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]一种光伏电站集群的高精度动态建模方法-CN201811088772.X有效
  • 顾伟;李培鑫;曹戈;柳伟 - 东南大学
  • 2018-09-18 - 2023-07-21 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种光伏电站集群的高精度动态建模方法,在分析已有聚类等值建模方法局限性的基础上,提出误差修正方法,并引入了长短时记忆(LSTM)网络构成误差修正系统,以对已有聚类等值模型的误差进行建模。本发明综合误差修正系统与基于聚类的等值方法,最终提出了深度学习‑聚类(DL‑Clustering)混合建框架。本发明所提出的混合建框架在保留聚类等值模型的阶数低和仿真耗时少等优点的同时,大幅提高了等值模型的精度。本发明框架可以拓展应用至其他高渗透率的可再生能源配网的建模等问题中。
  • 一种电站集群高精度动态建模方法
  • [发明专利]一种图卷积神经网络联邦建模方法-CN202310476459.8在审
  • 孙善宝;贾荫鹏;沈国栋;罗清彩;李锐 - 山东浪潮科学研究院有限公司
  • 2023-04-28 - 2023-07-11 - G06F16/901
  • 本发明涉及图神经网络技术领域,具体为一种图卷积神经网络联邦建模方法,包括以下步骤:提取整体图模型结构特征;选择公共节点子图;训练子图模型联邦建模的模型;训练整体图模型;推理预测任务;有益效果为:本发明提出的图卷积神经网络联邦建模方法针对节点重合等真实业务复杂建模需求场景,充分考虑参与建模的数据所有者各自拥有图数据的相关性,根据策略选择,采用隐私集合求交(PSI)协议确定共同节点,选出价值高的共同节点,基于选中的公共节点形成的子图进行安全联合建,进而汇入整体图数据结构,完成整体图数据的安全建模。相较于传统的建模方式,通过公共节点子图图卷积安全联合建的方式,能够更好挖掘出机构数据之间的深层联系。
  • 一种图卷神经网络联邦建模方法

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