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]一种并网型微电网优化配置方法和系统-CN201410054138.X有效
  • 赵波;杨勇;陈健;周丹;张雪松;李鹏 - 国家电网公司;国网浙江省电力公司电力科学研究院
  • 2014-02-18 - 2017-05-31 - G06Q10/06
  • 本发明公开一种并网型微电网优化配置方法和系统。该方法包括针对预先设定的N种配置方案中的每种配置方案,获取该配置方案下并网型微电网在预设时长内每个调度周期的最优运行方案;结合每种配置方案在各调度周期的最优运行方案,计算微电网在该配置方案下的优化目标值(反映供电经济性水平);获取优化目标值最小的配置方案作为并网型微电网的最优配置方案。针对现有优化配置方法采用固定运行方案的不足,本发明通过对并网型微电网的运行方案进行寻优实现了优化调度,以保证并网型微电网运行在最优工况,并将优化调度结果返回作为优化配置的依据,最终结合优化调度情况从供电经济性角度确定出并网型微电网的最优配置方案
  • 一种并网电网优化配置方法系统
  • [发明专利]基于机器学习的方锥式吸能结构耐撞性能多目标优化方法-CN202211151523.7在审
  • 阳程星;郭维年;许平;杨丽婷;姚曙光 - 中南大学
  • 2022-09-21 - 2022-12-16 - G06F30/15
  • 本发明提供了一种基于机器学习的方锥式吸能结构耐撞性能多目标优化方法,包括以下步骤:建立地铁列车的方锥式吸能结构的有限元仿真模型;基于建立的有限元仿真模型与实验设计相结合的方法,提取地铁列车吸能结构的结构参数和吸能特性曲线;根据拉丁超立方法进行采样,通过实验设计(DOE),确定地铁列车方锥式吸能结构的最优吸能特性曲线预测模型,以及优化变量和优化目标;根据最优吸能特性曲线预测模型、优化变量和优化目标,建立优化理论模型;采用哈默斯雷采样法对优化理论模型进行重新采样,利用最优吸能特性曲线预测模型计算对应的吸能量和峰值力,生成新的DOE;采用全局响应面法(GRSM)进行多目标优化,得到优化结果;基于优化结果,得到优化目标的帕累托解集,采用最小距离法,对优化得到的帕累托解集进行最优决策,得到最优解。
  • 基于机器学习方锥式吸能结构性能多目标优化方法
  • [发明专利]一种基于最优重构的特征选择方法-CN201710188156.0在审
  • 张晓宇;王树鹏 - 中国科学院信息工程研究所
  • 2017-03-27 - 2017-09-26 - G06F17/16
  • 本发明提供一种基于最优重构的特征选择方法,其步骤为1)将数据集中每个原始特征为d维的数据表示为数据矩阵X,其中d>1;2)对上述数据矩阵X建立最优线性重构模型,且该模型最优目标为表示矩阵B;3)将上述数据矩阵X进行转置得到特征矩阵F,并将表示矩阵B进行清零;4)利用迭代交替优化的方式对上述经过步骤3)的最优线性重构模型进行求解,得到最优表示矩阵B*;5)根据最优表示矩阵B*选取能够表示全部d维特征的最优k该方法无需对数据进行标注,全量数据都可以用来优化模型,从而保证了数据量;同时基于全量数据的特征选择能够全面反映“数据‑特征”的真实二元分布。
  • 一种基于最优特征选择方法

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