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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  • [实用新型]一种保温型建筑墙体-CN202020002998.X有效
  • 焦红甫;段文倩;刘方;汪春锋;常庆瑞;涂宏伟;史向南;王军华;王慧敏 - 银源工程咨询有限公司
  • 2020-01-02 - 2020-10-02 - E04B1/94
  • 本实用新型公开了建筑工程技术领域的一种保温型建筑墙体,包括混凝土墙层,在所述混凝土墙层内侧和外侧分别对应设有防火墙层和保温墙层,所述防火墙层和保温墙层的内侧均设有凸字形滑槽,所述混凝土墙层上设有安装孔,所述安装孔内设有连接件,所述连接件的两端分别对应滑动于防火墙层和保温墙层上的滑槽内。本实用新型在混凝土墙体内外两侧分别设有保温墙层和防火墙层,使得建筑墙体具有保温和防火功能,同时通过在墙体上钻孔固定的连接件使保温墙层、防火墙层与混凝土墙体固定相连,可有效杜绝保温板脱落现象的发生。
  • 一种保温建筑墙体
  • [发明专利]紫叶李叶片花青素含量的测定方法-CN201510539736.0有效
  • 刘秀英;熊建利;常庆瑞;宋荣杰;严林;秦占飞;谢飞 - 河南科技大学
  • 2015-08-28 - 2019-01-29 - G01N21/25
  • 本发明公开了一种紫叶李叶片花青素含量的测定方法,属于精准农业中作物生长信息无损监测技术领域。该方法采用高光谱辐射仪测定紫叶李叶片的反射光谱数据,室内测定叶片花青素含量,然后将紫叶李叶片反射光谱数据与花青素含量数据相融合,通过相关分析确定花青素的敏感波长,构建基于特征波长的花青素含量光谱监测模型,再采用光谱辐射仪测定待测紫叶李叶片在特征波长的反射光谱数据,将数据代入花青素含量光谱监测模型中,计算得到紫叶李叶片的花青素含量;该方法简单、高效、实用,准确度高,能实现叶片无损检测,适用于不同树龄、不同颜色样品的原位重复测量及大区域监测。
  • 紫叶李叶片花青素含量测定方法
  • [发明专利]一种苹果叶片叶绿素遥感估测方法-CN201710408574.6在审
  • 常庆瑞;刘京;李粉玲 - 西北农林科技大学
  • 2017-06-02 - 2017-10-20 - G01N21/25
  • 本发明公开了一种苹果叶片叶绿素遥感估测方法,利用SVC HR‑1024i型高光谱仪和SPAD‑502叶绿素计同步获取苹果叶片高光谱反射率和对应的叶绿素相对含量,对原始光谱反射率和一阶导数光谱进行相关分析,提取苹果叶片光谱的红边参数,使用传统单变量回归算法、BP神经网络和径向基函数网络,并对人工神经网络进行优化处理,建立叶绿素含量反演模型。工网络模型相比传统单变量模型反演精度明显提高,而径向基函数网络学习速度快、精度高,拟合结果更加可靠,是一种值得推广的叶绿素含量反演模型。
  • 一种苹果叶片叶绿素遥感估测方法
  • [发明专利]棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算及估算模型构建方法-CN201610805056.3在审
  • 常庆瑞;刘梦云;高义民 - 西北农林科技大学
  • 2016-09-06 - 2017-03-08 - G06Q10/04
  • 本发明的实施例公开了一种棉花全生育期冠层SPAD值遥感估算及估算模型构建方法。以渭北旱塬区种植的棉花为试验材料,测量全生育期棉花冠层SPAD值与冠层反射率光谱,将原始高光谱反射率、一阶微分光谱反射率、不同波段组合的遥感光谱参数分别与SPAD值做相关性分析,建立五种重要光谱参数的SPAD预测模型,同时采用PLSR建立全光谱SPAD的估算模型,并进行检验,最后筛选出精度最高的模型。基于重要光谱变量建立的全光谱的PLSR模型利用高光谱技术对棉花SPAD值进行监测,预测效果显著,可为全生育期棉花长势遥感监测提供依据,对指导棉花种植与生产具有积极指导作用。
  • 棉花全生育期spad遥感估算模型构建方法
  • [发明专利]基于光谱指数的油菜叶片SPAD估测及估测模型构建方法-CN201610805993.9在审
  • 常庆瑞;陈涛;齐雁冰 - 西北农林科技大学
  • 2016-09-06 - 2017-03-01 - G06F17/50
  • 本发明公开了一种基于光谱指数的油菜叶片SPAD估测模型的构建方法,包括步骤分别于试验区中油菜的不同生育期进行田间采样;将所述试验区划分为M个小区,每个小区选择N个样点;每个样点选择X片具有代表性的,生长健康的叶片作为采集样本,每片叶片测量Y个SPAD值,取其平均值作为该叶片的SPAD值,每个样点记录X个SPAD值,最后取该样点所有记录值的平均值作为该样点的SPAD值,其中M,N,X和Y为自然数;测定所述叶片的光谱反射率,得到不同波段组合的光谱指数;对所述SPAD值和光谱指数进行相关性分析,选择与SPAD值相关性好的光谱指数进行线性拟合和非线性拟合,以进行反演建模。本发明还公开了利用上述模型估测油菜叶片SPAD的方法。
  • 基于光谱指数油菜叶片spad估测模型构建方法
  • [发明专利]水稻叶片全氮含量高光谱估测及估测模型构建方法-CN201610805002.7在审
  • 常庆瑞;秦占飞;刘京 - 西北农林科技大学
  • 2016-09-06 - 2017-01-04 - G01N21/31
  • 本发明的实施例公开了一种水稻叶片全氮含量高光谱估测模型构建方法,包括下列步骤:选择多个试验小区,在每个试验小区选择多个样点;选择水稻关键生育期进行冠层光谱测量;每个样点记录多个采样光谱,取平均值作为该样点的光谱测量值;通过机载成像光谱仪获得试验小区的高光谱影像;在每个样本点采集不同部位的多个功能叶片测得水稻叶片全氮含量;采用光谱指数或偏最小二乘回归方法构建水稻叶片全氮含量高光谱估测模型。本发明的实施例还公开了一种水稻叶片全氮含量高光谱估测方法,利用根据上述方法构建的模型来估测水稻叶片全氮含量。本发明可为区域尺度水稻氮素含量的空间反演及精准农业的高效实施提供科学和技术依据。
  • 水稻叶片含量光谱估测模型构建方法

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