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]基于动态K近邻代表点的密度峰值聚类算法-CN202011498757.X在审
  • 杨海波;张爽;李媛洁 - 哈尔滨理工大学
  • 2020-12-15 - 2021-11-16 - G06K9/62
  • 本发明公布了一种基于动态K近邻代表点的密度峰值聚类算法,主要解决了原DPC算法需要手动选取聚类中心点且无法处理复杂结构数据集的缺点。实现过程为:(1)计算样本点的动态K邻域,以更好地反映数据集的空间分布情况;(2)根据新的局部密度计算公式计算样本点的局部密度ρi,计算样本点到其最近高密度点的距离δi;(3)根据样本点的聚类中心指标变化率选取聚类中心;(4)将非聚类中心点按照新的分配策略与对应的聚类中心点归为一类;(5)将剩余点分配给其最近高密度点所属的类。在人工数据集上的实验表明,对比于DPC算法,本发明算法不仅能自动选取聚类中心点,而且能获得正确的聚类结果,并且在处理复杂的数据集上优势较大。
  • 基于动态近邻代表密度峰值算法
  • [发明专利]基于半监督的信息熵主成分分析降维方法-CN202110771799.4在审
  • 李媛洁;万静;王言言 - 哈尔滨理工大学
  • 2021-07-08 - 2021-09-10 - G06F16/906
  • 本发明涉及一种基于半监督的信息熵主成分分析降维方法,属于数据挖掘高维数据降维领域,本发明旨在解决传统PCA算法在实际应用中存在的问题,当数据维数过高时,数据中包含的信息比较复杂,导致分类器的识别度不高,并且次方法处理数据时,耗时太长,不能够满足实际应用的需求。针对此问题,本文引入了信息熵的思想以及半监督学习方法,对PCA算法进行了改进,使得改进后的算法能够用于处理高维数据,并进行降维。本发明可以避免噪声对数据聚类的影响,具有较高的噪声抗干扰能力,有效的避免了高维数据引起的维度灾难问题。
  • 基于监督信息成分分析方法
  • [实用新型]一种全自动多功能电脑剥线机-CN202022931786.2有效
  • 李媛洁;向红;叶义平 - 合肥云路聚能电气有限公司
  • 2020-12-07 - 2021-07-16 - H02G1/12
  • 本申请涉及一种全自动多功能电脑剥线机,其包括水平放置的剥线机本体、固定于所述剥线机本体上的调直机构、线材,还包括设置于所述剥线机本体上的进线机构,进线机构包括用于牵引所述线材的牵引轮、用于防止所述线材脱落的限位轮、用于驱动牵引轮转动的驱动组件以及用于在竖直方向上移动所述限位轮的调节组件,所述调直机构位于所述进线机构和所述剥线机本体之间。本申请通过对线材提供牵引力,有利于防止线材在剥线机本体上打滑,具有提高剥线机的精度的效果。
  • 一种全自动多功能电脑剥线机
  • [发明专利]基于密度的加权模糊C-均值聚类方法-CN202110471176.5在审
  • 李媛洁;万静;王言言 - 哈尔滨理工大学
  • 2021-04-29 - 2021-06-22 - G06F21/60
  • 本发明涉及一种基于密度的加权模糊C‑均值聚类方法,数据数据挖掘数据对象的聚领域,本发明旨在解决传统的FCM聚类算法在实际应用中存在的问题,传统的FCM聚类方法直接对数据集中的数据进行处理,计算它们的目标函数,通过目标函数求出隶属度函数以及聚类中心函数,导致聚类精度不高,不能够满足实际应用的需求。针对此问题,本文引入了基于密度的思想,对FCM聚类算法进行了改进,使得改进后的算法能够提高聚类的精度。本发明可以避免噪声对数据聚类的影响,具有较高的噪声抗干扰能力,有效的提高了聚类的效率。
  • 基于密度加权模糊均值方法
  • [发明专利]一种基于谱聚类的过采样方法-CN202011462702.3在审
  • 张爽;李媛洁;纪耀立 - 哈尔滨理工大学
  • 2020-12-14 - 2021-02-26 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于基于谱聚类的过采样方法,本发明首先对数据集进行谱聚类,根据簇内多数类样本与少数类样本的个数划分为边界簇和安全簇,对于边界簇,根据簇内不平衡比进行簇的概率选择;对于安全簇根据簇内少数类样本数据个数进行簇的概率选择;在选择簇的基础上,选择簇中心点并随机选取簇内少数类样点,在两个样本点之间随机生成,直到个数满足条件,本发明能够提高过采样生成数据的可靠性,从而提高不平衡数据中少数类样本的分类精度。
  • 一种基于谱聚类采样方法
  • [实用新型]一种新型胎动监测装置-CN201620231253.4有效
  • 欧玮;李媛洁;李洪烈 - 欧玮;李媛洁;李洪烈
  • 2016-03-23 - 2016-08-31 - A61B5/11
  • 本实用新型公开了一种新型胎动监测装置,包括固定带、气囊、感应装置、显示装置、管体、手动加气组件,手动加气组件包括充气管、中空柱体、滑板、与滑板连接的空心管,中空柱体的外壁设置有第一单向阀,充气管的一端与空心管连接,另一端与管体连接,滑板上设置有与空心管内腔连通的第二单向阀;充气管的顶部设置有气孔,气孔连通有第一气管,第一气管的顶部设置有与第一气管连通的第二气管,第一气管的内径小于第二气管的内径,第一气管内设置有活塞板,活塞板与充气管的外壁通过弹簧连接;中空柱体的内壁设置有至少一个滑块,空心管的外壁沿水平方向设置有凹槽,滑块与凹槽配合连接。其有益效果是:充气方便、使用寿命长。
  • 一种新型胎动监测装置

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