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]一种软件质量预测方法-CN202011493240.1在审
  • 王军;王超梁 - 郑州航空工业管理学院
  • 2020-12-16 - 2021-03-09 - G06F11/36
  • 本发明公开了一种软件质量预测方法,提供一种软件质量预测方法,包括以下步骤:将软件质量参数输入到软件质量预测模型中,所述软件质量参数包括高纯度聚类数据和低纯度聚类数据,所述高纯度聚类数据直接输入软件质量预测模型中,所述低纯度聚类数据通过CNN训练后输入软件质量预测模型中,所述软件质量预测模型为CNN‑LSTM模型;从所述软件质量预测模型中获取软件质量预测结果,本发明通过改进演化算法对软件质量参数进行准确划分,对不同属性的软件质量参数进行不同的处理,增加软件质量预测的准确度。
  • 一种软件质量预测方法
  • [发明专利]一种提高纱线质量的自适应管理方法及系统-CN202310043050.7有效
  • 曲柯宇;李飞龙 - 江苏卓鹏智能机电有限公司
  • 2023-01-29 - 2023-05-30 - D01H13/32
  • 本发明公开了一种提高纱线质量的自适应管理方法及系统,涉及数据处理技术领域,该方法包括:根据遗传算法构建纱线质量预判函数;结合第一纱纤维的特性信息,获得第一纱线质量估计值;构建历史纱线质量数据集;采集历史环锭细纱机的参数,构建参数集;确定历史纱线质量数据与历史环锭细纱机的参数的对应关系;结合历史纱线质量数据集、参数集构建环锭细纱机参数预测马尔科夫链;将第一纱线质量估计值输入链中,获得第一环锭细纱机的参数;对环锭细纱机进行参数调整。本发明解决了现有技术中存在纺纱精度不高,纺纱参数调节不准确的技术问题,达到了对环锭细纱机进行高效的参数调整,保证纺纱质量的技术效果。
  • 一种提高纱线质量自适应管理方法系统
  • [发明专利]高可靠度宽工况汽轮机伴生模型建立方法-CN202310649025.3在审
  • 张发明;李铭;程梓洋;王子彦;王顺森;程上方;王江峰 - 国能长源汉川发电有限公司
  • 2023-06-02 - 2023-10-10 - G06N20/00
  • 一种高可靠度宽工况汽轮机伴生模型建立方法,包括:1)构建汽轮机传统模型和训练汽轮机机器学习模型;2)将已有的汽轮机运行数据中的输入参数集A分别输入至汽轮机传统模型和训练汽轮机机器学习模型,得到输出参数集B和输出参数集F;将输入参数集D输入至汽轮机传统模型中和训练汽轮机机器学习模型,分别得到输出参数集E和输出参数集G;3)将已有的汽轮机运行数据中的输入参数集A、输出参数集B、输出参数集F、输入参数集D、输出参数集E和输出参数集G根据不同权重在训练汽轮机机器学习模型中训练,得到高可靠度宽工况汽轮机伴生模型。本发明对数据质量依赖性较小和具有更快运行速度。
  • 可靠工况汽轮机伴生模型建立方法
  • [实用新型]水分胁迫声发射监测系统-CN201520773312.6有效
  • 王建新;赵成;张磊;肖超恩 - 北京电子科技学院
  • 2015-10-01 - 2016-02-24 - G01N29/14
  • 本实用新型提供了一种水分胁迫声发射监测系统,包括:环境参数传感单元、环境参数采集单元、声发射参数传感单元、声发射参数采集单元、质量测量单元及监测单元;环境参数采集单元与环境参数传感单元电连接,用于采集环境参数;声发射参数采集单元与声发射参数传感单元电连接,用于采集声发射参数质量测量单元用于获取被测植物质量数据;监测单元与环境参数采集单元、声发射参数采集单元及质量测量单元电连接,用于通过获取的环境参数、声发射参数及被测植物质量数据对植物生长情况进行自动监测。
  • 水分胁迫声发监测系统
  • [发明专利]一种基于新型高精度聚类算法的表面贴装技术(SMT)质量缺陷成因分析方法-CN202211087914.7在审
  • 刘东继 - 刘东继
  • 2022-09-06 - 2022-11-18 - G06K9/62
  • 本发明提出的一种基于新型高精度聚类算法的表面贴装技术(SMT)质量缺陷成因分析方法,将自组织神经网络(SOM)算法与改进的鲸鱼优化算法(WOA)相结合用于表面贴装技术(SMT)生产设备工艺参数质量缺陷成因分析该方法首先构建SMT生产设备工艺参数集,将SOM和WOA算法相结合,对工艺参数集进行分析,从而达到分析由于生产设备工艺参数设置而导致出现生产质量缺陷的目的。使用SOM‑WOA组合聚类分析,综合了SOM具有无监督竞争学习、自组织聚类、良好可视化效果的优点和WOA具有操作简单、控制参数较少的优点,同时弥补SOM应对数据量大、维度高的数据集聚类精度受限的缺点。在对SMT生产设备工艺参数集的质量缺陷成因分析中得到理想的分析结果。
  • 一种基于新型高精度算法表面技术smt质量缺陷成因分析方法

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