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]基于核稀疏非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混方法-CN201410658331.4有效
  • 李映;房蓓 - 西北工业大学
  • 2014-11-18 - 2015-03-04 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于核稀疏非负矩阵分解的高光谱图像非线性解混方法,利用虚拟维度方法对高光谱图像进行端元个数的估计,然后利用核方法将传统的基于线性混合模型的解混算法推广到非线性特征空间,并使用交替迭代优化方法解决非线性光谱解混问题有益效果在于:其从高光谱观测像素的混合模型出发,添加高光谱丰度的稀疏性到模型中,再将线性混合模型通过核方法映射到非线性混合模型中,有效地克服了线性解混的不足,同时具有良好的抗噪声性能,可以作为一个解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段
  • 基于稀疏矩阵分解光谱图像非线性方法
  • [发明专利]一种混合励磁同步电驱的非线性最优控制系统-CN202211709632.6在审
  • 阎全忠;江运宝;张连新 - 上饶洛信智能科技有限公司
  • 2022-12-29 - 2023-06-06 - B60W20/11
  • 本发明属于电动汽车技术领域,公开了一种混合励磁同步电驱的非线性最优控制系统,包括:混合动力单元,所述混合动力单元包括汽油发动机、混合双倍励磁同步电机和AC/DC转换器;基于所述AC/DC转换器建立的动态模型单元;基于所述混合双倍励磁同步电机建立的动力学模型单元一;基于所述汽油发动机建立的动力学模型单元二;基于所述动态模型单元、动力学模型单元一及动力学模型单元二建立的线性模型单元;基于所述线性模型单元建立的H‑无穷大非线性反馈控制器。该H‑无穷大控制器为混合动力总成在模型不确定性和外部扰动下的非线性最优控制问题提供了解决方案。
  • 一种混合同步非线性最优控制系统
  • [发明专利]一种含抽水蓄能机组的电网优化调度方法-CN201810074971.9有效
  • 卢艺;卢苑;梁俊文;祝宇翔;白恒远;翁毅选;林舜江;刘明波 - 深圳供电局有限公司;华南理工大学
  • 2018-01-25 - 2021-04-16 - H02J3/46
  • 本发明提供一种含抽水蓄能机组的电网优化调度方法,其步骤包括:步骤1,以所有机组运行费用最小化为目标,建立目标函数模型:步骤2,根据含抽水蓄能机组的电网系统的日常实际工况设置各类约束条件;步骤3,根据目标函数模型以及各类约束条件得到电网优化调度的混合整数非线性规划模型,并对模型中的非线性部分进行线性化,得到电网优化调度的混合整数线性规划模型;步骤4,调用数学优化工具包CPLEX求解器对该混合整数线性规划模型进行求解。该调度方法考虑了各机组的启停费用和抽水蓄能机组在不同运行工况下所能提供的旋转备用容量约束,并对表达式进行线性化将模型转化为混合整数线性规划模型,采用成熟的求解器快速可靠求解,具有较好的工程实用价值。
  • 一种抽水蓄能机组电网优化调度方法
  • [发明专利]一种n阶混合线性系统的协同控制方法及控制系统-CN201811256007.4有效
  • 王国涛;王一光;李晓杰 - 黑龙江大学
  • 2018-10-26 - 2021-04-27 - G05B13/04
  • 为了解决现有技术对n阶非线性系统带有混合阶对象控制效果不好的问题,本发明提供一种n阶混合线性系统的协同控制方法及控制系统,属于机电系统协同控制领域。本发明包括:建立被控n阶混合线性系统的n阶模型,n为大于2的正整数;获取各被控n阶混合线性系统的n阶同步跟踪误差及滑模跟踪误差;建立混合n阶神经网络估计模型,根据该模型及获取的滑模跟踪误差,获取神经网络自适应律,用于对n阶混合线性系统模型中的动力学参数进行估计;根据建立的n阶模型,结合同步跟踪误差、滑模跟踪误差和神经网络自适应律,获取分布式混合n阶协同控制律,并根据获取的控制律获得各被控n阶混合线性系统的控制量
  • 一种混合非线性系统协同控制方法控制系统
  • [发明专利]一种基于混合建模的乙烯生产原料优化方法-CN202010160453.6有效
  • 杜文莉;田洲;张禹;钱锋 - 华东理工大学
  • 2020-03-10 - 2023-10-13 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于机理与数据混合建模和线性规划技术的乙烯原料优化方法,利用大规模线性规划方法在全厂约束范围之内进行乙烯原料选择优化,使得全厂利润最大化。首先,针对乙烯裂解炉建立机理模型,基于机理模型模拟产生海量数据样本,构建神经网络数据模型,建立裂解产物收率预测的混合模型。其次,针对裂解产物收率随原料属性、工艺参数变化的非线性关系,采用多段线性处理方式,利用混合模型构建收率与原料属性关键参数、关键工艺参数之间的基准‑增量数据库;将收率的基准‑增量多段线性结构数据库联合其它约束信息写入计划优化线性规划模型,利用分布递归方式求解模型,获得原料选择优化结果。为保证收率基准‑增量结构的准确性和线性规划模型的预测精度,混合模型可自动校正模型参数、快速更新收率的基准‑增量多段线性结构数据库。
  • 一种基于混合建模乙烯生产原料优化方法

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