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]一种制造工序模型提取方法-CN201511008769.9有效
  • 王伟旭;杨川;苏渊红;谢鹏翰 - 成都天衡电科科技有限公司
  • 2015-12-29 - 2018-07-20 - G06F17/50
  • 本发明提供了一种制造工序模型提取方法,包括以下步骤:S1、搜集每个工序依次反馈的数据得到数据序列S;S2、从数据序列S中任意选择一个数据si作为工序的假设起始点;S3、做滑动互相关计算,将互相关函数的函数值最大处的数据sr设定为循环开始点;S4、判断循环开始点与假设起始点的下标差值是否等于工序数量;S5、如果差值不等于工序数量,返回执行步骤S2;S6、如果差值等于工序数量,根据假设起始点的下标得到实际起始点,以实际起始点作为工序矩阵的起始元素,以所述起始元素si‑δ构建工序矩阵形成工序模型。本发明能够可以发现并纠正因为设备突发异常带来的工序数据错误,可以依据提取到的正确模型优化工序,降低生产成本。
  • 一种制造工序模型提取方法
  • [发明专利]一种图构建与矩阵分解联合学习的推荐方法-CN201710372981.6在审
  • 杨明;陶昀翔;吕静;高阳 - 南京师范大学
  • 2017-05-24 - 2017-10-20 - G06F17/16
  • 本发明公开了一种图构建与矩阵分解联合学习的推荐方法,包括以下步骤(1)根据用户评分数据建立评分矩阵;(2)假设局部相似的物品具有相似的隐语义特征,物品与其近邻物品之间都有一定的相似程度。依此假设,构建出局部保持和熵约束的正则化项并嵌入到基本的矩阵分解模型中,从而建立新的模型;(3)基于评分或标签或主题模型计算物品间的初始相似度,用图来刻画此初始相似度,得到初始图;(4)随机初始化模型中待求解的隐语义特征向量和物品及用户的偏置向量;(5)基于初始图,使用随机梯度下降法自适应地更新分解模型中的参数;(6)得到完整的评分矩阵,并依据评分矩阵为用户提供推荐。
  • 一种构建矩阵分解联合学习推荐方法
  • [发明专利]基于BP神经网络模型的音乐主旋律识别方法及装置-CN202310401153.6在审
  • 程超志 - 怀化学院
  • 2023-04-12 - 2023-07-07 - G10L25/90
  • 本发明实施例中提供了一种基于BP神经网络模型的音乐主旋律识别方法、装置及电子设备,属于人工智能技术领域,该方法包括:针对数据集中的数据进行特征融合,以便于提高训练模型的音乐分类效果;基于人类发音元音时声带和声道特征持续变化的特点,构建元音发音时相邻语音帧的谐波能量互相关值较大的假设;使用多种类型的语料库来验证谐波能量互相关值较大的假设,用以训练BP神经网络模型;采用训练后的BP神经网络模型对音乐主旋律进行识别。采用本方案,能够避免复杂的学习算法和数学模型,可应用于多个说话人的盲分离、语音降噪等领域。
  • 基于bp神经网络模型音乐主旋律识别方法装置
  • [发明专利]一种电主轴加速寿命试验时间设计方法-CN201710060763.9有效
  • 郑玉彬;杨斌;张英芝;申桂香;赵宪卓;秦猛猛 - 吉林大学
  • 2017-01-25 - 2018-03-27 - G06F17/50
  • 本发明属于数控机床技术领域,涉及一种电主轴加速寿命试验时间设计方法,包括下述步骤1、采集产品载荷数据与故障信息;2、建立载荷分布模型;3、设计程序载荷谱;4、基于Miner疲劳累积损伤理论确定产品寿命估算式,据此建立加速寿命试验加速因子模型;5、基于故障信息,经模型假设、参数估计及假设检验建立首次故障时间可靠性模型;6、基于首次故障时间进行试验时间设计,以可接受的可靠度所对应的首次故障时间为基准,建立电主轴试验时间与样本量的关系模型本发明不仅考虑试验时间与样本量的关系模型,同时基于修正Miner理论建立加速因子模型,提高了建模准确度,更加符合实际。
  • 一种主轴加速寿命试验时间设计方法

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