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]一种湖泊营养状态评价方法及其应用-CN202010669233.6有效
  • 朱元荣;廖海清;孙福红;高可伟;吴丰昌 - 中国环境科学研究院
  • 2020-07-13 - 2021-02-05 - G16C10/00
  • 本发明公开了一种湖泊营养状态评价方法及其应用,所述评价方法,包括:步骤a、测定湖泊沉积物样品中的总有机磷组分,计算沉积物样品中活性单酯磷比例;步骤b、根据湖泊水质参数的营养状态指数,计算湖泊营养化综合指数;步骤c、根据活性单酯磷比例和湖泊营养化综合指数,构建活性单酯磷比例LMP和湖泊营养化综合指数TLI的关系模型;步骤d、采用活性单酯磷比例LMP%对湖泊营养类型进行划分评价;所述应用为该评价方法在内源释放抑制和本发明建立了沉积物中活性单酯磷比例LMP%与传统湖泊富营养化状态关系,为沉积物中磷污染程度判断与湖体富营养化程度关系提供了重要途径。
  • 一种湖泊营养状态评价方法及其应用
  • [发明专利]一种证券行业指数计算系统及其方法-CN200510059185.4无效
  • 徐志伟;王海军;蔡季萍;李伟 - 中国科学院计算技术研究所
  • 2005-03-24 - 2006-09-27 - G06Q40/00
  • 本发明涉及计算机应用技术领域,特别是一种证券行业指数计算系统及其方法。指数计算系统依据A/C/S结构进行功能划分,应用、计算和存储三个部分相互作用,相互依赖。整个系统采用客户端/服务端模式设计实现,服务端采用Linux机群系统,使用并行算法进行指数的实时和回溯计算,并通过磁盘阵列实现对重要数据的可靠保存。客户端可以进行查询、展示。方法包括:指数的实时计算和回溯计算方法。实时计算程序用来实时的读取行情数据。回溯计算处理中,充分利用机群服务器的多节点处理能力,读取计算参数数据和历史行情数据,并把计算出来的结果汇总送到数据库中保存。
  • 一种证券行业指数计算系统及其方法
  • [发明专利]一种面向新词义原推荐的相似性判别方法及系统-CN202211702267.6在审
  • 白宇 - 沈阳航空航天大学
  • 2022-12-29 - 2023-03-28 - G06F40/279
  • 本发明公开了一种面向新词义原推荐的相似性判别方法及系统,包括:在HowNet的词表词集合中,通过相似性判别模型选择与新词相似的词语构成相似词集合;根据相似词集合的全部词语、词语对应的概念义项及其义原,构建局部“词语‑义项‑义原”关系网络;基于网络节点重要性排序方法进行义原节点的选择,根据义原节点的标准化度中心性和介性中心度,生成义原节点的推荐指数,评估义原节点的重要度,以相似词语集合为桥梁建立了未登录词与义原的关联关系,通过推荐指数完成未登录词的候选义原的排序选择,用于通过新词对
  • 一种面向词义推荐相似性判别方法系统
  • [发明专利]基于深度指数激励网络的早期故障诊断方法-CN202310671391.9有效
  • 钟百鸿;赵明航;钟诗胜;林琳;张永健 - 哈尔滨工业大学(威海)
  • 2023-06-08 - 2023-08-22 - G06F18/241
  • 本申请属于故障诊断技术领域,具体为一种基于深度指数激励网络的早期故障诊断方法,包括以下步骤:开始;数据预处理;微弱故障信息自适应放大;网络权重优化;早期故障诊断;结束。本申请解决早期故障特征微弱、易被噪声淹没造成诊断精度不高的问题,通过提供更强的注意力关注重要的信息来提高早期故障诊断准确率;与传统注意力机制相比,优势体现在两个方面,一是提供更大的权重,二是提供更宽的权重取值范围,有利于放大重要的信息。同时,该方法可以端到端地进行训练,并且指数激励注意力权重能够自适应设置;不仅可用于机械设备故障诊断领域,还可用于其它可能含噪声的模式识别任务。
  • 基于深度指数激励网络早期故障诊断方法
  • [发明专利]一种基于基尼指数的区间值模糊粗糙集属性选择方法-CN201710495126.4在审
  • 代建华;郑国杰 - 天津大学
  • 2017-06-26 - 2017-12-05 - G06F17/18
  • 本发明提供一种基于基尼指数的区间值模糊粗糙集属性选择方法,包括如下步骤步骤一,选取区间值决策系统IVDS=(U,C∪D),其中U是论域,C是条件属性集,D是决策属性集,给出相似率α和停止条件ε;步骤二,利用RBD相似度构建步骤一中论域U中每个对象的相似度矩阵;利用相似率α,获得论域U中每个对象ui相对于其他对象uj的α‑相似类;步骤三,计算条件属性集C中所有属性的基尼指数fullG=Gini(U,D,C)fullG=Gini(U,D,C)等步骤;该方法将基尼指数引入粗糙集,定义了属性重要度公式,提出了区间值的属性选择算法。
  • 一种基于指数区间模糊粗糙属性选择方法

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