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]一种确定系统概率重要和结构重要的方法-CN201610042955.2有效
  • 齐晓峰;崔铁军;耿晓伟;李莎莎 - 辽宁工程技术大学
  • 2016-01-22 - 2018-11-20 - G06F11/00
  • 本发明公开了一种系统概率重要和结构重要的方法,其特征在于,为了完善空间故障树理论,特别是离散型空间故障树对于系统实际运行过程中产生的具有离散性、随机性和模糊性的可靠性数据的适应性,提出了云化SFT方法随机性和模糊性特点,重构SFT的计算基础,即特征函数,进而在SFT计算中保留原始数据特征,使最终结果也能诠释原始数据特征,其包括如下步骤:首先构造云化特征函数,对系统进行事故树分析,根据分析结果计算云化概率重要分布和云化关键重要分布;本发明可用于确定系统可靠性分析中的云化概率重要分布和关键重要分布。
  • 一种系统概率重要结构方法
  • [发明专利]一种确定云化因素重要和因素联合重要的方法-CN201610042958.6在审
  • 崔铁军;耿晓伟;李莎莎 - 辽宁工程技术大学
  • 2016-01-22 - 2016-06-29 - G06F19/00
  • 本发明公开了一种确定云化因素重要和因素联合重要的方法,其特征在于,基于云化特征函数重构了因素重要分布和因素联合重要分布的计算方法,即形成了云化因素重要分布和云化因素联合重要分布;可将故障数据的不确定性较好的保留到最终结果,另一方面也使重要分布的计算方法和过程更为简单且方便计算;其包括如下步骤:首先构造云化特征函数,对系统进行事故树分析,根据分析结果计算云化因素重要分布和云化因素联合重要分布;本发明可用于确定系统的云化因素重要分布和云化因素联合重要分布
  • 一种确定因素重要联合方法
  • [发明专利]重要驱动的纹理压缩方法-CN201310076875.5有效
  • 汤颖;周展;范菁 - 浙江工业大学
  • 2013-03-11 - 2013-07-10 - G06T9/00
  • 重要驱动的纹理压缩方法,由两个部分组成:纹理图像压缩和解压。在压缩过程中,对于输入的纹理首先计算其控制图和重要信息图,然后使用重要驱动纹理压缩算法对原纹理进行压缩得到相应的压缩后纹理和控制图;在解压阶段,类似于图像类比,将压缩后的控制图和压缩后纹理以及原控制图分别作为输入具体包括:控制图计算、重要图计算、重要驱动的纹理压缩、基于图像类比的解压。
  • 重要驱动纹理压缩方法
  • [发明专利]一种地图道路网重要性评价方法-CN202210324791.8在审
  • 马超;熊顺;刘平芝;徐道柱;蒋丹妮;刘爱龙 - 中国人民解放军61540部队
  • 2022-03-30 - 2022-07-29 - G06T11/20
  • 本发明公开了一种地图道路网重要性评价方法,包括如下步骤:步骤1:构建道路网对偶图,将道路网中每条道路作为图中的节点,将道路之间的交叉作为两个节点的连线,形成道路网对偶图,在道路对偶图中,节点具有重要,节点间的连线是重要的流动通道;步骤2:初始化重要,为道路网中每一条道路设置一个初始重要P0,所有道路的初始重要均相同,可设置为1;步骤3:进行重要流动计算,逐条道路计算当前重要,道路的当前重要来自于其所有相连接的道路的重要流动,重复该步骤直到各个节点重要不再发生变化。本发明能够避免已有道路重要计算模型人为设置重要评价因子和各因子的权重问题,使计算结果更好科学、合理。
  • 一种地图道路网重要性评价方法

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