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]最优化问题的最优解运算装置和最优化问题的最优解运算方法-CN202080101526.2在审
  • 服部润也;远藤雅也;大曲祐子 - 三菱电机株式会社
  • 2020-06-04 - 2023-02-07 - G05B13/02
  • 本发明的最优化问题的最优解运算装置经由更新部所进行的处理来运算针对所输入的最优化问题的解。最优化问题的最优解运算装置包括:初始条件生成部,其生成针对最优化问题的可执行初始解和等式约束集合;及最优化运算部,其进行从评价函数生成的联立一阶方程式的求解运算,并运算使评价函数最小化或最大化的解即评价解最优化运算部的收敛判定部在残差范数变为收敛判定阈值以下的情况下判定为迭代解收敛,并将判定为收敛的迭代解作为评价解来输出,其中,上述收敛判定阈值是预先设定的第一阈值、与基于缓和参数和初始残差范数设定的第二阈值中的任一个更新部判定为不需要等式约束集合的更新,并且在收敛判定阈值为第一阈值的情况下将评价解决定为最优解,将最优解作为针对最优化问题的解即输出解来输出。
  • 优化问题最优解运装置方法
  • [发明专利]最优方法搜索方法以及最优方法搜索系统-CN200980163282.4有效
  • 吉信真之 - 吉信真之
  • 2009-11-10 - 2012-10-03 - G06N3/00
  • 一种最优方法搜索方法以及最优方法搜索系统,通过在神经网络中采用遗传算法,使得能够搜索比以往更有效率的用于解决问题的最优方法。本发明具备:执行部(1),其利用采用了遗传算法的神经网络来搜索最优方法,通过该方法来实施动作;以及评价部(2),其生成对该执行部发送的初始设定,并且在执行部的动作结束后对动作内容进行评价,通过使执行部(1)实施多次动作,来从多个导出的该动作结果中,将进行了最有效率的动作的对执行部(1)发送的初始设定作为最优方法而导出。由此,即使如[0024]、[0025]中所述那样利用神经网络,也能够小规模且有效率地搜索最优方法。
  • 最优方法搜索以及系统
  • [发明专利]最优化系统-CN201510089796.7有效
  • 藤江真也;田原铁也 - 阿自倍尔株式会社
  • 2015-02-27 - 2018-04-17 - G05B19/418
  • 本发明的最优化系统不进行复杂的设定就能使处于达到稳定状态之前的过渡状态时的最优性提高。具有对控制对象(5)进行控制的多个控制部(41);将用于控制部的控制的变量最优化并计算出该变量的目标值的最优化部(21);对是否为最优化机会损失状态进行检测的机会损失检测部(31),最优化机会损失状态表示在至稳定状态之前的过渡状态下,与基于最优化部所算出的目标值执行控制部的控制相比,能将控制对象的控制状态更加提高至最优的状态的状态;和目标值修正部(32),在机会损失检测部检测到为最优化机会损失状态的情况下,对目标值进行修正以使控制状态更加接近最优的状态
  • 优化系统
  • [发明专利]混合最优求解-CN201280061099.5在审
  • G-H·莫尔;X·诺德特 - 国际商业机器公司
  • 2012-12-05 - 2014-08-27 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种包括以下操作的用于在计算机化的多约束问题空间中选择优化的求解的方法、系统和计算机程序产品:接收用于优化的线性函数;接收用于线性函数的约束集;使用线性编程求解器来确定用于线性函数和初始约束的第一最优求解;除了初始约束之外还使用第一最优求解来创建新约束集作为约束;通过向线性函数添加松弛变量的二次目标来创建新二次函数;以及使用二次编程求解器来确定对二次函数和新约束的求解。
  • 混合最优求解
  • [发明专利]网页最优-CN201080024233.5无效
  • D·L·班诺拉;A·安格尔 - 克德科软件股份有限公司
  • 2010-06-01 - 2012-11-28 - G06F17/00
  • 一种送交网页的方法,包括将初始网页分成服务器端的可执行部分和服务器端的静态部分。所述服务器端的静态部分被替换为标识符,然后,创建客户机端的可执行程序,其将用所述服务器端的静态部分来替换所述标识符。可以这样压缩客户机端的可执行程序:以初始格式保存服务器端的可执行部分。响应于客户机请求,所述网络服务器执行产生的程序并将所述输出传输到所述请求客户机。在所述客户机处,必要时解压缩所述响应,并且执行客户机端的可执行程序,以将所述服务器端的静态部分与所述服务器端的执行结果相结合。
  • 网页优化
  • [发明专利]基于最优参数模型的多音符估计方法及装置-CN202211723196.8在审
  • 陈立兴;朱成喜;于冬梅;韩晓新 - 江苏理工学院
  • 2022-12-30 - 2023-07-14 - G10L25/51
  • 本发明提供一种基于最优参数模型的多音符估计方法及装置,方法包括:构建最优参数模型;根据最优参数模型得到待检测音乐信号的最优参数:最优帧长、最优帧移、最优窗函数、最优谱和最优拟合方法;基于最优参数构建待检测音乐信号对应的包含所有单音符信号的指定类型谱矩阵;基于最优参数构建待检测音乐信号的指定类型谱向量;根据指定类型谱矩阵和指定类型谱向量得到待检测音乐信号的权系数向量;基于最优拟合方法和权系数向量得到待检测音乐信号的多音符估计结果。由此,构建最优参数模型,根据最优参数模型得到各个最优参数,并基于最优参数实现多音符估计,克服了凭主观经验设置参数的局限性,从而大大提高了多音符估计精度。
  • 基于最优参数模型多音估计方法装置

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