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]钢材性能预测模型的训练方法、预测方法及设备-CN202210460549.3在审
  • 罗波;韩立伟;高茂林;葛林楠;胡亚男;陈涛 - 河钢股份有限公司承德分公司
  • 2022-04-24 - 2022-07-29 - G06N3/04
  • 本发明提供一种钢材性能预测模型的训练方法、预测方法及设备。该训练方法包括:获取目标型号的钢材的多条生产数据;根据多条生产数据中的成分含量数据,将多条生产数据中属于同一炉钢材的各条生产数据归并为该炉钢材对应的一条第一典型数据;根据各条第一典型数据中的工艺参数数据,将所有的第一典型数据中属于同一种工艺的各条第一典型数据归并为该种工艺对应的一条第二典型数据;根据各条第二典型数据中的力学性能数据,对全部或部分的第二典型数据进行复制,以得到训练样本集;根据训练样本集对贝叶斯神经网络进行训练,得到目标型号的钢材性能预测模型。本发明能够减小构建模时的计算量,提高钢材性能预测模型的准确性。
  • 钢材性能预测模型训练方法设备
  • [发明专利]一种胶结充填材料力学性能预测方法-CN201510219473.5在审
  • 邓雪杰;张吉雄;李百宜;安百富;康涛 - 中国矿业大学
  • 2015-04-30 - 2015-08-05 - G06Q10/04
  • 一种胶结充填材料力学性能预测方法,属于充填采煤的充填材料力学性能预测方法。利用改进的BP神经网络基于已有的数据样本,对未进行测试的配比材料力学性能进行预测。步骤:首先,选取胶结充填材料力学性能影响因素,如料浆浓度、干料配比,作为输入层节点;其次选取需要预测的力学性能指标,如坍落度、泌水率、不同龄期抗压强度,作为输出层节点;实验测试不同配比材料的力学性能值,所得数据作为训练样本和测试样本;确定输入输出向量,建立引入附加动量法和自适应学习速率改进的BP神经网络,并对网络进行训练和测试;最后,将需要预测的条件输入,即可输出对应的力学性能值。
  • 一种胶结充填材料力学性能预测方法

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