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]基于深度强化学习的FSO自适应路由方法-CN202310254759.1在审
  • 韩一石;郑耿鑫;谢少武;梁红霞;熊永康 - 广东工业大学
  • 2023-03-16 - 2023-06-23 - H04Q11/00
  • 为了解决现有技术中的问题,本发明提供一种基于深度强化学习的FSO自适应路由方法,包括:根据FSO网络节点的连接关系搭建无向加权拓扑图,以及当前FSO网络的大气环境,构建FSO网络环境,作为深度强化学习的环境;深度强化学习的代理通过与所述环境的交互获取数据样本,并将所述数据样本持续保存到经验回放池中;当所述经验回放池储存数据达到最大储存数时,从所述经验回放池中随机抽取数据样本对代理中的评估网络进行训练,通过重复训练学习到使累积奖励最大化,以实现FSO自适应路由;本发明综合考虑了网络的跳数、节点能量和链路余量,提高了网络数据传输的可靠性,并减少路由时的能量消耗。
  • 基于深度强化学习fso自适应路由方法
  • [发明专利]一种基于脑电信号的可穿戴视力检测装置-CN202211345433.1在审
  • 任宏怡;龚健杨;马庆凯;韩一石;范翅轩;张茹怡 - 广东工业大学;安徽医科大学第一附属医院
  • 2022-10-31 - 2023-04-04 - A61B3/103
  • 本发明公开了一种基于脑电信号的可穿戴视力检测装置,包括便携式脑电采集设备、脑电识别模块和视力检测模块;所述便携式脑电采集设备用于播放刺激范式视频,同时从受试者大脑采集脑电信号;脑电识别模块脑电识别模块用于控制便携式脑电采集设备的视频播放,并对脑电信号进行校验和解析;视力检测模块对脑电信号进行预处理,特征分析与提取、特征融合和模型检测;其中,对于受试者的融合特征,通过预构建的模型进行检测,得到受试者的视力范围。本发明以基于视觉‑脑波反应的客观评测系统为基础,可以建立独立于基于视觉分辨率‑认识‑主观表达的视力表系统的视功能评价系统,重新定义视力这一基本概念;同时本发明具有受外界环境影响小、适用人群广、便携等特点。
  • 一种基于电信号穿戴视力检测装置
  • [发明专利]一种基于脑电信号的视敏锐度评估系统及其方法-CN202111083830.1有效
  • 韩一石;范翅轩 - 广东工业大学
  • 2021-09-14 - 2023-03-31 - A61B5/369
  • 本发明公开了一种基于脑电信号的视敏锐度评估系统及其方法,系统利用脑电信号评估视敏锐度,评估结果更客观准确,利用VR眼镜可以有效减少外界环境光线的影响,根据有效信号时长自动切换视标不仅在视标切换上实现自动化,还实现了视标和信号的同步。单电极脑电信号采集设备操作更简单成本更低。信号处理模块对背景信号进行处理,减少个体差异和环境变换对评估结果的影响,使得系统可以应用于日常视敏锐度的检查中。数据分析模块在第一次评估得到视敏锐度结果后,通过计算相对标准偏差剔除异常结果,进行了二次评估,使得评估结果更加准确。数据分析模块将每次分析结果回收至数据库,完善脑电信号对视力判断的方法,提高下一次测试的判断准确率。
  • 一种基于电信号敏锐评估系统及其方法
  • [发明专利]无光滤波且倍频因子可调的微波光子移相装置及方法-CN201911242088.7有效
  • 韩一石;赵蓓丝;谢胜超;罗吴金 - 广东工业大学
  • 2019-12-06 - 2022-08-12 - H04B10/50
  • 本发明提出了一种无光滤波且倍频因子可调的微波光子移相装置及方法,包括激光器、两个双偏振双平行马赫增德尔调制器、偏振控制器、检偏器、光电探测器,其中第一双偏振双平行马赫增德尔调制器与偏振控制器、第二双偏振双平行马赫增德尔调制器级联;其中,设置在激光器输出端的第一双偏振双平行马赫增德尔调制器与偏振控制器级联,产生两条偏振正交的正、负二阶边带;第二双偏振双平行马赫增德尔调制器接收上述偏振控制器生成的两条偏振正交的正、负二阶边带进行二次调制,其中上、下臂两个双平行马赫增德尔调制器可实现单边带抑制载波正一阶调制或单边带抑制载波负一阶调制,且下臂的相位调制器用来控制该微波光子移相器的相移。
  • 无光滤波倍频因子可调微波光子装置方法
  • [发明专利]一种应用于光纤传感系统的轨迹描述方法-CN202010877494.7有效
  • 罗吴金;韩一石;谢胜超;李贤 - 广东工业大学
  • 2020-08-27 - 2022-04-19 - G01D5/353
  • 本申请公开了一种应用于光纤传感系统的轨迹描述方法,采用强度‑时间算法实现对扰动源的轨迹定位,而通过获取传感光纤发出的瑞利后向散射光,并获取相应的瑞利后向散射信号来计算每个时段内的光强差值集,并将其中的光强差值集中每个光强差值与预设扰动差阈值进行比对,从而确定扰动防区,并分别以扰动防区以及与其相邻的前后扰动防区的中心点为圆心在一个平面内进行画圆,得到三个圆的共点即为扰动源,重复操作,则依次获得每个时段内的扰动源位置,并将所有时段内的扰动点按照采集时间顺序进行连线以获得扰动源的运动轨迹,从而进行精准且快速的对扰动源的运动轨迹进行定位。
