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]一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法-CN202211395561.7在审
  • 黄国庆;刘瑞莉;彭留留;周绪红;杨庆山;蔡继峰 - 重庆大学
  • 2022-11-09 - 2023-01-06 - G06Q10/06
  • 本发明公开了一种基于不确定性与尾流模型的风电场发电量评估方法,具体为:对长期参考风速数据进行统计分析,得到蒙特卡罗模拟的输入年平均风速;基于长期订正之MCP法进行风速外推,得到测风塔参考高度的风速;基于垂直外推,得到测风塔轮毂高度的风速;基于风流模型的水平外推,得到风电场内各座风机轮毂高度的风速;考虑尾流效应,得到尾流折减后的风速;获得空气密度与功率曲线的概率模型;计算风电场内各座风机的AEP;循环1000次后,得到风电场内各座风机的AEP的不确定度,最终获得风电场发电量的不确定度。本发明可获得整个风电场以及每座风机的AEP及其不确定度,对运行风电场的考核标准有一定的指导和参考意义。
  • 一种基于不确定性模型电场发电量评估方法
  • [发明专利]一种基于改进Cholesky分解闭合解的风速场模拟方法-CN201911000901.X有效
  • 赵宁;黄国庆;刘瑞莉 - 西南交通大学
  • 2019-10-21 - 2022-11-01 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种基于改进Cholesky分解闭合解的风速场模拟方法,首先,根据水平平稳风速场模拟点的给定功率谱计算得到相应的功率谱矩阵;再将对功率谱矩阵的Cholesky分解转化为对相干矩阵的分解,得到闭合解表达式;然后,由闭合解表达式以及平稳模拟公式得到模拟样本;接着将闭合解从水平风速场推广到垂直与倾斜风速场;最后将改进的闭合解进一步应用到非平稳风速场的模拟。本发明可以考虑沿水平轴任意分布的模拟点,各个点的自谱可以不同,还可以考虑行波效应;在极小的近似下,此闭合解也拓展到了竖向和斜向的风速场,对实际中的模拟计算有了更深的意义。此外,基于对相干矩阵的分解,该方法也可被用于非平稳风速场模拟和随机振动分析。
  • 一种基于改进cholesky分解闭合风速模拟方法
  • [发明专利]基于深度卷积神经网络的雷达信号铁路路基病害检测方法-CN201710928460.4有效
  • 李策;徐频捷;徐昕军;杨峰;刘瑞莉 - 中国矿业大学(北京)
  • 2017-10-09 - 2018-08-31 - G01S7/41
  • 本发明涉及的是一种基于深度卷积神经网络的雷达信号铁路路基病害检测方法。该方法通过车载路基检测雷达自动扫描采样获得路基原始雷达数据,然后抽取各扫描道轨枕上界面处的雷达反射信号序列进行频谱分析,获得轨枕和铁轨强反射信号的频谱灰度图;通过标注采集的部分信号频谱图中病害,设计深度卷积神经网络提取信号分析特征图,采用候选区域网络和全连接层,多次迭代构建铁路路基病害检测模型,得到路基病害的分类和检测框的预测。该方法首次提出利用深度卷积神经网络,分析铁路路基探地雷达信号中铁轨和轨枕的强反射信号,实现有砟铁路路基病害的快速检测和病害识别,为路基病害的快速整治处理提供技术支持,满足未来线路自动检测、快速养护的需求,保证铁路运营安全。
  • 基于深度卷积神经网络雷达信号铁路路基病害检测方法
  • [发明专利]一种基于全局特征和稀疏表示分类的人体行为识别方法-CN201711111597.7有效
  • 李策;杨峰;李若童;刘瑞莉 - 中国矿业大学(北京)
  • 2017-11-13 - 2018-08-28 - G06K9/00
  • 本发明涉及基于全局特征和稀疏表示分类的人体行为识别方法。对视频帧进行高斯核卷积滤波预处理,差分法提取运动前景像素;据参数在时空维度对像素值采样确定运动区域,调整视频帧的大小初步降维,将每帧视频按列拼接成向量组合得到特征向量;将特征向量按列拼接成特征矩阵后第二次降维,求得特征矩阵构成最初特征字典,对字典初始化后采用类别一致K次矩阵奇异值分解法进行字典学习,据所得字典求得输入信号稀疏编码,编码送入分类器输出行为类别;统计字典学习参数并实现实时行为识别。本发明得出兼具重构性能和分类性能的字典和线性分类器,可用于提高人体行为识别效率,适用于安防监控、基于内容的视频检索、虚拟现实等科学领域。
  • 一种基于全局特征稀疏表示分类人体行为识别方法
  • [发明专利]一种非平稳随机过程快速模拟方法-CN201611106931.5在审
  • 彭留留;黄国庆;刘瑞莉;赵宁;姜言 - 西南交通大学
  • 2016-12-06 - 2017-05-17 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种非平稳随机过程快速模拟方法,包括以下步骤:首先建立多点非平稳随机过程与一维非平稳随机波之间的联系,即根据给定目标随机过程的演化功率谱和相干函数,得出转化随机波的二维演化功率谱密度;然后采用本征正交分解方法对2D EPSD进行解耦;最后采用二维快速傅里叶变换(FFT)对转化随机波进行模拟,得到相应目标非平稳随机过程的模拟时程。本发明由于不需使用Cholesky分解,基于本征正交分解(POD)解耦的时间得到减少以及使用二维FFT技术,因此模拟效率得到极大的提高;另外,当参数选取合适时,本发明的精度同样较高。综上所述,本发明具有易于使用、精度较高以及模拟效率很高的特点,可有效解决非平稳随机过程模拟点数很大时,谱表示方法的模拟效率低下的问题。
  • 一种平稳随机过程快速模拟方法

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