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]一种基于径向函数的顾及频域特性的惯导精度补偿方法-CN202011343474.8在审
  • 吴鹏;聂俊伟;冯璐;黄雅静;陈雨莺;伍艳龄;靖守让 - 长沙学院
  • 2020-11-25 - 2021-04-20 - G01C25/00
  • 本发明公开了一种基于径向函数的顾及频域特性的惯导精度补偿技术补偿方法,方法包括步骤:从扰动重力分量的观测值中移去基于全球重力场模型计算的观测点的扰动重力分量的低频信息模型值,得到观测点的扰动重力分量的残差值;基于观测点的扰动重力分量的残差值,应用空域径向函数格网算法,计算得到待估点的扰动重力分量的残差值;合并待估点的扰动重力分量的残差值和基于全球重力场模型计算的待估点的扰动重力分量的低频信息模型值,得到待估点的扰动重力分量计算值本发明能够从原理上保证了扰动重力分量的低频信息是严格正确的,既顾及扰动重力分量的频谱特性以抑制在中长波段的格网化误差影响,又利用空域径向函数技术提高模型分辨率。
  • 一种基于径向函数顾及特性精度补偿方法
  • [发明专利]一种基于径向函数神经网络的挖掘机负载预测方法-CN202211347698.5在审
  • 陈晋市;霍东阳;张晗;石屹然 - 吉林大学
  • 2022-10-31 - 2022-12-16 - E02F3/43
  • 本发明适用于工程机械技术领域,提供了一种基于径向函数神经网络的挖掘机负载预测方法,包括以下步骤:将挖掘机工作过程中的结构载荷、被动载荷和相互作用载荷组合为挖掘机负载的整体不确定性;建立挖掘机负载预测模型;采集挖掘机动臂、斗杆和铲斗上液压执行器的压力和流量信号并输入控制单元;对信号进行预处理;使用处理后的信号构建特征向量;特征向量输入径向函数神经网络模型,输出当前时刻挖掘机负载。该方法基于径向函数神经网络模型对挖掘机负载进行预测,不单纯依赖精确的物理模型和物料性质参数的先验知识,符合挖掘机作业环境复杂多变的实际工况,能够实现对挖掘机实时负载的准确预测,预测结果可应用于智能挖掘系统开发
  • 一种基于径向函数神经网络挖掘机负载预测方法
  • [发明专利]对分类对象的元数据进行分类的聚类设备-CN202111463988.1有效
  • 沈增辉 - 北京中科智易科技有限公司
  • 2021-12-02 - 2022-05-06 - G06V10/762
  • 所述设备包括:网络构建组件,用于建立多层结构的径向函数神经网络,所述网络的隐含层数量与待分析的来袭物种类总数成正比;智能分类组件,用于根据多次训练后的径向函数神经网络的输出层的输出数据对待分析种类来袭物的攻击性进行分类通过本发明,能够采用定制结构的径向函数神经网络解析来袭物群每一种类来袭物的攻击性相关的元数据,并基于解析结果对来袭物群的各种来袭物执行聚类操作,从而完成对来袭物的基于攻击性的分类。
  • 分类对象数据进行设备

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