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[发明专利]使用替代位置葡萄糖测定来校准和维护非侵入式及可植入分析器的方法和装置-CN03805409.4无效
发明人： S·L·莫恩弗瑞;K·H·哈泽恩;T·L·茹齐蒂;T·B·布莱克;J·R·亨德森 -专利权人：三西斯医学股份有限公司
申请日： 2003-03-03 - 公布日： 2005-07-13 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：用于校准非侵入式或可植入的葡萄糖分析器的方法利用替代侵入式葡萄糖测定或非侵入式葡萄糖测定来校准非侵入式或可植入的葡萄糖分析器。在校准中使用替代侵入式或非侵入式葡萄糖测定允许将由于内建于校准模型中的采样方法，空间和时间变化造成的误差减至最低。另一方法使用非侵入式和替代侵入式葡萄糖测定与传统侵入式葡萄糖测定之间的统计相关性，来将非侵入式或替代侵入式葡萄糖浓度调整到传统侵入式葡萄糖浓度。葡萄糖分析器将非侵入式手指针刺测量计耦合到非侵入式葡萄糖分析器，用于嵌入于非侵入式分析器中的校准模型的校准、验证、适应和安全检查。
使用替代位置葡萄糖测定校准维护侵入植入分析器方法装置

[发明专利]非侵入式热消融装置与方法-CN201711201604.2有效
发明人：谢振杰;廖书贤;黄凯文;郭文正;江明宪 -专利权人：谢振杰
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： A61B18/04 文献下载
摘要：本发明提出一种非侵入式热消融方法，利用非侵入式热消融装置对病灶区域进行加热。所述非侵入式热消融方法包括：通过非侵入式热消融装置的磁场产生元件，在包括有液态金属的病灶区域产生时变磁场，以对病灶区域进行加热。此外，用于此方法的非侵入式热消融装置也被提出。
侵入消融装置方法

[发明专利]一种基于多任务学习的非侵入式电器识别方法及系统-CN202310016410.4有效
发明人：赵张梦茹;马骏;李军;余先礼;刘彤;吕丰 -专利权人：中南大学;湖南能源大数据中心有限责任公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多任务学习的非侵入式电器识别方法及系统，本方法通过获取多种电器的训练样本集和验证样本集；根据卷积神经网络，构建多任务学习的非侵入式电器识别模型；计算非侵入式电器识别模型的残差值；将多种电器的待预测样本输入至训练好的非侵入式电器识别模型中，获得非侵入式电器的识别结果；其中，训练好的非侵入式电器识别模型由残差值、验证样本集和训练样本集训练得到。本发明能够充分利用电器之间的内在联系，提高非侵入式电器识别的准确度。
一种基于任务学习侵入电器识别方法系统

[实用新型]一种基于非侵入式负荷辨识的分项计量电能表-CN202222431777.6有效
发明人：李琰;邓阳;徐天奇 -专利权人：云南民族大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G01R22/10 文献下载
摘要：本实用新型公开一种基于非侵入式负荷辨识的分项计量电能表，通过在现有的电能表放置仓背面开设安装窗口，通过安装窗口安装非侵入式负荷辨识模块安装板，在非侵入式负荷辨识模块安装板背面固定非侵入式负荷辨识模块，在电池表放置仓内安装智能电能表，将智能电能表背面与非侵入式负荷辨识模块安装板之间连接固定，并将智能电能表与非侵入式负荷辨识模块电连接，实现在现有电能表放置仓的基础上进行简单修改，不用改变现有智能电能表结构，即可实现非侵入式负荷辨识模块的安装的方式，实现将非侵入式负荷辨识模块集成于智能电能表所在电路，在电能表原有功能基础上补充更加精细化的分项计量功能。
一种基于侵入负荷辨识计量电能表

[发明专利]一种滑窗信号分解与卷积预测的非侵入式负荷检测方法-CN202211454275.3在审
发明人：殷林飞;韦劼;胡立坤 -专利权人：广西大学
申请日： 2022-11-21 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提出一种滑窗信号分解与卷积预测的非侵入式负荷检测方法，该方法主要通过滑动窗双边累积和方法得到暂态过程起止时间，分为两路，一路通过自适应噪声完备集合经验模态分解方法进行非侵入式负荷分解，将非侵入式负荷分解分量通过基于密度峰值的自适应聚类方法进行聚类；另一路通过双向门控循环单元非侵入式负荷预测方法进行预测；数据处理后将负荷预测图像、聚类图像、残量图像分别通过基于神经架构搜索网络模块和残差连接模块的深度卷积神经网络进行训练和学习，最终得到非侵入式负荷检测标签；所提一种滑窗信号分解与卷积预测的非侵入式负荷检测方法能提高非侵入式负荷检测速度和准确率，优化非侵入式负荷检测过程的计算量，降低误检概率。
一种信号分解卷积预测侵入负荷检测方法

