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DC-DC变换器的异步控制方法-CN201910743755.3有效
  • 李猛;徐龙宇;张龙杰;陈勇;陈章勇 - 电子科技大学
  • 2019-08-13 - 2021-01-26 - H02M3/00
  • 本发明公开了一种DC‑DC变换器的异步控制方法,涉及含有DC‑DC变换器的半马尔切换模型建立以及异步控制算法设计。本发明公开发了一种DC‑DC变换器的半马尔切换建模及异步控制算法。其技术包括直流变换器的半马尔建模、异步控制器的设计、闭环系统的建立、控制器的求解及闭环系统稳定性的证明。本发明针对DC‑DC变换器的两种不同电路工作状态,建立了服从半马尔分布的切换模型。本发明能够有效解决系统模型在服从半马尔切换下,DC‑DC变换器的稳定性控制。
  • 一种dc变换器异步控制方法
  • [发明专利]一种基于马尔的区块性能分析方法及装置-CN202011059587.5有效
  • 郑子彬;蒋源毅 - 中山大学
  • 2020-09-30 - 2022-04-15 - G06Q10/04
  • 本发明提供了一种基于马尔的区块性能分析方法及装置,其中,方法包括:根据区块系统的设计参数,基于马尔建立区块系统的状态转移模型;对所述状态转移模型进行求解,得到所述区块系统平稳状态下的稳态解;根据所述稳态解和计算性能指标的公式计算所述区块系统的性能指标;根据所述性能指标对所述区块系统进行性能分析与预测。本发明基于离散时间马尔理论,建立了区块系统的性能分析和预测模型,不仅能对采集到的数据进行事后分析或实时监测,还可以根据模型和已知数据对区块系统的性能进行预测;本发明将交易从到达和出块的过程设置为一个整体
  • 一种基于马尔科夫链区块性能分析方法装置
  • [发明专利]一种混合动力汽车行驶车速预测方法-CN202011015662.8在审
  • 赵红;袁焕涛;马永志;崔翔宇;潘广纯;牟亮;仇俊政;李燕 - 青岛大学
  • 2020-09-24 - 2021-01-05 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种混合动力汽车行驶车速预测方法,属于汽车实时工况预测技术领域,包括以下步骤:S10、利用K均值聚类分析方法对实际工况进行分类;S20、根据分类结果并参考标准循环工况构建不同工况的典型工况;S30、针对典型工况,采用基于马尔的预测模型模拟行驶车速变化规律;S40、计算状态转移概率矩阵;S50、基于马尔预测模型和状态转移矩阵的求解,利用matlab/markov工具箱对行驶实时工况预测。本发明能够对不同类型的工况采用马尔的方法对汽车在未来一段时间内的行驶车速做出预测,在复杂多变的实时工况下能够提高汽车能量管理策略控制的自适应性和准确性,以及提高控制策略在汽车行驶时发挥的性能。
  • 一种混合动力汽车行驶车速预测方法
  • [发明专利]一种基于并行马尔的电缆接头电树预测方法-CN202211160378.9在审
  • 何嘉弘;周怡君;高丙团 - 东南大学
  • 2022-09-22 - 2022-12-09 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种基于并行马尔的电缆接头电树预测方法,属于电树预测领域。一种基于并行马尔的电缆接头电树预测方法,包括以下步骤:建立电缆接头模型;规定电缆参数;计算配网电缆接头交联聚乙烯与硅橡胶材料中的电场及热场的数值分布;根据电场强度大小判断交联聚乙烯内部电树发展条件;根据各个方向的电场强度以及并行马尔理论计算电树分叉概率密度函数,揭示电树分叉机理,计算分叉电树电导率;以电树能量为判据研究电树发展或停止的具体过程;通过迭代计算,模拟电树在交联聚乙烯材料中发展的随机过程
  • 一种基于并行马尔科夫链电缆接头预测方法
  • [发明专利]一种基于马尔的心率变异性信号去噪方法-CN202211396638.2在审
  • 谢从晋 - 重庆外语外事学院
  • 2022-11-09 - 2023-05-02 - G06F18/10
  • 本发明属于人体心率变异性信号识别技术领域,尤其涉及一种基于马尔的心率变异性信号去噪方法。本发明首先利用马尔预测法对样本序列进行分析和计算,得到样本序列长度(N)和分类数目(k)与预测准确度(q)的关系,再根据实际应用的要求对预测状态的准确率和数据的精确度进行折中,从而确定N和k的取值本发明属于统计学方法,突破了现有检测系统抗干扰能力弱、参数设定不灵活、实时性不高的局限,能提高使用者的工作效率;不仅拓展了心率变异性信号检测系统的去噪途径,还丰富了马尔的应用领域。
  • 一种基于马尔科夫链心率变异性信号方法

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