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[发明专利]基于FEM‑KL的非平稳随机动态响应分析方法-CN201610383839.7在审
发明人：李彦斌;费庆国;廖涛;吴邵庆;张鹏 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-06-02 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种非平稳随机动态响应分析方法，包括以下步骤：1、确定非平稳随机载荷的均值和自协方差矩阵；2、计算自协方差矩阵的特征值和特征向量，并获得特征值的截断数；3、建立结构的有限元模型，并采用商业有限元中的瞬态分析方法，计算以载荷均值和载荷自协方差矩阵的特征向量分别作为载荷下的均值响应函数和特征向量响应函数；4、基于KL展开获得结构的非平稳随机动态响应，包括响应的方差和自协方差函数。本发明克服传统非平稳随机动态响应分析方法只能用于简单结构的局限性，提供了一种适合于复杂结构非平稳随机动态响应分析方法，同时可以显著提高非平稳随机动态响应分析的计算效率。
基于 fem kl 平稳随机动态响应分析方法

[发明专利]结构响应预测模型的训练方法、装置和计算机设备-CN202210444155.9有效
发明人：樊健生;王琛;宋凌寒 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种结构响应预测模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取样本结构数据集；确定样本外部激励数据对应的外部激励序列、样本响应数据对应的样本响应序列，并根据样本结构属性数据和预注意力深度与交叉网络，确定静态特征向量；将静态特征向量和外部激励序列，输入动态特征网络中的编码器，得到定长背景序列，将定长背景序列和样本响应序列输入动态特征网络中的解码器，得到预测结构响应；根据样本响应数据和预测结构响应，对动态特征网络和预注意力深度与交叉网络中的参数进行调整，得到训练后的结构响应预测模型
结构响应预测模型训练方法装置计算机设备

[发明专利]动态限流方法、装置、设备和介质-CN202211030850.7在审
发明人：邱波 -专利权人：建信金融科技有限责任公司
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： H04L47/10 文献下载
摘要：本公开提供了一种动态限流方法，可以应用于计算机技术领域或金融技术领域。该动态限流方法包括：获取目标业务接口在监测时间段内的调用请求量；实时获取目标业务接口在监测时间段内响应每个调用请求的响应时长；根据目标业务接口在监测时间段内响应每个调用请求的响应时长和响应时长阈值，确定目标业务接口的响应特征，其中，响应特征用于表征响应每个调用请求所消耗时长的分布特点；根据目标业务接口的响应特征和预设策略循环调整目标业务接口能够响应的调用阈值。本公开还提供了一种动态限流装置、设备和存储介质。
动态限流方法装置设备介质

[发明专利]网络攻击的防御方法及电子设备-CN201910046009.9有效
发明人：尚侠 -专利权人：上海谋乐网络科技有限公司
申请日： 2019-01-17 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种网络攻击的防御方法及电子设备，应用于网络安全技术领域，获取攻击侧对防护目标的第一请求；所述第一请求为攻击请求；提取所述第一请求中的攻击特征；根据预先建立的各类攻击特征与响应混淆模型的对应关系以及所述第一请求中的攻击特征，确定所述第一请求中的攻击特征对应的响应混淆模型；采用确定的所述响应混淆模型构造生成所述部分响应信息；获取预先识别的所述防护目标的动态区域信息；所述动态区域信息是指示所述部分响应信息添加位置的信息；将所述部分响应信息添加到所述动态区域信息所指示的位置中，得到所述第一请求的响应信息，并反馈给所述攻击侧，提高了防御效果。
网络攻击防御方法电子设备

[发明专利]一种对蜂蜜香气智能嗅觉动态响应特征及差异化信息动态表征研究的方法-CN201310323345.6有效
发明人：史波林;赵镭;汪厚银;裴高璞;支瑞聪;刘宁晶;张璐璐;解楠;李烜 -专利权人：中国标准化研究院
申请日： 2013-07-30 - 公布日： 2014-01-08 - 主分类号： G01N27/00 文献下载
摘要：一种对蜂蜜香气智能嗅觉动态响应特征及差异化信息动态表征研究的方法，其特征在于：针对蜂蜜芳香物质的挥发特点，优化电子鼻智能嗅觉检测系统的参数，结合图谱校正预处理，获得高信噪比的原始动态指纹图谱，再根据蜂蜜香气模拟体系，结合蜂蜜香气在智能嗅觉传感器中经历的香气质量迁移、传感器阵列内部扩散和传感器芯片物理吸附等特点，探索智能嗅觉在头香、前端香气、体香到尾香四个阶段的动态响应特征，指导代表蜂蜜品质差异的智能嗅觉动态特征响应点的选择，同时结合嗅觉图谱中的数学特征参数，全面捕捉蜂蜜品质智能嗅觉表征的差异化信息。
一种蜂蜜香气智能嗅觉动态响应特征异化信息表征研究方法