[发明专利]基于机器学习的电力计量系统业务逻辑非侵入式防护方法-CN201911127446.X有效
发明人：吕志宁;罗伟峰;汪伟;李曼;李重杭;王慧琴;许爱东;蒋屹新;张宇南;丁俐夫;颜钢锋;徐铿;黎为;时侠圣;郭柠瑄 -专利权人：深圳供电局有限公司;中国南方电网有限责任公司;浙江大学华南工业技术研究院
申请日： 2019-11-18 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的电力计量系统业务逻辑非侵入式防护方法，本发明利用二级监测设备分别对参与该业务的所有电力终端设备进行非侵入数据的采集，结合电力智能计量系统的业务流程将数据进行多模块单一指标的时序关联，有效关联非侵入式数据的时序特征、多设备单一指标状态特征和业务流程，形成电力计量系统业务逻辑的非侵入式状态向量；结合非侵入式数据的特性，对原始的深度置信网络进行了改进，并添加了数据分割层以融合并降低非侵入式数据的长度与维数，通过改进的深度置信网络对含有时间信息的非侵入式状态向量进行攻击和故障特征特征提取，对检测到危险特征的数据进行离线预警，实现系统业务逻辑的非侵入式防护。
基于机器学习电力计量系统业务逻辑侵入防护方法

[发明专利]一种基于深度学习的非侵入式典型用户负荷分解方法-CN202310765808.8在审
发明人：王文豪;王锐;郭建宇;宋晓凯;俎洋辉;陈上吉;李锰;王洋;刘洋;林烽;郭新志;李斐 -专利权人：国网河南省电力公司经济技术研究院
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的非侵入式典型用户负荷分解方法，方法包括以下步骤：步骤1：基于空洞残差网络的非侵入式负荷分解；步骤2：考虑不同特征权重的非侵入式负荷分解；步骤3：计及多尺度负荷特征信息的非侵入式负荷分解；步骤4：基于深层长短时记忆多输出模型的非侵入式负荷分解；本发明具有提高对浅层网络高水平提取能力、有效地提高分解性能、增大感受野同时提取多尺度特征信息的优点。
一种基于深度学习侵入典型用户负荷分解方法

[发明专利]基于非侵入式负荷辨识的分项计量智能电能表-CN201810132483.9有效
发明人：刘建;祝宇楠;徐晴;田正其;段梅梅;黄奇峰 -专利权人：国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网公司;国网江苏省电力有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司
申请日： 2018-02-09 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G01R22/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于非侵入式负荷辨识的分项计量智能电能表，包括集成在智能电能表内部的非侵入式负荷辨识模块，所述非侵入式负荷辨识模块可印制在智能电能表的电路主板上，或者所述非侵入式负荷辨识模块通过连接器与智能电能表的电路主板相连接，且该非侵入式负荷辨识模块安装智能电能表表箱内或者安装在智能电能表模块放置仓内；所述非侵入式负荷辨识模块，用于对户内安装的各类负荷进行辨识，并分别各负载类型的分项计量结果，并输出对应的分项计量结果。本发明将非侵入式负荷辨识与现有的智能电能表融为一体，提升现有的智能电能计量水平，为用户提供更为丰富的用电信息，具有良好的应用前景。
智能电能表非侵入式辨识模块分项计量辨识电路主板连接器电能计量负载类型模块放置用电信息用户提供户内融为一体印制输出智能应用

[发明专利]一种非侵入式磁场取能装置及输出功率提升方法-CN202210902935.3有效
发明人：李春龙;鞠登峰;黄辉;叶宽;梁云;刘弘景;刘可文;曾鹏飞;高志东 -专利权人：国网智能电网研究院有限公司;国网北京市电力公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F30/373 文献下载
摘要：本发明提供的一种非侵入式磁场取能装置及输出功率提升方法，该输出功率提升方法包括：构建非侵入式磁场取能装置功率密度评估模型，非侵入式磁场取能装置包括磁芯及缠绕在磁芯上的取能线圈；将非侵入式磁场取能装置功率密度评估模型进行函数求导，得到功率密度关于磁芯的叠片边长与磁柱直径比例关系的导函数；根据导函数求解叠片边长与磁柱直径的最优比例；根据最优比例设计非侵入式磁场取能装置。在构建非侵入式磁场取能装置功率密度评估模型的基础上，通过设计叠片边长与磁柱直径间最优比例系数，有效提高了非侵入式磁场取能的功率密度。
一种侵入磁场装置输出功率提升方法

[实用新型]一种新型的电力负荷检测系统-CN201521123389.5有效
发明人：宋春晖;杜伟强;刘浩;冯丽;刘博;马骁;杨静;尹凯 -专利权人：天津求实智源科技有限公司
申请日： 2015-12-28 - 公布日： 2016-09-07 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本实用新型提供一种新型的电力负荷检测系统，其特征在于：包括侵入式负荷检测模块、数据通讯模块、非侵入式负荷检测模块，所述侵入式负荷检测模块用于对疑难负荷进行就地检测以获得表征该负荷运行特性的就地负荷电气特征参数并通过所述数据通讯模块上传至所述非侵入式负荷检测模块，所述非侵入式负荷检测模块在电力负荷系统总入口处采集电气信息，结合获取的就地负荷电器特征参数计算、获取整个系统中的负荷辨识结果分类。本实用新型的有益效果为：解决了由于单纯的非侵入式采集方法存在负荷检测盲区，不能覆盖整个辨识系统内所有负荷的问题，在非侵入式的基础上增加侵入式的辨识手段，最终实现整个检测系统内部的负荷检测及辨识的全覆盖。
一种新型电力负荷检测系统

