62
  • ReliefF特征选择机制的融合聚类方法,在传统k‑modes聚类方法上,引入MIC的概念,重新定义了一种新的距离度量方式,用最大信息系数MIC来体现数据样本属性之间的相关度;然后引入ReliefF特征选择算法对数据属性特征进行筛选,并针对其难以去除冗余特征的不足,加入基于Renyi熵优化的互信息计算方式,建立剔除特征子集中冗余信息的特征删减方法;之后与提出的MIC‑kmodes方法进行融合,得到一种更加省时且精确度更高的聚类方法本发明采用上述基于优化ReliefF特征选择机制的融合聚类方法,能够解决现有的选择算法难以去除冗余特征造成聚类耗时长、精度低的问题。
  • 一种基于优化relieff特征选择机制融合方法
  • [发明专利]一种基于改进FRER的无缝冗余传输方法-CN202310135297.1在审
  • 赵国锋;蔡创;徐川;邢媛;纪伟星 - 重庆邮电大学
  • 2023-02-20 - 2023-06-23 - H04L45/243
  • 本发明涉及工业时间敏感网络通信技术领域,具体涉及一种基于改进FRER的无缝冗余传输方法;该方法设计基于动态历史表长度的改进矢量消除法,通过业务流的基本流量属性对IEEE802.1CB标准的帧复制和帧消除技术的历史表长度进行动态调整,实现以太网的高可靠性无缝冗余传输;FPGA能够提高各组件的处理速度,降低无缝冗余传输的交换时延;基于动态历史表长度的改进矢量消除法能够有效遏制由于冗余路径时延差距过大导致消除算法失效问题,从而提高无缝冗余传输方法的带宽利用率与可靠性
  • 一种基于改进frer无缝冗余传输方法
  • [发明专利]一种基于属性条件冗余的特征选择方法-CN202110440920.5在审
  • 周红芳;朱柔柔 - 西安理工大学
  • 2021-04-23 - 2021-08-06 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于属性条件冗余的特征选择方法,包括:步骤1、对数据集进行预处理;步骤2、将经过预处理的数据集进行划分为训练数据集和测试数据集;步骤3、计算训练数据集中每个目标特征与类标签之间的互信息值,选择使得当前互信息值最大的目标特征,将该目标特征从原始数据集中删除,加入初始为空的集合S中,然后根据基于属性条件冗余的特征选择算法迭代进行特征选择,将每次迭代选择的特征加入集合S中,经过迭代,最终得到大小为本发明中使用冗余和属性条件冗余这两项衡量特征的冗余信息,更加准确的剔除一些冗余特征,提高测试数据的分类正确性。
  • 一种基于属性条件冗余特征选择方法
  • [发明专利]高级冗余信息计算-CN201280012139.7有效
  • 杰里米·艾萨克·纳撒尼尔·维尔纳;列昂尼德·巴里乌丁;蒂莫西·卡内帕;厄尔·柯亨 - LSI公司
  • 2012-01-18 - 2013-11-27 - G06F12/00
  • 高级冗余信息计算使固态磁盘(SSD)控制器能够提供高级冗余能力从而在SSD的操作期间在非易失性(例如,闪存)存储器元件故障的环境中维持可靠操作。经由将由高级冗余信息保护的部分数据中的所有页面的异或使用奇偶校验编码来计算高级冗余信息的第一部分。使用加权和技术来计算高级冗余信息的第二部分,当计算加权和时该部分中的每一页面被分配唯一非零“索引”以作为权重。在有限域(诸如伽罗瓦域)上执行算法。高级冗余信息的部分可以以任何顺序,诸如基于非易失性存储器元件的读取操作完成的顺序的顺序来计算。
  • 高级冗余信息计算

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