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]认知无线网络拓扑重构方法及系统-CN201210581866.7有效
  • 冯志勇;张平;贺倩;张奇勋 - 北京邮电大学
  • 2012-12-27 - 2013-05-01 - H04W16/10
  • 本发明公开了一种认知无线网络拓扑重构方法及系统,该方法包括步骤:S1根据无线环境和无线参数信息,利用认知网络层析成像技术获取网络拓扑信息;S2根据网络拓扑信息获取无线网络拓扑的影响因素,所述影响因素包括节点的移动性和频谱资源的动态分配;S3分析扑重构达成的性能指标;S4将所述影响因素与性能指标相结合进行分析,形成拓扑重构方案;S5根据拓扑重构方案进行拓扑重构。采用本发明的认知无线网络拓扑重构方法及系统充分考虑了认知无线网络中的动态性、移动性、异构化等特性,并将其与频谱资源的分配、信道容量以及时延特性相结合生成认知无线网络的拓扑重构,使得重构决策更加优化、全面和有效
  • 认知无线网络拓扑方法系统
  • [发明专利]一种拓扑攻击下多域无人系统的拓扑重构方法-CN202210408254.1有效
  • 张龙杰;陈勇;潘成伟;刘越智;李猛;唐辉;贺叶杰 - 电子科技大学
  • 2022-04-19 - 2023-02-07 - H04L45/00
  • 本发明涉及多域无人系统基于策略博弈的动态冗余结构拓扑重构方法。本发明公开了一种拓扑攻击下多域无人系统的拓扑重构方法,通过拓扑攻击下的异构多域无人系统的多传感器信息,获取多域无人系统的分布式交互状态空间模型,在此基础上设计分布式扩展拓扑节点攻击状态观测器,通过优化估计误差值,设计最优的观测器增益,获取拓扑节点攻击估计值,从而利用控制器的设计实现对拓扑节点攻击的补偿,提高多域无人系统的网络节点状态信息可惜性;进一步地,利用重塑的节点状态信息,基于动态冗余结构的拟态设计方法,获取无人系统的拓扑变换策略执行集,利用重构策略的策略博弈表决产生的调整策略结果,对多域无人系统进行拓扑重构,提高多域无人系统的内生安全。
  • 一种拓扑攻击下多域无人系统方法
  • [发明专利]针对星上网元系统的网络拓扑构建方法、装置及电子设备-CN202310744887.4有效
  • 梅承力;邢燕霞 - 中国电信股份有限公司
  • 2023-06-21 - 2023-09-08 - H04L45/02
  • 本公开提供了一种针对星上网元系统的网络拓扑构建方法、装置及电子设备。星上网元是搭载在卫星或高空平台HAP上的网元,方法包括:将该系统的周期中的多个时刻依次作为当前时刻,执行如下步骤:确定每一星元对对应的链路中的最小时延链路,得到多个最小时延链路,基于多个最小时延链路生成当前时刻的网络拓扑;在当前时刻的网络拓扑与上一时刻的网络拓扑不同的情况下,将当前时刻的网络拓扑确定为星上网元系统的基础网络拓扑;基于在周期中得到的一个或者多个基础网络拓扑,生成动态网络拓扑。此种方式构建的动态网络拓扑,能够适应多个星上网元之间不断变化的相对位置,保证星上网元之间传递数据的实时性。
  • 针对上网系统网络拓扑构建方法装置电子设备
  • [发明专利]动态网络的社团划分方法及装置-CN201611074435.6在审
  • 时岩;赵静文;陈滨;陈山枝 - 北京邮电大学
  • 2016-11-29 - 2017-05-31 - G06Q50/00
  • 本发明提供一种动态网络的社团划分方法及装置,通过获取动态网络分别在至少两个时刻的网络拓扑结构,通过遍历每个目标节点,将每个目标节点移动到平均模块度增量最大且为正值对应的相邻节点所属的社团中,使得在每一层循环中的动态网络社团划分的模块度达到最大,然后下一层循环以上一层循环中每个网络拓扑结构中的每个社团作为目标节点,重复遍历每个目标节点,直到每个网络拓扑结构中的任意两个社团均无法继续合并为止,从而得到动态网络在所研究的时间段内的社团划分结果。本发明的动态网络的社团划分方法可以得到较为稳定的社团划分结果,并且计算速度快,可用于大规模动态网络。
  • 动态网络社团划分方法装置
  • [发明专利]一种采用深度卷积神经网络建立动态网络模型的方法-CN201710644647.1在审
  • 舒坚;张学佩;蔡许林;刘琳岚 - 南昌航空大学
  • 2017-07-31 - 2017-12-01 - G06N3/04
  • 本发明公开了一种采用深度卷积神经网络建立动态网络模型的方法。针对动态网络中节点移动存在的时序性和社会性,通过挖掘网络拓扑与链路状态的关系,提出一种使用卷积神经网络来提取网络结构特征的方法。该方法应用混沌时间序列理论对动态的时序数据进行切片,通过状态矩阵来表示分段的网络拓扑信息,再将状态矩阵转换成观测图,利用深度卷积神经网络提取出观测图中能够影响链路变化的高阶特征。本发明充分考虑了动态网络中节点之间的复杂关系,通过采用深度学习模型从大量的时序数据间学习到网络结构随时间变化的规律,从而有效提取动态网络拓扑变化下的潜在模式,为动态网络的结构演化分析等相关研究提供一定的支撑
  • 一种采用深度卷积神经网络建立动态网络模型方法

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