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]一种基于随机森林改进的特征选择方法-CN202310309761.4在审
  • 周文进;安云飞;苗世迪 - 哈尔滨理工大学
  • 2023-03-28 - 2023-06-27 - G06F18/2113
  • 本发明公开了一种基于随机森林改进的的特征选择方法,包括以下步骤:先对完整数据集进行缺失值处理、离散化处理;其次建立传统随机森林模型,并计算传统模型准确,然后计算设定树木颗数时最佳树深度,以最佳深度重新生成随机森林,并且计算新生成森林中每棵树的准确,选取准确靠前的一定百分比的树,然后通过计算各个树的数据相似度,排除相似度超过设定值且准确较小的树,最后计算最终准确,从而得到改进后的随机森林。导致分类器性能下降的原因往往是因为这些高维度特征中含有无关特征和冗余特征,本发明基于随机森林的改进特征选择方法可以有效进行数据降维,可以实现较高的准确来达到选择最优子集的目的。
  • 一种基于随机森林改进特征选择方法
  • [发明专利]一种提高玻璃表面缺陷检测效率与准确的方法-CN202010144610.4有效
  • 尹玲;吕思杰;张斐;黎沛成;刘宜杰 - 东莞理工学院
  • 2020-03-04 - 2023-03-03 - G06V10/774
  • 本发明涉及目标检测与识别领域,公开了一种提高玻璃表面缺陷检测效率与准确的方法,包括如下步骤:提取缺陷样本,输入fster‑rcnn、ssd、Yolov3目标识别网络训练学习,保存学习后的模型;使用fster‑rcnn、ssd、Yolov3目标识别网络训练学习后的模型进行图像检测与识别,得到目标识别网络的图像检测准确;比较fster‑rcnn、ssd、Yolov3目标识别网络的图像检测准确的大小,按准确从大到小的顺序分配权重,组合fster‑rcnn、ssd、Yolov3目标检测网络得到组合分类器来训练得到综合准确,记为accuracy1;动态权重组合fster‑rcnn、ssd、Yolov3目标识别网络训练学习后的模型本方法有利于提高检测效率和准确
  • 一种提高玻璃表面缺陷检测效率准确率方法
  • [发明专利]一种显示模组的制造工艺-CN201510487499.8在审
  • 吴善雅;唐志舜;陈俊俊;王思元 - 上海和辉光电有限公司
  • 2015-08-10 - 2015-10-21 - G09F9/33
  • 其中一种显示模组的制造工艺,在显示单元的非贴合面上设置第一定位标识进行定位,与功能片上对应的参考定位标识对位贴合完毕后,对第一定位标识进行擦除处理,定位准确高、定位效果好,操作简单,且成本低。另一种显示模组的制造工艺,采用在显示单元的贴合面上设置在可见光下不可见的第二定位标识进行定位,与功能片上对应的参考定位标识对位贴合完毕后,不影响显示模组的外观,且不需要对第二定位标识进行擦除处理,定位准确高、定位效果好,操作简单,且成本低,贴合效率更高。
  • 一种显示模组制造工艺
  • [发明专利]缺陷检测方法及检测装置-CN202011253928.2在审
  • 虞斌;赵丽娜;王桂合 - 艾聚达信息技术(苏州)有限公司
  • 2020-11-11 - 2022-05-13 - G06T7/00
  • 本发明涉及一种缺陷检测方法和缺陷检测装置,其中该方法包括:第一检测步骤:于AOI系统设置一缺陷模板并检测缺陷模板的缺陷类型,得到第一检测结果,若第一检测结果准确,则输出,否则进行第二检测步骤;第二检测步骤:将缺陷模板传输给AI模型,以检测缺陷模板的缺陷类型,得到第二检测结果,并计算AI模型的检测准确,若第二检测结果准确且检测准确符合设定阈值,则输出第二检测结果并对AI模型进行训练,若检测准确小于设定阈值,进行第三检测步骤;第三检测步骤:将缺陷模板传输给复检系统,以将缺陷模板与预设模板进行匹配检测,得到第三检测结果,并计算复检准确,若复检准确符合设定阈值,则输出第三检测结果并对AI模型进行训练。
  • 缺陷检测方法装置

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