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]墨液组合物-CN201980062631.7在审
  • 柴田知佳;东将之;菅野裕太 - 日产化学株式会社
  • 2019-09-24 - 2021-05-07 - C09D11/52
  • 本发明涉及一种墨液组合物,所述墨液组合物包含(a)电荷传输性物质、(b)一种以上的金属氧化物纳米粒子以及(c)液体载体,其中所述液体载体包含(c‑1)具有沸点bp1(℃)的第一亲水性二醇系溶剂、(c‑2)具有沸点bp2(℃)的第二亲水性二醇系溶剂以及(c‑3)具有沸点bp3(℃)的有机溶剂,并且bp1bp3bp2
  • 组合
  • [发明专利]绒山羊4E-BP1基因cDNA编码区核苷酸序列-CN200910132474.0无效
  • 王志钢;刘东军;旭日干 - 王志钢;刘东军;旭日干
  • 2009-03-31 - 2010-10-06 - C12N15/12
  • 本发明涉及从体外培养的绒山羊胎儿成纤维细胞分离的编码4E-BP1蛋白的cDNA的核苷酸序列和与它对应的氨基酸序列。本发明通过比对已知的牛、马、人、小鼠、黑猩猩、猪的4E-BP1基因cDNA的核苷酸序列,找到保守区,然后根据牛4E-BP1基因cDNA序列(GenBank登录号NM_001077893),在不打乱氨基酸编码序列的前提下设计出了一对用于RT-PCR扩增绒山羊4E-BP1基因cDNA编码区片段的简并引物并用这对引物通过RT-PCR方法扩增出了特异性片段,测序后得到了绒山羊4E-BP1基因cDNA的编码区的232bp的核苷酸序列和与它的前231bp核苷酸序列对应的氨基酸序列。获得的这232bp的核苷酸序列可进一步用于绒山羊4E-BP1基因全长cDNA的克隆及用于通过RT-PCR或杂交的方法检测4E-BP1基因的组织表达特异性,也可用于重组表达得到蛋白后制备检测4E-BP1的抗体
  • 绒山羊bp1基因cdna编码核苷酸序列
  • [发明专利]基于BP神经网络的城市扬尘在线监测系统-CN202111025549.2在审
  • 殷中敏;李奇 - 南京润内克西信息科技有限公司
  • 2021-09-02 - 2021-11-30 - G06K9/62
  • 本发明公开了基于BP神经网络的城市扬尘在线监测系统,在线监测系统包括BP神经网络输入层、BP神经网络隐含层和BP神经网络输出层,其中:BP神经网络输入层:用于选取温度、湿度、风速和高度4个神经元;BP神经网络隐含层:包括多个神经元;BP神经网络输出层:用于输出降尘通量;本发明利用在施工扬尘监测试验中获得的数据,建立描述施工扬尘产生量情况的预测系统,与常规在线监测方法不同的是,上述方法在建立描述施工扬尘产生量的模型时都需要有相适合的数学表达式来描述施工扬尘产生的物理过程,而利用BP神经网络建立施工扬尘量产生模型,只需要有一定的监测数据和相应的监测条件参数即可。
  • 基于bp神经网络城市扬尘在线监测系统
  • [发明专利]一种基于改进ASO算法的BP神经网络参数优化方法-CN202111639305.3在审
  • 刘威;朱乙鑫;郭旭颖;郭直清 - 辽宁工程技术大学
  • 2021-12-29 - 2022-04-12 - G06N3/04
  • 本发明提供一种基于改进ASO算法的BP神经网络参数优化方法,涉及神经网络技术领域。该方法首先对数据集进行预处理及BP神经网络的参数初始化,然后利用预处理后的数据集对BP神经网络进行初始网络训练得到网络权值和阈值,并对网络权值和阈值进行实值编码形成初始个体,得到初始原子种群;并将BP神经网络的训练误差作为个体适应度值,得到适应度函数;再采用改进ASO算法更新原子种群并采用适应度函数计算更新后原子种群中个体适应度值;最后更新BP神经网络的权值和阈值并利用更新后的BP神经网络对数据集进行分类。该方法将改进ASO算法应用于BP神经网络参数优化,在对BP神经网络参数优化时表现出更高的分类性能。
  • 一种基于改进aso算法bp神经网络参数优化方法
  • [发明专利]一种基于改进BP神经网络的光谱反射率重建方法-CN202210049825.7在审
  • 王成群;张璐 - 浙江理工大学
  • 2022-01-17 - 2022-10-28 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于改进BP神经网络的光谱反射率重建方法。确定BP神经网络的网络结构;采集色卡的RGB值并分为训练集和测试集,归一化预处理组成颜色矩阵;用sine混沌映射优化处理麻雀搜索算法,再优化处理BP神经网络获得改进的BP神经网络;将颜色矩阵均输入到改进的BP神经网络训练,得训练后的改进的BP神经网络;将待测色彩输入到训练好的改进BP神经网络获得光谱反射率,组成光谱反射率曲线。本发明方法采用sine混沌映射优化麻雀搜索算法,再用优化后的麻雀搜索算法改进BP神经网络,从而重建光谱反射率,改进后的方法重建精度大大增加,有效降低了颜色复现的色差。
  • 一种基于改进bp神经网络光谱反射率重建方法
  • [发明专利]一种注塑机料筒温度预测方法-CN202310325982.0在审
  • 李君;陈振光;陈志刚;朱建猛;李素君;林娅丹 - 西诺控股集团有限公司
  • 2023-03-30 - 2023-10-17 - G06N3/0499
  • 本发明公开了一种注塑机料筒温度预测方法,包括如下步骤:S1:初始化BP神经网络的拓扑结构;S2:初始化BP神经网络的权值和阈值,将初始化的权值和阈值编码为粒子;S3:设置PSO算法的基本参数,用PSO算法优化BP神经网络,获得PSO‑BP神经网络模型;S4:在PSO‑BP神经网络模型中引入自适应变异,构建获得引入自适应变异的PSO‑BP神经网络;S5:采用获得的引入自适应变异的PSO‑BP神经网络对注塑机料筒的温度进行预测;本发明利用得到的PSO‑BP‑PID控制算法,可以有效实现在控制温度的超调量及快速响应上达到统一的目的。
  • 一种注塑机料筒温度预测方法

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