[发明专利]一种基于肌电信号的多层次运动功能评估方法-CN202111266151.8有效
发明人：陈晓玲;刘影;刘兰祥;杨远翔;胡晓翎;董晓娇;王稼鑫;程生翠;常清雅;谢平;陈杰 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61B5/397 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于肌电信号的多层次运动功能评估方法，其包括以下步骤：S1得到多通道EMG信号；S2基于肢体肌肉多层次动态特征分析方法进行建模，获取多层次动态特征；S3根据获取的多层次动态特征，进行肌肉多层次响应机制及运动功能评估策略的分析；S4根据功能肌群协同作用的模块化结构及功能网络特性，获得针对肢体运动模式异常及功能结构改变的情况；S5确定肢体肌肉多层次动态响应机制及构建运动功能评估策略。本发明从单通道肌电信号、双通道肌电信号、多通道肌电信号进行肢体肌肉多层次动态响应分析，得到肌肉的多层次动态响应演变规律，构建基于肌电多层次动态特征综合评估策略，为运动功能状态有效评估提供可行依据。
一种基于电信号多层次运动功能评估方法

[发明专利]一种非平稳随机动态载荷下的声振响应分析方法-CN201610383627.9有效
发明人：李彦斌;费庆国;吴邵庆;廖涛;张鹏 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-06-02 - 公布日： 2017-09-19 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种非平稳随机动态载荷下的声振响应分析方法，包括(1)确定随机动态载荷的均值和自协方差矩阵；(2)计算自协方差矩阵的特征值和特征向量，并确定特征值和特征向量的截断阶数；(3)建立结构有限元模型，并采用瞬态分析方法，计算均值和特征向量分别作为载荷下结构关注部位的响应函数，以及有限元所有节点处的速度响应函数；(4)建立声学边界元模型，将有限元节点上的速度响应函数插值映射到声学边界元节点上，并计算声学关注部位的响应函数；(5)基于KL展开获得结构和声学的非平稳随机动响应，包括动响应的方差和自协方差函数。本发明不仅可以进行非平稳随机动态载荷下的声振响应方法而且可以适用于复杂结构的声振动响应分析方法。
一种平稳随机动态载荷响应分析方法

[发明专利]一种多耦合算法边缘网关的云响应方法、装置及介质-CN202310941547.0在审
发明人：袁洋 -专利权人：广东中城智联科技有限公司
申请日： 2023-07-28 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L41/0894 文献下载
摘要：本发明涉及物联网技术领域，揭露了一种多耦合算法边缘网关的云响应方法、装置及介质，包括：提取实时状态数据中的目标优化状态特征及目标约束状态特征；根据目标优化状态特征及目标约束状态特征生成边缘网关与云端之间的目标响应优化参数及目标约束优化参数；计算目标响应优化参数的目标响应参数权重，根据目标约束优化参数构建目标约束优化函数；根据目标响应优化参数、目标响应参数权重及目标约束优化函数构建边缘网关与云端之间的目标响应优化函数；计算目标响应优化函数的响应动态优化参数值；根据响应动态优化参数值生成响应策略，根据响应策略中的响应状态数据确定边缘网关与云端之间的响应。本发明可以提高边缘网关与云端响应时的高效性。
一种耦合算法边缘网关响应方法装置介质

[发明专利]自标定气体传感器阵列动态在线监测VOCs的装置与方法-CN202110541591.3有效
发明人：高翔;应晓宁;姚龙超;蒋依蔚;郑成航;徐林婕;潘启承;张航;陆燕;吴卫红;赵健 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G01N27/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种自标定气体传感器阵列动态在线监测VOCs的装置与方法，所述装置包括气动模块、传感器响应模块、数据采集传输模块和模式识别模块。本发明可实现传感器阵列动态响应特征的提取和在线自标定，从动态响应信号中提取不同的特征，有效提高气体识别准确性、减少有效信号采集时间；在线自标定方法解决了传感器的基线和响应值漂移问题，提高了传感器阵列检测的精度
标定气体传感器阵列动态在线监测 vocs 装置方法

[发明专利]一种基于精确化模式判别的大电网暂态稳定分析方法-CN201210321234.7有效
发明人：王波;刘涤尘;唐飞;王亚俊;马志昊;邵雅宁 -专利权人：武汉大学
申请日： 2012-09-03 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于精确化模式判别的大电网暂态稳定分析方法，包括如下步骤：步骤S1：获得电网动态响应数据，其中，所述相关数据包括SCADA、PMU和网络拓扑结构数据；步骤S2：对大电网的动态响应数据进行特征提取进行特征提取本发明方法考虑到了电气特征量的动态响应特性，并且多维特征分析同时进行模式识别，提高了人工智能类评估方法的识别的精度和速度，有助于大电网暂态稳定分析工作的开展。
一种基于精确模式别的电网稳定分析方法

