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]基于调源参数向量优选的智能电能表功能检定方法-CN201810345720.X有效
  • 杨成林;陈芳;胡聪;黄建国 - 电子科技大学
  • 2018-04-18 - 2020-12-01 - G01R35/04
  • 本发明公开了一种基于调源参数向量优选的智能电能表功能检定方法,首先根据实际需要设置智能电能表待检定事件以及智能电能表功能检定时所涉及的电源参数,获取待检定事件的触发条件表,为每个待检定事件生成一个调源参数向量,从生成的调源参数向量中优选出一组能够触发全部待检定事件的调源参数向量构成优选调源参数向量集合,最后根据优选调源参数向量集合中的调源参数向量对智能电能表的电源参数进行设置,实现对智能电能表功能的检定。采用本发明能够优选出能够检定所有事件的调源参数向量组,可以减少测试人员工作量,提高智能电能表功能检定的效率。
  • 基于参数向量优选智能电能表功能检定方法
  • [发明专利]基于遗传算法的智能电能表功能检定方法-CN201810345721.4有效
  • 杨成林;黄建国;胡聪;陈芳 - 电子科技大学
  • 2018-04-18 - 2020-06-12 - G01R35/04
  • 本发明公开了一种基于遗传算法的智能电能表功能检定方法,首先根据实际需要设置智能电能表待检定事件以及智能电能表功能检定时所涉及的电源参数,获取待检定事件的触发条件表,然后根据触发条件表得到每个电源参数的取值范围;然后以调源参数向量作为个体染色体,采用遗传算法依次获取每个调源参数向量,其中个体的适应度值为其对应调源参数向量所触发的待检定事件数量;最后根据调源参数向量对智能电能表的电源参数进行设置,实现对智能电能表功能的检定本发明可以自动生成智能电能表功能检定的所需的调源参数向量,且能采用数量较少的调源参数向量完成全部待检定事件的检定,可以减少测试人员工作量,提高智能电能表功能检定的效率。
  • 基于遗传算法智能电能表功能检定方法
  • [发明专利]互感器检定装置中的电机调节参数的校正方法及装置-CN200910303213.0无效
  • 曾春山 - 深圳市科陆电子科技股份有限公司
  • 2009-06-12 - 2010-01-27 - G01R35/00
  • 本发明涉及一种互感器检定装置中的电机调节参数的校正方法,包括如下步骤:在所述检定装置对互感器进行极性判断时,找出在其电流或电压值在所述极性判断所需电流或电压值范围内的检定点,并取得其经过校正的电机调节参数;逐个对尚未校正其对应的电机调节参数检定点的电机调节参数,依据该检定点上一次的电机调节参数、该检定点上一次调节后的输出参数以及该检定点输出标称值进行校正,得到其对应的校正后的电机调节参数并保存所述校正后的电机调节参数实施本发明的互感器检定装置中的电机调节参数的校正方法及装置,具有以下有益效果:成本低、使用效率高且便于使用。
  • 互感器检定装置中的电机调节参数校正方法
  • [发明专利]仪表检定方法、装置、计算机设备-CN202210363252.5在审
  • 陈东;李治;马开冀;赵鑫;罗军;刘平 - 江西省天然气管道有限公司运营分公司
  • 2022-04-07 - 2022-10-14 - G06T11/20
  • 本发明实施例公开了仪表检定方法、装置、计算机设备,所述方法包括:根据仪表的参数信息、检定信息和现场图像信息,生成仪表定位图;根据各个所述仪表的参数信息和检定信息,生成检定申请表;根据仪表的参数信息,调取出所述仪表的历史检定信息,根据新接收的所述仪表的检定信息,更新所述仪表的历史检定信息。本方法能够实现在检定前,按检定定位地图查找仪表,提高工作效率避免错检、漏检,同时,对于检定申请、检定完成实现一键式操作,并且,台账、技术档案的操作以及维护实现自动更新,使得抄表、记录更新仪表的技术档案和台账变得简单
  • 仪表检定方法装置计算机设备
  • [发明专利]一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法-CN202310695816.X在审
  • 刘桂雄;陈韬文 - 华南理工大学
  • 2023-06-12 - 2023-09-12 - A61B5/318
  • 本发明公开了一种基于深度学习结合角点检测数字心电图机检定方法,包括制作纸质仿真检定心电图数据集,对纸质仿真检定心电图数据集进行数字图像处理,提取SIFT角点特征;通过SIFT角点检测算法对数字图像处理后的纸质仿真检定心电图数据集进行角点检测,并选择多个SIFT角点关键点作为DeepLabCut纸质仿真检定心电图训练数据集的标注;采用DeepLabCut对纸质仿真检定心电图数据集进行测试,预测多个关键点的位置;根据预测出的关键点位置,计算幅度参数和时间参数,将所述幅度参数与时间参数作为数字心电图机检定所需的幅度‑时间参数,并转换物理量。
  • 一种基于深度学习结合检测数字心电图检定方法

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