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]一种双解码充电控制系统、控制方法及电子设备-CN202011554200.3有效
  • 许建昆;邵礼斌;赵祖文 - 深圳劲芯微电子有限公司
  • 2020-12-24 - 2023-05-16 - H02J7/00
  • 用于接收第一充电协议信号并对第一充电协议信号进行滤波处理后输出滤波信号的滤波模块;用于按预设采样频率对滤波信号进行标准采样后解码输出标准解码信号的标准解码模块;用于根据滤波信号的电平长度对滤波信号进行模糊采样后解码输出模糊解码信号的模糊解码模块;用于根据接收到的选择指令选择标准解码模块或模糊解码模块开启,以及根据接收到的标准解码信号或模糊解码信号进行充电协议通信的切换控制模块。本发明实施例通过采用双解码方式,在不同应用或设备下可灵活切换选择相应的解码方式进行解码,确保充电过程充电协议信号解码的准确性,提高充电稳定性和可靠性。
  • 一种解码充电控制系统控制方法电子设备
  • [发明专利]模糊逻辑控制与优化系统-CN200980108358.3有效
  • 娄新生 - 阿尔斯托姆科技有限公司
  • 2009-03-02 - 2011-01-26 - G05B13/02
  • 用于优化发电装置的控制系统(300)包括化学环路,其具有用于接收输入信号(369)的输入端和用于输出输出信号(367)的输出端,和可操作地连接到化学环路的分层模糊控制系统(400)。分层模糊控制系统(400)包括多个模糊控制器(330)。分层模糊控制系统(400)接收输出信号(367),基于所接收的输出信号(367)优化输入信号(369),并且输出优化的输入信号(369)至化学环路的输入端从而以优化方式控制化学环路的过程。
  • 模糊逻辑控制优化系统
  • [发明专利]一种基于间接测温方式的开关柜故障模糊诊断方法-CN201610586572.1有效
  • 郭晨华;杨志强 - 杨志强
  • 2016-07-22 - 2019-08-27 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种基于间接测温方式的开关柜故障模糊诊断方法。本发明是在已有的开关柜间接测温故障诊断方法基础上,进行进一步的优化,综合运用各种不同的间接测温故障诊断方法,从而制定出多项不同的故障诊断指标。根据模糊性的来源和状态,应用模糊诊断理论和模糊算法,编制了各种诊断指标的模糊隶属度函数,进而构造出与故障状态等级相关的隶属度矩阵,经过相关性的模糊矩阵运算,得到相对高可信度的故障状态等级的诊断结论。本发明使诊断的结论更准确,避免了因任何单一的一种诊断指标的模糊性而带来的结论不确定性。
  • 一种基于间接测温方式开关柜故障模糊诊断方法
  • [发明专利]一种基于稠密网络的显微镜图像去模糊方法-CN202010311696.5有效
  • 刘华锋;李玥 - 浙江大学
  • 2020-04-20 - 2023-04-18 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于稠密网络的显微镜图像去模糊方法,其通过深度学习的方法,学习了荧光显微镜模糊的采集图像与采用理查德森‑露西去卷积算法获得的样本估计之间的去模糊的关系,来实现对荧光显微镜采集的数据的去模糊处理本发明采用传统的理查德森‑露西去卷积算法来获得网络结构的标签,保证了网络学习的可靠性;当测试数据输入搭建的通用稠密网络时,输出能够较好地荧光显微镜的去模糊,并且使用稠密网络进行去模糊的效率高于传统联合去卷积算法,并且采用非迭代的去模糊方式,解决了传统迭代算法的迭代停止标准难以选择的问题。
  • 一种基于稠密网络显微镜图像模糊方法
  • [发明专利]一种面向移动群智感知的细粒度位置模糊度量的隐私保护方法-CN202010523255.1在审
  • 於志文;王皓;崔禾磊;郭斌 - 西北工业大学
  • 2020-06-10 - 2020-10-02 - G06F21/62
  • 本发明提供一种面向移动群智感知的细粒度位置模糊度量的隐私保护方法,包括以下步骤:参与者根据自己的隐私需求在所使用的终端设备上设置位置隐私模糊等级;所述参与者使用的终端设备发送真实位置给终端设备上的位置隐私模块,依据模糊等级通过模糊模型将所述参与者的真实位置模糊化;所述终端设备将模糊后的位置发送给移动群智感知平台;所述移动群智感知平台依据接收到的所述终端设备发来的模糊后的位置信息,进行任务查询处理;所述移动群智感知平台将查询结果以列表方式呈现到参与者所使用的终端设备上通过此方法就完成了参与者通过全局模糊位置查询任务并接受任务的过程,保护了参与者的位置隐私泄露问题。
  • 一种面向移动感知细粒度位置模糊度量隐私保护方法
  • [发明专利]基于自适应模糊核估计的深度去模糊方法-CN202210648028.0在审
  • 张艳宁;朱宇;衡琪;杨钰祺;黄剑;李朋远;孙瑾秋 - 西北工业大学
  • 2022-06-08 - 2022-08-02 - G06T5/00
  • 本发明提供了一种基于自适应模糊核估计的深度去模糊方法,使用公共GoPro数据集上进行训练和评估,采用UNet结构设计深度卷积神经网络,训练深度卷积神经网络后,基于训练所得深度卷积神经网络来进行图像去模糊本发明增强编码器捕获的相应浅层特征的表达,并细化了浅层特征,并促使它们更加注意模糊区域,扩大了感受野并向网络提供丰富的多尺度信息,无需额外的约束信息和显式估计就可以学习模糊输入图像每个像素位置的模糊核,以具备非均匀模糊的处理能力和更好的泛化能力,将网络输出的模糊核映射与融合映射与原始图像进行融合即可以得到最终的清晰图像,通过学习的方式学习融合图的权重,使得复原得到的图像更加真实,鲁棒性更强。
  • 基于自适应模糊估计深度方法
  • [发明专利]基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器-CN202210650416.2在审
  • 张雄涛;翁江玮;蒋云良;刘勇;孙丹枫 - 湖州师范学院
  • 2022-06-09 - 2022-10-14 - G06K9/62
  • 本发明提出了一种基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器,包括特征学习模块和知识推理模块;所述特征学习模块为基于卷积神经网络的特征学习模,将原始数据作为基于多层次特征融合的深度TSK模糊分类器的输入,特征学习模块采用局部连接的方式(即卷积核)提取局部信息,并通过逐层的神经表达获得隐含层的深度特征从原始数据中自动提取深层特征;所述知识推理模块为基于TSK模糊分类器的知识推理模块,将深度特征作为模糊规则的训练参数,采用FCM聚类算法生成模糊规则的前件参数,利用原始数据对模糊规则的后件参数进行训练。通过融合卷积神经网络的特征提取能力和模糊表示的不确定性处理能力,形成了一种更易于理解的深层TSK模糊分类器。
  • 基于多层次特征融合深度tsk模糊分类

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