[发明专利]遥控装置-CN202010180240.X在审
发明人：成善宝 -专利权人：诺威适骨科专科公司
申请日： 2015-04-28 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： A61B17/12 文献下载
摘要：根据一些实施例，提供用于非侵入式检测由非侵入式可调整可植入医疗装置产生的力和/或非侵入式可调整可植入医疗装置的尺寸改变的系统和方法。所述系统中的一些包含：非侵入式可调整植入物，其包含受驱动磁体；以及外部调整装置，其包含一个或多个驱动磁体和一个或多个霍尔效应传感器。所述外部调整装置的所述霍尔效应传感器经配置以检测所述非侵入式可调整植入物的所述受驱动磁体与所述外部调整装置的所述驱动磁体之间的磁场的改变。所述磁场的改变可用以计算由所述非侵入式可调整可植入医疗装置产生的所述力和/或所述非侵入式可调整可植入医疗装置的尺寸改变。
遥控装置

[发明专利]用于调整医疗植入物的外部调整装置-CN201580023108.5有效
发明人：成善宝 -专利权人：诺威适骨科专科公司
申请日： 2015-04-28 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： A61B17/58 文献下载
摘要：根据一些实施例，提供用于非侵入式检测由非侵入式可调整可植入医疗装置产生的力和/或非侵入式可调整可植入医疗装置的尺寸改变的系统和方法。所述系统中的一些包含：非侵入式可调整植入物，其包含受驱动磁体；以及外部调整装置，其包含一个或多个驱动磁体和一个或多个霍尔效应传感器。所述外部调整装置的所述霍尔效应传感器经配置以检测所述非侵入式可调整植入物的所述受驱动磁体与所述外部调整装置的所述驱动磁体之间的磁场的改变。所述磁场的改变可用以计算由所述非侵入式可调整可植入医疗装置产生的所述力和/或所述非侵入式可调整可植入医疗装置的尺寸改变。
用于调整医疗植入外部装置

[发明专利]一种非侵入式负荷电能表的实负荷检测方法及系统-CN201910952756.9有效
发明人：杜艳;王者龙;徐新光;郭亮;代燕杰;张志;陈祉如;王平欣;朱红霞;董贤光;杨杰;徐子骞;王婷婷;孙国栋;王贵现;李鹏;韩冬军 -专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）;国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司;烟台东方威思顿电气有限公司
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种非侵入式负荷电能表的实负荷检测方法及系统，检测方法，包括以下步骤：S11：将若干设置在实负荷分支的的高精度电能表连接到被检非侵入式负荷电能表上；S12：将标准电能表与被检非侵入式负荷电能表进行连接，所述标准电能表用于获取总用电量的真值；S13：进行计量数据和负荷类型识别的准确度比对，生成测试结果，判断被测非侵入式负荷电能表误差、负荷类型识别、负荷投切识别是否合格。本发明通过获取非侵入式负荷电能表和高精度智能电能表的采集数据，对获取的各负荷分支的电量数据进行对比，判断非侵入式负荷电能表负荷电量识别是否合格。
一种侵入负荷电能表检测方法系统

[发明专利]联合非侵入式和侵入式生物参数测量设备-CN201210020037.1有效
发明人：尤素福·赛吉曼 -专利权人：兹诺伽医药有限公司
申请日： 2012-01-29 - 公布日： 2013-03-13 - 主分类号： A61B5/145 文献下载
摘要：在一种联合侵入式和非侵入式生物参数监控设备内，侵入式组件测量生物参数，并将读数传输到非侵入式组件。非侵入式组件基于由病人将其身体部分的插入生成生物参数读数。从来自非侵入性测量的一个新向量，创建一个相同大小和结构的新矩阵。采用这个学习向量的系数，识别矩阵可被测试以非侵入地测量所述生物参数。该学习矩阵可被扩张，并保持规则。
联合侵入生物参数测量设备

[发明专利]一种特征增强的非侵入式负荷分解方法-CN202210466293.7在审
发明人：谭貌;张政;肖俊;潘瑞;苏永新;廖骋臣;李子彬 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种特征增强的非侵入式负荷分解方法，该方法包括以下步骤：采集总负荷和各用电负荷的有功功率数据；数据预处理；特征增强；特征拼接；构建用电负荷分解模型；用电负荷分解。传统的非侵入式负荷分解方法特征单一，分解精度不高。基于此，本发明提出了一种特征增强的非侵入式负荷分解方法，利用采集数据的时序关系对特征进行增强，从而提高负荷分解精度，更适用于非侵入式负荷分解领域。
一种特征增强侵入负荷分解方法

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