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]微带线建模方法、装置及相关设备-CN202111174684.3有效
  • 石昊云;张莽;史哲;郭嘉帅 - 深圳飞骧科技股份有限公司
  • 2021-10-09 - 2022-02-11 - G06F30/394
  • 本发明涉及电子技术领域,提供一种微带线建模方法、装置及相关设备,所述方法包括步骤:基于预设工艺条件设计不同长度、宽度的微带线结构;对所述微带线结构进行仿真,获取散射参数;将所述散射参数进行转换得到实际等效相对介电常数和实际特征阻抗;基于所述微带线的长度、宽度、以及所述实际等效相对介电常数,对经验等效相对介电常数模型进行修正,得到修正后的等效相对介电常数模型;基于所述实际特征阻抗以及修正后的等效相对介电常数模型,对经验特征阻抗模型进行修正本发明获得的修正模型比传统经验模型的表达更准确。
  • 微带建模方法装置相关设备
  • [发明专利]一种热力站历史能耗数据异常值处理方法及装置-CN202111265938.2在审
  • 李昕 - 博锐尚格科技股份有限公司
  • 2021-10-28 - 2022-03-25 - G06F30/27
  • 该方法包括:获取热力站历史能耗数据,所述历史能耗数据包括一定时间段内历史能耗与平均温度的对应关系;基于经验值去除所述历史能耗数据中热力站未开启和热力站异常开启的异常数据;基于数据统计确定历史能耗数据的正常数据分布范围,去除所述正常数据分布范围之外的异常数据;基于聚类算法对上述处理之后的历史能耗数据进行聚类分析,去除经聚类分析获得的异常数据。可见,本发明利用基于经验值、基于数据统计和聚类算法,一步步地去除热力站历史能耗中的数据异常值,克服了现有技术中仅基于经验值或基于数据统计无法完全去除数据异常值的缺陷,为后续建模提供干净的数据。
  • 一种热力历史能耗数据异常处理方法装置
  • [发明专利]基于统计的捕获判别方法-CN201110262607.3有效
  • 林世俊;石江宏;陈辉煌 - 厦门大学
  • 2011-09-06 - 2012-04-18 - G01S19/29
  • 然后对全部数据段分别进行捕获处理,每一个数据段得到一个最高相关峰值,将该最高相关峰值所对应的伪码相位和载波频率结果,作为该数据段的暂时捕获结果暂存;最后判断所有已暂存的暂时捕获结果中相同者数量,用一个经验常数与该数量进行比较;若该数量大于或等于经验常数,则判定为捕获成功,并且该值的暂时捕获结果即输出为捕获结果;若该数量小于经验常数,则判别为捕获失败。
  • 基于统计捕获判别方法
  • [发明专利]材料光学常数的确定方法、材料数据库的扩展方法及装置-CN201910500995.0有效
  • 任梦昕;刘进超;张迪;许京军 - 南开大学
  • 2019-06-11 - 2023-06-13 - G01N21/21
  • 本申请涉及一种材料光学常数的确定方法、材料数据库的扩展方法及装置。所述材料光学常数的确定方法,包括获取椭偏测试参数向量,利用机器学习模型得出与所述椭偏测试参数向量对应的材料光学常数。所述机器学习模型包括椭偏测试参数向量和材料光学常数之间的映射关系。所述材料光学常数的确定方法利用所述机器学习模型实现对椭偏测试参数向量的自动化拟合。所述材料光学常数的确定方法使用的机器学习模型计算出材料的光学常数,不再依赖实验人员的经验,降低了对操作人员的要求,并且计算材料的光学常数时加快了数据曲线的拟合速度、提高了运算效率。
  • 材料光学常数确定方法数据库扩展装置
  • [发明专利]一种基于相关关系的地铁施工长时监测异常信息挖掘方法-CN202110768010.X在审
  • 李炜明;沙梦宜;连杰 - 武汉轻工大学
  • 2021-07-07 - 2021-11-05 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种基于相关关系的地铁施工长时监测异常信息挖掘方法,包括采集施工现场监测数据,建立数据仓库;针对所述数据仓库进行数据选择,确定地下连续墙的累计变形数据为研究对象;计算同一测点不同深度处的地下连续墙累计变形的相关系数,确定相关系数的经验参考阈值,对比各深度处地下连续墙的相关系数与经验参考阈值,搜索判断每一深度处地下连续墙的监测数据中存在的异常数据;将某深度处的地下连续墙监测期进行时间窗口划分,计算各时间窗口下的地下连续墙累计变形的相关系数,定位异常数据;基于各深度处定位的异常数据,得到基于相关关系的长时监测异常信息的数据挖掘结果,对实际工程风险进行预警。
  • 一种基于相关关系地铁施工监测异常信息挖掘方法

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