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]一种鉴别大曲贮存时间的方法-CN202210381958.4有效
  • 韩莹;牟明月;涂华彬;杨玉波;陈定崑;程艳波;何姗姗 - 贵州茅台酒股份有限公司
  • 2022-04-12 - 2023-04-21 - G01N30/02
  • 本发明属于白酒制造的技术领域,具体涉及一种鉴别大曲贮存时间的方法,根据大曲中的乳酸含量以及风味物质组分的含量鉴别大曲的贮存时间,所述风味物质组分包括乙酸,异丁酸,丁酸,异戊酸,戊酸,己酸,2,3‑丁二醇本发明通过对不同贮存时间大曲中的乳酸含量以及风味物质组分的含量信息进行分析,发现不同贮存时间的大曲在乳酸含量及风味物质组分的含量上存在一定差异性,从而建立了一种基于乳酸及风味物质组分含量差异的大曲贮存时间的鉴别方法,该方法能更科学准确的判断大曲贮存时间,同时,也为大量未知贮存时间的大曲提供了新的鉴别方法,且该鉴别方法准确率较高,判别效果较好。
  • 一种鉴别大曲贮存时间方法
  • [发明专利]基于特征降维的SAR目标鉴别方法-CN201410446772.8有效
  • 杜兰;李莉玲;王鹏辉;王斐;刘宏伟 - 西安电子科技大学
  • 2014-09-03 - 2017-05-24 - G06K9/62
  • 本发明公开了基于特征降维的SAR目标鉴别方法,涉及SAR图像自动目标识别中目标鉴别方法的研究,尤其涉及一种基于特征降维的SAR目标鉴别方法。对训练样本集进行降维得到降维训练样本集,求取降维训练样本集的概率密度函数;步骤3,对SAR测试图像进行预处理,并构建测试样本;步骤4,利用最优降维矩阵对测试样本进行降维,得到降维测试样本,求取降维测试样本的似然概率,用贝叶斯分类器进行鉴别本发明主要解决了小样本情况下的SAR目标鉴别问题。本发明的鉴别性能相比现有技术有明显的提高,可以用于SAR目标鉴别
  • 基于特征sar目标鉴别方法
  • [发明专利]基于纹理分析的艺术品鉴别方法-CN200810037395.7有效
  • 朱建国;顾业烜 - 上海锦渡信息科技有限公司
  • 2008-05-14 - 2009-11-18 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于纹理分析的艺术品鉴别方法。所述艺术品鉴别方法包括:选取真品上具有可辨识性的采集点,记录采集点的位置信息,且获取采集点的匹配基准图像;根据真品采集点的位置信息,获取鉴别作品上对应采集点的匹配鉴别图像;基于高斯核差分算子,获取匹配基准图像和匹配鉴别图像上的纹理特征点本发明鉴别方法通过艺术品本身纹理的唯一性实现了真伪鉴别功能;不需要加入其他额外物质,不会破坏艺术品本身的结构,容易推广、应用。
  • 基于纹理分析艺术品鉴别方法
  • [发明专利]刺玫果黄酮有效部位的薄层鉴别方法-CN201410823341.9无效
  • 钟方丽;王晓林;杨英杰;薛健飞;陈帅;梁力文;刘艳文 - 吉林化工学院
  • 2014-12-26 - 2015-03-25 - G01N30/90
  • 本发明公开了一种刺玫果黄酮有效部位的薄层鉴别方法,属于中药鉴别技术领域。本发明涉及一种中药材有效部位中的主要成分的薄层鉴别方法及最佳薄层鉴别条件。主要发明内容:取刺玫果黄酮有效部位的供试品溶液、芦丁、金丝桃苷或槲皮素对照品溶液,用微量注射器点样于层析硅胶(G)-薄板(铝箔片基)上,芦丁和金丝桃苷薄层鉴别采用醋酸乙酯-甲酸-水展开体系,槲皮素薄层鉴别采用苯3乙醇溶液为显色剂,根据供试品溶液、对照品溶液出现斑点的位置与颜色定性地判断供试品溶液中所含主成分的种类,为刺玫果黄酮有效部位的质量控制提供了一种专属性较强、操作方便、简单的薄层鉴别方法
  • 刺玫果黄酮有效部位薄层鉴别方法
  • [发明专利]一种无损广陈皮快速鉴别方法-CN202211224587.5在审
  • 陈志维 - 东莞广州中医药大学研究院
  • 2022-10-09 - 2023-04-04 - G06V20/68
  • 本发明涉及广陈皮鉴别技术领域,具体为一种无损广陈皮快速鉴别方法,该无损陈皮快速鉴别方法如下:第一步:图像采集,将样本展平后放置于观察台上,设置放大倍数为8.3倍,调节合适亮度,采集样本外表面图像。本发明通过结果可知,相比人工特征提取方法,卷积神经网络可有效提取图像高级特征,能较为准确鉴别出广陈皮与非广陈皮,通过有效的网络筛选与优化利于提高鉴别准确度,在数据集较大时比传统机器学习方法有更好的应用前景
  • 一种无损陈皮快速鉴别方法

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