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]电子设备、供电方法及计算机存储介质-CN202111600694.9有效
  • 肖朋超;安奇;孙霓;黄松 - 荣耀终端有限公司
  • 2021-12-24 - 2023-04-11 - H02J4/00
  • 本申请提供一种电子设备、供电方法及计算机存储介质,电子设备包括:显示驱动电路、显示屏、信号处理电路和电源管理集成电路;显示驱动电路与显示屏连接;信号处理电路的输入端连接显示驱动电路的输出端,信号处理电路的输出端连接电源管理集成电路的输入端,信号处理电路的输入端接收显示驱动电路生成的第一脉冲信号,输出第二脉冲信号;电源管理集成电路的输出端连接显示屏,向显示屏供电。电源管理集成电路接收到的第二脉冲信号的信号参数在其可识别范围内,电源管理集成电路可以准确识别第二脉冲信号,准确地向显示屏供电。并且第二脉冲信号由显示驱动电路和电源管理集成电路之间的信号处理电路处理得到,提高对脉冲信号的调整自由度。
  • 电子设备供电方法计算机存储介质
  • [发明专利]基于SA和ANN算法的铅酸蓄电池SOH估计方法-CN202011536655.2在审
  • 肖朋超;程泽;张吉昂 - 天津大学
  • 2020-12-23 - 2021-03-30 - G06F30/20
  • 本发明公开了基于SA和ANN算法的铅酸蓄电池SOH估计方法,包括步骤:步骤S1,对铅酸蓄电池做循环充放电实验,记录实际容量与循环充放电实验的循环次数之间的一一对应关系,以及每次实验的充电阶段恒压充电和恒流充电的时间;步骤S2,基于步骤S1的试验结果,确定与铅酸蓄电池SOH关联度最高的影响因素,建立人工神经网络回归模型;步骤S3:通过改进的模拟退火算法,来训练人工神经网络回归模型中的权重和偏值,建立新回归模型,利用新回归模型对铅酸蓄电池SOH的电池容量数据点进行估计。本发明采用人工神经网络模型ANN,具有非线性逼近能力和泛化性能好,训练样本数量少,拟合精度高的优点,模型参数较少,计算速度快。
  • 基于saann算法蓄电池soh估计方法

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