[发明专利]轨道交通轨道系统轮轨耦合动态特性试验方法-CN201810163897.8有效
发明人：王安斌;肖俊恒;闫子权;高晓刚;周伦彬 -专利权人：上海工程技术大学;中国铁道科学研究院铁道建筑研究所
申请日： 2018-02-27 - 公布日： 2019-10-15 - 主分类号： B61K9/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种轨道交通轨道系统轮轨耦合动态特性试验方法，在轮轨耦合(30)条件下，分别对钢轨轨头(24)和车轮轮缘(13)施加激励力(41)，测量轨道系统(20)和轮轴系统(10)的动态响应，对激励力和动态响应进行特征分析获得轮轨耦合动态特性参数；所述的轮轨耦合动态特性参数包括：由激励力和动态响应测量分析获得相应的频率响应函数及由频率响应函数获得的轨道系统(20)及轮轴系统(10)的动态特性参数。与现有技术相比，本发明具准确的反应了车轮载荷的情况下轮轨耦合状态的轨道系统的动态特性，达到了较高的测试精度等优点。
轮轨轨道系统耦合动态动态响应激励力频率响应函数轨道交通轮轴系统特性参数特性试验动态特性参数测量分析车轮轮缘车轮载荷动态特性钢轨轨头特征分析耦合状态耦合测量施加测试

[发明专利]一种考虑结构几何非线性的非平稳随机动响应分析方法-CN201610383546.9在审
发明人：李彦斌;费庆国;吴邵庆;廖涛;张鹏 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-06-02 - 公布日： 2016-11-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑结构几何非线性的非平稳随机动响应分析方法，包括：(1)根据非平稳随机动态载荷计算得到其均值和自协方差矩阵；(2)计算自协方差矩阵的特征值和特征向量，并获得特征值和特征向量的截断阶数；(3)基于KL展开和拉丁超立方抽样方法，将非平稳随机动态载荷分解，获得一组非平稳随机动态载荷的随机样本；(4)建立结构的有限元模型，并采用瞬态分析方法，计算非平稳随机动态载荷的随机样本作为载荷下的响应函数，并根据该响应函数计算得到方差和自协方差函数。本发明克服了传统非平稳随机动响应分析只能针对线性结构的局限性。
一种考虑结构几何非线性平稳随机响应分析方法

[发明专利]一种快速响应的动态锁存比较器-CN201910338368.1有效
发明人：樊华;杨静萱;冯全源;蔡经纬;李大刚;胡达千;岑远军 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： H03M1/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种快速响应的动态锁存比较器，应用的技术领域是逐次逼近模数转换器。本发明的特征在于，提高复位时的比较器输出电压，有效提高比较器响应速度；因而本发明技术方案为一种快速响应的动态锁存比较器，该比较器包括：预放大结构和锁存结构。本发明提出的动态锁存比较器相比，本发明提出的动态锁存比较器响应时间更快。
一种快速响应动态比较

[发明专利]一种自由振动位移响应驱动的航天器结构非线性特征检测方法-CN202010047096.2有效
发明人：费庆国;曹芝腑;姜东;靳慧;杭晓晨;朱锐 -专利权人：东南大学
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2021-03-02 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种自由振动位移响应驱动的航天器结构非线性特征检测方法，步骤如下：(1)在待检测的含有铰链的航天器结构上施加不同的初始位移，并提取结构在自由振动状态下的实测位移动响应；(2)对第一次初始位移下的结构自由振动位移响应进行动态模态分解，得到结构的动态模态矩阵及其对应的特征值；(3)分解得到的动态模态矩阵及其对应的特征值，对第二次放大的初始位移条件下的位移动响应重构，并与实测的第二次放大的初始条件下的位移动响应进行差异性分析，检测结构非线性的存在对含有铰链的航天器结构中非线性特征是否存在的检测问题，直接利用结构在自由振动状态下的位移响应，可以有效地判断航天器结构中是否存在非线性特征。
一种自由振动位移响应驱动航天器结构非线性特征检测方法

[发明专利]基于动态标签分配的孪生网络目标跟踪方法及移动设备-CN202110754387.X有效
发明人：郑忠龙;张大伟;何小卫;林飞龙;贾日恒 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2021-07-05 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于动态标签分配的孪生网络目标跟踪方法及移动设备。其中涉及的基于动态标签分配的孪生网络目标跟踪方法，包括：S1.获取与视频相关的视频数据集，并对获取的视频数据集进行处理，得到模板图像和待搜索区域图像；S2.基于孪生网络提取模板图像和待搜索区域图像的深度特征，并计算提取的深度特征的特征响应图；S3.根据计算得到的特征响应图，获得特征响应图所对应的分类得分和预测框坐标；S4.根据获得的分类得分和预测框坐标，采用动态标签分配策略定义目标跟踪的正负样本特征点，并根据特征响应图与目标
基于动态标签分配孪生网络目标跟踪方法移动设备

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