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]一种海杂波幅度分布参数估计方法及系统-CN201910537230.4有效
  • 刘宁波;丁昊;董云龙;黄勇;王国庆;关键;陈小龙 - 中国人民解放军海军航空大学
  • 2019-06-20 - 2021-08-27 - G01S7/41
  • 该方法包括获取海杂波幅度分布的实测数据;对实测数据进行幅度统计,得到实测概率数据;将实测概率数据输入至统计分布模型,得到统计分布模型输出的实测统计模型参数;其中统计分布模型是基于海杂波幅度分布的仿真训练数据和仿真训练数据对应的仿真统计模型参数进行训练得到的本发明实施例提出使用深度学习的方法进行海杂波的参数估计,通过将实测数据进行处理得到实测概率数据,并基于仿真数据进行神经网络模型训练,再将实测概率数据输入至训练好的统计分布模型得到实测统计模型参数,其中模型训练可采用仿真数据离线进行,训练好的模型在处理实测数据时具有很好的实时性,参数估计精度高。
  • 一种波幅分布参数估计方法系统
  • [发明专利]一种整车DTS测量数据预测方法及装置-CN202211430082.4在审
  • 王晓虎;黄泊源;邓方进;仁义 - 广域铭岛数字科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
  • 2022-11-15 - 2023-03-21 - G06N20/00
  • 本申请公开了一种整车DTS测量数据预测方法及装置。所述方法包括:获取对第N批次的车辆进行整车DTS测量得到的与第N批次对应的DTS实测数据,并将与第N批次对应的DTS实测数据添加至历史DTS实测数据集合;从历史DTS实测数据集合中获取与第N‑T至N‑1批次分别对应的DTS实测数据,并基于与第N‑T至N批次分别对应的DTS实测数据生成按照批次排序的DTS实测数据序列;将DTS实测数据序列输入至训练完成的序列模型,以使序列模型基于DTS实测数据序列预测与第N+1批次对应的DTS预测数据;其中,所述序列模型为基于所述历史DTS实测数据集合进行有监督训练得到的机器学习模型;所述N为正整数,所述T为预设的第一阈值,所述N的数值大于所述T的数值。
  • 一种整车dts测量数据预测方法装置
  • [发明专利]获取频率规划的方法、装置-CN200810039386.1有效
  • 宋志刚 - 上海华为技术有限公司
  • 2008-06-20 - 2008-11-12 - H04Q7/36
  • 其中,所述方法包括:针对网络中能够获取实测数据的网元,获取实测数据,根据所述实测数据建立实测干扰数据模型;针对网络中无法获取实测数据的网元及受所述无法获取实测数据的网元影响的网元,获取预测数据,根据所述预测数据建立预测干扰数据模型;将所述实测干扰数据模型与所述预测干扰数据模型合并,获得干扰数据模型;根据所述干扰数据模型进行自动频率规划计算,获得最小成本值对应的频率规划。
  • 获取频率规划方法装置
  • [发明专利]叶片结冰的报警方法及装置-CN201610797827.9有效
  • 于迟;霍钧;吴先友 - 北京金风科创风电设备有限公司
  • 2016-08-31 - 2019-04-23 - F03D80/40
  • 本发明实施例提供了叶片结冰报警的方法及装置,获取N次所采集的实测关系数据,每次所采集的实测关系数据包括实测风速数据实测功率数据;计算每次所采集的实测关系数据与预设的基准关系数据的偏差,所述基准关系数据包括基准风速数据和基准功率数据;当每次所采集的实测关系数据与预设的基准关系数据的偏差都大于预设阈值时,输出叶片报警结果。比较实测关系数据与基准关系数据的偏差,即可实现叶片结冰的报警,无需使用传感器,降低成本,避免外部环境因素对传感器产生的影响所造成的误报警的问题。
  • 叶片结冰报警方法装置
  • [发明专利]一种船舶吃水量监测系统的数据处理方法-CN201310133821.8有效
  • 熊木地;陈冬元;吴涛 - 大连海事大学
  • 2013-04-17 - 2013-07-17 - B63B39/12
  • 本发明公开了一种船舶吃水量监测系统的数据处理方法,包括以下步骤:对船体模型的船底形状均匀采样,获取标准船舶本身的船体模型数据;将船体模型横截面数据数组和实测船体横截面数据数组分别进行最小二乘拟合,各得到一组曲线方程;计算出实测船体数据曲线和船体模型数据曲线的相对位置关系;将实测船体数据曲线和船体模型数据曲线对齐后,即对缺损数据进行插值;得到修复后的实测船体数据曲线。本发明将实测船体数据曲线和船体模型数据曲线进行对齐后,对实测船体数据进行缺漏数据的修补,再将实测船体曲线移动回原来的位置。能够有效的解决传感器损坏等原因造成的数据缺损等情况,保证了数据的真实性。
  • 一种船舶吃水量监测系统数据处理方法
  • [发明专利]优化轧机模型预测轧制力的方法及系统-CN202310878362.X在审
  • 朱鹏举;郑锋耀;王雷;许鹏飞;王苏扬;马宁 - 江苏金恒信息科技股份有限公司
  • 2023-07-17 - 2023-10-13 - B21B37/74
  • 本申请提供一种优化轧机模型预测轧制力的方法及系统,方法包括:构建初始数据库,初始数据库包括采集数据;采集数据的类型包括道次入口实测温度,道次入口厚度,道次出口厚度,板坯速度,板坯宽度,目标厚度以及目标宽度;在钢板轧制完成时,按照轧机模型保存当前钢坯的实测数据;根据实测数据构建实测数据库,实测数据中每个类型的实测数据被划分为多个数据区间;对多个数据区间内的实测数据利用最小二乘法,计算出更新系数;对比三种系数以更新轧机模型;根据更新后的轧机模型,预测新的钢坯轧制力,最后根据同一实测数据区间的钢坯轧制力与预测轧制力进行对比,通过差值标记正确轧制力,以解决轧制力不准确的问题。
  • 优化轧机模型预测轧制方法系统

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