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]邻区关系确定方法和装置-CN202210082856.2有效
  • 姚海鹏;姬小媛;董涛;宫永康;忻向军;张尼;买天乐;韩宝磊 - 北京邮电大学;北京卫星信息工程研究所
  • 2022-01-25 - 2022-04-15 - H04W24/02
  • 本发明提供了一种邻区关系确定方法和装置,涉及通信的技术领域,包括:获取待处理小区对中每个小区的工参信息;基于工参信息,确定待处理小区对的目标数据特征;利用预设联合神经网络模型对目标数据特征进行处理,得到待处理小区对的邻区关系;本发明提供的邻区关系确定方法是一种基于深度神经网络学习实现邻区关系预测的方案,相比传统人工配置方式,能够节约大量劳动力成本,同时由于联合神经网络模型中每个独立神经网络模型的层级结构、训练阶段所使用的训练数据和激活函数区间各不相同,所以保证了网络间的独立性、非线性和随机性,进而降低了联合神经网络模型中的多个神经网络在同一样本点误判的风险,达到提升邻区关系预测准确率的效果。
  • 关系确定方法装置
  • [发明专利]基于双向GRU-条件随机场的非线性均衡方法-CN202111558697.0在审
  • 刘欣雨;周思彤;高然;忻向军;常欢 - 北京理工大学
  • 2021-12-20 - 2022-04-05 - H04L27/34
  • 本发明公开的基于双向GRU‑条件随机场的非线性均衡方法,属于光纤通信技术领域。本发明实现方法为:发送和采集M‑QAM信号序列,构建每个M‑QAM信号的特征序列,构建训练数据集;构建基于双向GRU‑条件随机场的非线性均衡模型;利用训练数据集对双向GRU‑条件随机场模型进行训练;使用训练好的双向GRU‑条件随机场模型对每个M‑QAM信号的特征序列进行标签序列的预测,输出得到每个M‑QAM信号的预测标签序列;将输出的预测标签序列的中间标签结果作为M‑QAM信号所对应的类别,通过M‑QAM星座符号解映射后,得到相对应二进制数据,实现高准确度的数据恢复,有效降低信号在长距离传输过程中受到的由于器件和光纤的非线性效应造成的影响,降低通信系统的误比特率,提升通信系统的传输性能。
  • 基于双向gru条件随机非线性均衡方法
  • [发明专利]基于DBSCAN和DW-KNN的信道均衡方法及系统-CN202111386513.7在审
  • 王拥军;黄兴源;李超;张琦;田清华;姚海鹏;田凤;刘欣雨;于超;周思彤;忻向军;高然 - 北京邮电大学
  • 2021-11-22 - 2022-02-22 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于DBSCAN和DW‑KNN的信道均衡方法及系统。所述方法包括:获取光纤传输系统接收端的M‑QAM信号的星座点数据样本集;采用基于密度的带噪声应用空间聚类DBSCAN对星座点数据样本集中的样本点进行分类,生成已分类好的带标签点集和未完成分类的噪声点集;将已分类好的带标签点集作为训练样本,采用基于距离权重的k近邻DW‑KNN算法对所述未完成分类的噪声点集中的待测试样本点进行二次分类,生成二次分类好的带标签点集;将已分类好的带标签点集与二次分类好的带标签点集合并为总带标签点集合,完成基于DBSCAN和DWKNN的联合非线性补偿。本发明方法具有较好的抗噪能力、实时性、灵活性,可实现光纤传输链路中的复杂的非线性效应补偿,提升光纤传输系统的传输容限。
  • 基于dbscandwknn信道均衡方法系统

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