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]一种超大型航天器平台系统及其在轨组装方法-CN202211385511.0在审
  • 李新刚;裴胜伟;黄华;刘敏 - 中国空间技术研究院
  • 2022-11-07 - 2023-02-03 - B64G1/22
  • 本发明提供一种超大型航天器平台系统,包括:若干个子平台,每个所述子平台具有相同的几何构型形式,所有所述子平台组成超大型阵列,形成特定的平面或曲面;核心平台,用于负责整个平台的管理和维护;保持系统,用于使所述核心平台与所述超大型阵列之间保持固定的几何关系。本发明还提供了用于在轨组装该系统的方法。通过本发明的技术方案,可以解决现有技术中平台组装运输和维修困难的技术问题,能够灵活扩大或缩小平台整体的规模;发生故障的子平台可以从整个平台系统中分离,新的替代子平台可以与整个平台系统连接,因此,整个平台系统的可靠性得到极大的提高。
  • 一种超大型航天器平台系统及其组装方法
  • [发明专利]一种基于时空动态特征融合的卫星故障检测方法-CN202211361564.9在审
  • 杨凯飞;徐楠;吕原草;王亚坤;王超;安卫钰;郭兵勇 - 中国空间技术研究院
  • 2022-11-02 - 2023-02-03 - G06F18/24
  • 本发明公开了一种基于时空动态特征融合的卫星故障检测方法,包括以下步骤:S1.设计基于双向LSTM算法的自编码器神经网络,记为TSADTFN,从输入的卫星数据中提取数据的时间动态特征变量,记为LatentTFN;S2.设计基于卷积自编码器的自编码器神经网络,记为TSADSFN,从输入的卫星数据中提取数据的空间动态特征变量,记为LatentSFN;S3.根据步骤S1和步骤S2产生的时间动态特征变量和空间动态特征变量,融合得到卫星数据的时空动态特征变量,记为LatentTSFN。本发明中,通过同时捕捉卫星数据中的时间依赖、空间依赖,有效挖掘卫星数据深层次变化规律的挖掘,提取的卫星数据特征,不仅可用于检测故障,也可用于数据预测等技术领域,实现无需故障标签的卫星故障检测。
  • 一种基于时空动态特征融合卫星故障检测方法

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