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]基于优化贝塞尔曲线的低光图像增强方法、装置和设备-CN202110951891.9在审
  • 艾芬 - 艾芬
  • 2021-08-17 - 2021-12-03 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于优化贝塞尔曲线的低光图像增强方法,包括:将待处理的低光图像输入贝塞尔曲线模型中;设置低光图像的增强参数,基于鲸鱼算法模型对增强参数进行优化;根据优化后的增强参数计算低光图像的加权概率分布函数;根据加权概率分布函数,计算低光图像的加权累积分布函数;根据加权累积分布函数,计算低光图像的加权平均曝光值;根据加权累积分布函数和加权平均曝光值,对贝塞尔曲线模型进行优化,得到增强图像。本发明通过鲸鱼算法模型对低光图像的增强参数进行优化,将增强参数控制在适度的位置,可以避免过度增强和增强不足,通过过加权平均曝光值,能够降低低光场景中的强噪声,得到具有细节丰富和质量更好的增强图像。
  • 基于优化贝塞尔曲线图像增强方法装置设备
  • [发明专利]一种基于加权近邻决策的故障分类诊断方法-CN201811212377.8有效
  • 皇甫皓宁;童楚东;朱莹 - 宁波大学
  • 2018-10-09 - 2021-05-04 - G06Q10/06
  • 本发明公开一种基于加权近邻决策的故障分类诊断方法,旨在利用近邻成分分析算法对各类故障实施变量加权,并在此基础上通过加权近邻距离诊断故障类型。具体来讲,本发明方法首先利用近邻成分分析算法逐个为各参考故障类型优化出相应的加权向量。然后,计算加权后的样本之间的加权近邻距离,从而实时诊断出在线故障数据所属的故障类型。与传统方法相比,本发明方法无论是寻找各故障的加权向量还是在线诊断故障类型,都是基于近邻关系的,不需要较为充足的可用训练样本数。此外,本发明方法的主体思路是为各个故障类型优选出其对应的各变量的加权系数,从而突显出各故障的特征变量的变化情况。因此,本发明方法是一种更为优选的故障分类诊断方法。
  • 一种基于加权近邻决策故障分类诊断方法
  • [发明专利]一种基于图神经网络实现V2V链路速率和最大化的方法-CN202310069004.4在审
  • 胡斌杰;张鑫城 - 华南理工大学
  • 2023-02-06 - 2023-06-06 - H04W52/26
  • 本发明公开了一种基于图神经网络实现V2V链路速率和最大化的方法,包括步骤如下:以一阶高斯马尔可夫过程建模的小尺度衰落和大尺度衰落建模车联网传输信道模型;建模图神经网络模型;建立V2V链路的总传输速率最大化模型,提出以图神经网络优化的加权最小均方误差算法解决车辆通信发射功率分配问题,并对时延和可靠性等约束条件进行保证;图神经网络优化的加权最小均方误差算法不仅保留了加权最小均方误差算法以解决车辆发射功率分配的关键数据驱动组件,更通过图神经网络优化加权最小均方算法中的关键参数,加速网络的收敛性能和提高
  • 一种基于神经网络实现v2v速率最大化方法
  • [发明专利]复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标检测方法-CN202211317782.2在审
  • 朱德鹏;詹伟达;葛微;徐小雨;姜靖恒 - 长春理工大学
  • 2022-10-26 - 2023-01-17 - G06V10/764
  • 本发明公开了复杂背景下基于熵和距离加权特征的红外目标检测方法,涉及红外图像目标检测技术领域。本发明包括采用改进的萤火虫算法对红外图像进行阈值分割;对分割后的图像采用形态学算法进行降噪和修复;采用基于几何参数约束的连通区域对图像进行标记,得到感兴趣区域;对感兴趣区域进行基于距离加权的特征提取,得到第一特征向量;对感兴趣区域进行基于熵加权的特征提取,得到第二特征向量;将第一特征向量、第二特征向量进行加权融合,得到融合特征向量;将融合特征向量输入支持向量机中进行训练和分类,得到目标检测结果。本发明实现了更简便的计算方式,优化了整个算法的复杂度,有效的节约了运算资源,有利于算法的硬件实现。
  • 复杂背景基于距离加权特征红外目标检测方法
  • [发明专利]一种MIMO空间复用的译码方法及其装置-CN200910039368.8无效
  • 李燕苹;施英 - 京信通信系统(中国)有限公司
  • 2009-05-11 - 2010-11-17 - H04L1/06
  • 本发明公开了一种MIMO空间复用的译码方法及MIMO空间复用的译码装置,所述译码方法包括步骤:获取恢复发射端各层发射信号所需要的MT×MR维加权矩阵W;其中W=(HHH+D2)-1HH,D为对角矩阵,其对角元素值为发射端各个发射天线的信噪比的倒数,H表示信道矩阵,MT表示发射天线数目,MR表示接收端的接收天线数目;根据信道矩阵H和所述对角矩阵D,利用Greville算法计算加权矩阵W;根据计算出的加权矩阵W得到各层发射信号的初始估计值;根据初始估计值本发明采用了Greville算法计算加权矩阵,所需MAC操作数比QR分解算法、Cholesky分解算法都少,计算复杂度比较低。
  • 一种mimo空间译码方法及其装置
  • [发明专利]一种医学扩散加权图像的去噪方法-CN202010199653.2在审
  • 刘安琪;贺建峰 - 昆明理工大学
  • 2020-03-20 - 2020-07-03 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种医学扩散加权图像的去噪方法,所述方法操作如下:Step1输入一份带有噪声的医学扩散加权图像。Step2将含噪图像分为若干个块,堆叠相似块构成相似矩阵。Step3通过WNNM算法对相似矩阵的各个奇异值分配不同的权值。Step4根据分配的权值,奇异值进行收缩变换,建立新的奇异值矩阵,再对新得到的奇异值矩阵进行聚合处理,最终得到降噪后的图像。通过上述方式,本发明加权核范数降噪算法不仅能够更好地减少扩散加权图像中的噪声,同时也能够最大限度地保存扩散加权图像的纹理细节,与其他降噪算法相比降噪效果更加理想,提高了数据的准确度及有效性。
  • 一种医学扩散加权图像方法
  • [发明专利]基于样本数据预测蛋白质复合物的方法-CN201810283299.4有效
  • 刘丽珍;孙晓武;宋巍 - 首都师范大学
  • 2018-04-02 - 2022-04-05 - G16B40/30
  • 该方法包括:(1)基于所述样本数据构建加权PPI网络并将所述加权PPI网络进行去噪处理,所述去噪处理是通过将基因本体的语义相似度作为PPI网络的权重进行加权的;(2)基于去燥处理后的加权PPI网络构建动态加权PPI网络;(3)利用混合聚类算法预测蛋白质复合物。该方法通过GO语义相似度的引进有效地降低了PPI数据的噪声,并且具有了生物学的意义;同时,反映了真实的蛋白质活动,体现了PPI网络的动态性;另外,改善了传统聚类算法中过拟合或欠拟合的缺陷,提高了聚类算法的准确率
  • 基于样本数据预测蛋白质复合物方法

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