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]目标RCS测量中背景提取与抵消的最大时域处理方法-CN201610764605.7有效
  • 许小剑 - 北京航空航天大学
  • 2016-08-30 - 2018-11-09 - G01S7/41
  • 本发明公开了一种目标雷达散射截面(RCS)测量中背景提取与抵消的最大时域处理方法,该方法基于最大原理和固定背景零多普勒杂波(ZDC)提取的滑窗平均处理,利用低散射端帽等一类辅助测量体或者被测目标本身的原始RCS幅相测量数据,经数据域到时间域变换和最大门限处理,获得“最大”时域ZDC估计;在此基础上再经时间域到数据域的变换,从而获得数据域ZDC的“最大”似然估计,消除传统方法中辅助测量体信号残余分量对通过时域最大统计量门限处理,消除了ZDC估计值中辅助测量体散射信号的残余分量,从而提高了ZDC估计精度和后续背景抵消处理的有效性。
  • 目标rcs测量背景提取抵消最大概率时域处理方法
  • [发明专利]一种基于局部搜索的故障树最大最小割集求解方法-CN202011468276.4在审
  • 万海;李佳;罗炜麟;曾娟;赵杭;范科峰 - 中山大学
  • 2020-12-14 - 2021-04-02 - G06F16/901
  • 本发明涉及一种基于局部搜索的故障树最大最小割集求解方法,所述方法包括:S1:对故障树进行初始逻辑转换;获取布尔表达式;S2:根据布尔表达式,对部分最大可满足性问题建模;S3:使用基于局部搜索的启发式算法对部分最大可满足性问题实例进行求解;S4:最大最小割集结果转化:对S3的结果进行反转对数转换,求得最终最大最小割集及其联合概率。本发明利用部分最大可满足性问题并基于局部搜索这一高效的启发式方法来求解故障树的最大最小割集,以更优异的存储空间和求解性能寻找最可能引发系统故障的最小基本事件组合。可有效提高复杂故障树最大最小割集的求解效率。
  • 一种基于局部搜索故障最大概率最小求解方法
  • [发明专利]一种机器人语音识别方法-CN202011447106.8在审
  • 马国军;张奕凡;申佳玮 - 江苏科技大学
  • 2020-12-09 - 2021-03-26 - G10L15/02
  • 本发明公开了一种机器人语音识别方法,其特征在于,包括:获取语音信号;对语音信号提取静态特征信息、动态特征信息;对静态特征信息、动态特征信息进行语音匹配,当语音信号为第一次匹配时:从所有对应路径的匹配输出概率中获取最大与置信概率比较,当且最大大于置信概率时,则输出最大所对应的对应路径的输出内容;当最大小于置信概率时,则对获取的语音信号进行去声调处理,再将去声调的语音信号执行第二次匹配;当语音信号为第二次匹配时:输出所有对应路径的匹配输出概率概率最大的对应路径的输出内容
  • 一种机器人语音识别方法
  • [发明专利]基于基因调控网络的基因间最大最短路径查询方法-CN202211580333.7在审
  • 王烁涵;王之琼;曲璐渲;信俊昌;王炜祎祺 - 东北大学
  • 2022-12-09 - 2023-03-31 - G16B50/00
  • 本发明提供一种基于基因调控网络的基因间最大最短路径查询方法,涉及生物遗传技术领域。输入含有概率的基因调控网络、源顶点s和目标顶点t;设定合适的采样阈值,利用随机抽样的思想,根据边概率随机生成N个可能世界;根据搜索方法计算源顶点s到目标顶点t的最大最短路径候选集;根据抽样估计及概率近似方法对候选集中的所有路径进行估计,分析两种方法间的误差,最终得到最大最短路径。本发明提出适用于基因调控网络的查询算法,利用Carp‑Luby采样思想提出基于基因调控网络的最大最短路径估计值的计算方法,并通过数学方法对概率计算公式进行简化,提出的概率近似查询方法,既减少了采样次数
  • 基于基因调控网络最大概率路径查询方法
  • [发明专利]图像分类方法-CN202111074306.8在审
  • 吴佳辰 - 杭州朝厚信息科技有限公司
  • 2021-09-14 - 2023-03-17 - G16H30/40
  • 本申请的一方面提供了一种计算机执行的基于深度神经网络的图像分类方法,它包括:获取待分类图像;利用经训练的深度神经网络为所述待分类图像产生N个概率,所述N个概率分别与N个给定类别相对应;以及将所述N个概率中的最大与预定阈值进行对比,若所述最大大于所述预定阈值,则将所述待分类图像分类为所述最大所对应的给定类别,否则将所述待分类图像分类为“其他类”,其中,N为大于等于2的自然数。
  • 图像分类方法

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