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]纤维素纤维组合-CN201180033282.X无效
  • J·詹森;A·M·海涅松-许尔滕;M·C·P·范艾克;B·H·奥;G·H·贝耶尔斯;R·C·拉伊;P·M·范德霍斯特;J·尼尔松 - 阿克佐诺贝尔化学国际公司
  • 2011-07-08 - 2013-03-13 - D21H11/18
  • 本发明涉及包含纤维素纤维的组合物,该纤维素纤维具有0.001-0.25的平均阴离子基团取代度,及·至多1,100μm的长度加权平均纤维长度和超过10μm的长度加权平均纤维宽度,或·至多1,100μm的长度加权平均纤维长度,且其中至少50重量%的纤维素材料不溶于水,或·至多30的长度加权平均纤维长度/宽度比,或·超过35μm的长度加权平均纤维宽度。本发明还涉及包含纤维素纤维的组合物,该纤维素纤维具有至少1.5m2/g的比表面积、至多30的长度加权平均纤维长度/宽度比和基于该组合物重量至少5重量%的干固体含量,或基于纤维素纤维总重量至多30重量%的长度加权平均纤维长度为至多本发明还涉及可通过该方法获得的包含纤维素纤维的组合物;生产纤维素纸浆混合物的方法,该方法包括使该组合物与纤维素纸浆混合;可通过该方法获得的纤维素纸浆混合物;以及该组合物和纤维素纸浆混合物在纸和板的生产中作为添加剂的用途;使用该组合物或纤维素纸浆混合物生产纸和板的方法;可通过该方法获得的纸和板;以及该纸和板的各种用途。
  • 纤维素纤维组合
  • [发明专利]一种加权分类Web服务QoS监控方法-CN201610805359.5有效
  • 张鹏程;江艳;何志鹏;王丽艳;张雷;刘琪 - 河海大学
  • 2016-09-05 - 2019-07-12 - H04L29/08
  • 本发明公开了一种基于改进TF‑IDF动态权值更新的加权分类Web服务QoS监控方法,根据后来数据某个具体的影响因子组合数据单元计算该影响因子组合数据单元出现前后的信息增益,提出基于信息增益的TF‑IDF改进算法对之前的权值进行修正,考虑了影响因子组合数据单元在各个分类间的分布情况对影响因子组合权重计算的影响,从而提高了影响因子组合权重的计算精度。监控分为训练阶段和监控阶段,首先我们通过RPC获取样本数据流,最开始的一部分数据我们用来训练得到影响因子组合权值表,并且根据影响因子组合权值构造出加权朴素贝叶斯分类器。后来的数据用来监控,通过改进的TF‑IDF算法对权值表进行动态更新,监控时调用加权朴素贝叶斯分类器,得到监控结果。
  • 一种加权分类web服务qos监控方法
  • [发明专利]一种AdaBoost算法中弱分类器的同步选取、加权、排序方法-CN201610917244.5在审
  • 曹万鹏 - 北京工业大学
  • 2016-10-20 - 2017-03-22 - G06K9/62
  • 本发明公开一种AdaBoost算法中弱分类器的同步选取、加权、排序方法,包括初始化GA算法参数设置,初始弱分类器集合、权值与对应排列顺序设置,GA算子更新,适应度计算,GA算法实现。通过智能的方式、基于对分类精度的追求,不但给出了最优的弱分类器组合加权方案,而且同步的给出了弱分类器排序的最佳方案。本发明不同于以往基于人为经验的弱分类器组合选取和加权方法,同时增加了对分类器排序方案考虑,采用GA优化算法搜索弱分类器选择、加权与排序的最佳方案,使得最终基于AdaBoost算法训练得到的分类器分类效果更佳最后,应用本文方法进行了笔迹鉴权,实验结果证明利用本文算法,一系列弱分类器经过更合理选择、加权与排序之后,分类性能明显提高。
  • 一种adaboost算法分类同步选取加权排序方法
  • [发明专利]锁相环电路-CN201710024225.4有效
  • 卡维·坎纳什;艾沃特-简·波尔;马塞尔·范德热韦尔 - 恩智浦有限公司
  • 2017-01-13 - 2022-08-05 - H03L7/089
  • 一种锁相环电路,其包括:相位检测器,其被配置成比较输入信号的相位与反馈信号的相位以便提供向上相位信号和向下相位信号;振荡器驱动器,其被配置成:应用向上加权值到向上相位信号以便提供加权过的向上相位信号;应用向下加权值到向下相位信号以便提供加权过的向下相位信号;以及组合加权过的向上相位信号与加权过的向下相位信号以便提供振荡器驱动器输出信号;以及控制器,其被配置成:设置向上加权值和向下相位加权为不相等的加权值的第一集合,以及如果锁相环电路的操作信号达到限制值而不满足阈值,那么用不相等的加权值的第二集合替换不相等的加权值的第一集合。
  • 锁相环电路
  • [发明专利]一种基于组合支持向量机的风电场短期风速预测方法-CN201710347542.X在审
  • 张妍;王旭光;黄宇 - 华北电力大学(保定)
  • 2017-05-17 - 2017-09-22 - G06Q10/04
  • 一种基于组合支持向量机的风电场短期风速预测方法,分析原始风速序列的混沌特性,用C‑C算法计算风速序列的嵌入维数m和延迟时间τ,构建输入输出数据集并分成训练集和验证集;在训练集上建立基于不同核函数的支持向量机单项预测模型,并用综合学习策略粒子群优化算法确定关键参数;在验证集上采用基于诱导有序加权调和平均算子的变权系数组合预测法确定各单项模型的权系数,分别进行预测,对预测结果加权求和,得到一步风速预测结果。确定了更为合理的模型输入向量,保证了组合预测中各单项预测模型之间的差异性;组合加权系数根据单项模型预测精度自适应变化,提高了组合预测精度。尤其适用于风电场风速预测。
  • 一种基于组合支持向量电场短期风速预测方法

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