  • 一种应用于光纤传感系统轨迹描述方法
  • [发明专利]一种多路任意进制相位编码信号光学产生装置及产生方法-CN201910092871.3有效
  • 付晨远;韩一石;赵蓓丝;郑俊文;雷珂;谢胜超 - 广东工业大学
  • 2019-01-30 - 2021-07-06 - H04B10/548
  • 本申请公开了一种多路任意进制相位编码信号光学产生装置及产生方法,包括:发射单元产生具有一定偏振方向的光信号;调制单元在射频驱动信号和主偏置直流电压的控制下对光信号进行调制生成偏振正交的正负二阶边带;第一分光单元将调制单元生成的正负二阶边带分成分别偏振正交的两路正负二阶边带;第二分光单元将第一分光单元的第一输出端输出的正负二阶边带分离后分别加载上任意进制的编码信号,再将光信号进行输出;输出单元将第一分光单元和第二分光单元输出的光信号耦合后分为两路分别进行光电转换,同时输出两路任意进制相位编码微波信号。本申请可提升系统传输容量与频谱利用率,生成的信号具有频率大范围可调、低噪声、大脉冲压缩比等优点。
  • 一种任意相位编码信号光学产生装置方法
  • [发明专利]一种物联网实训系统-CN202110023783.5在审
  • 陈佳瀚;韩一石;曾祥威 - 广东工业大学
  • 2021-01-08 - 2021-05-14 - G05B19/418
  • 本申请公开了一种物联网实训系统,包括感知层、网络层和应用层,其中,感知层包括多个边缘管理模块和多个感知层设备,每个边缘管理模块连接到相应的感知层设备,边缘管理模块用于获取相应感知层设备采集到的实训环境数据;网络层包括云端模块,云端模块的一端连接到边缘管理模块,另一端连接到应用层中设有的多个实训模块,用于实现对相应感知层设备的访问,并将采集到的实训环境数据转发到应用层;应用层包括多个实训模块,各实训模块分别连接到云端模块,用于基于进行实训环境数据的调用。本申请克服使用传统嵌人式模式开发物联网实训应用的复杂性,以实现将千差万别的设备使用标准的方式进行连接和访问。
  • 一种联网系统
  • [发明专利]一种基于脑电信号监测的疲劳驾驶预警方法及系统-CN201810469984.6有效
  • 韩一石;冯刚强;陈芳军;郑俊文;付晨远;刘羲新 - 广东工业大学
  • 2018-05-16 - 2020-12-22 - A61B5/0476
  • 本发明涉及疲劳安全驾驶的技术领域,更具体地,涉及一种基于脑电信号监测的疲劳驾驶预警方法及系统,包括顺次连接的信号采集模块、信号处理模块以及安全报警模块,通过脑电采集模块实时采集驾驶员的脑电信号,通过去噪放大电路对信号进行去噪放大处理,滤除其中的噪声信号并进行两级放大,得到信号后,通过两种有效的判别方式对脑电状态进行准确有效的实时监控与判别从而实现对驾驶员疲劳状态的有效预警作用,同时根据其疲劳程度进行分级预警更加有效地对驾驶员的安全提供保证;且本发明的智能终端将实时采集的数据发送至云端,服务端系统接收数据进行分析,实现对驾驶员的远程监护,为驾驶员提供更加安全的可靠性预警。
  • 一种基于电信号监测疲劳驾驶预警方法系统
  • [发明专利]一种卷积神经网络优化方法、装置和设备-CN202011133853.4在审
  • 马艺菲;韩一石 - 广东工业大学
  • 2020-10-21 - 2020-12-15 - G06N3/04
  • 本申请公开了一种卷积神经网络优化方法、装置和设备,方法包括:输入训练样本至构建好的卷积神经网络模型;基于遗传算法对卷积神经网络模型中的卷积层和全连接层的权重进行初始化,得到优化后的初始权重;基于优化后的初始权重和训练样本,通过模拟退火算法对卷积神经网络模型中的参数进行优化训练,得到优化后的卷积神经网络模型,解决了现有的卷积神经网络采用梯度下降算法进行学习,该算法性能的好坏受卷积神经网络的初始权重影响较大,并且通过误差反向传播算法对卷积神经网络进行训练时,容易得到局部极小值,而非全局极小值,使得训练得到的卷积神经网络预测性能较差的技术问题。
  • 一种卷积神经网络优化方法装置设备
  • [实用新型]一种智能家居系统-CN201720547542.X有效
  • 韩一石;王晓飞;彭俊锋;刘盼;胡纪坤 - 广东工业大学
  • 2017-05-17 - 2018-01-23 - H04L12/28
  • 本实用新型公开了一种智能家居系统,包括智能家居云服务器、智能家居网关、智能家居终端设备和移动客户端,其中,所述智能家居云服务器、智能家居网关和移动客户端三者之间相互连接,所述智能家居网关与智能家居终端设备相连接;本实用新型能够通过移动客户端以手动或者语音两种方式控制和监测智能电器、安防探测器、摄像机等智能家居终端设备,操作简单灵活;能够根据用户习惯,配合智能家居终端设备的实时状态向用户推荐操作消息;根据移动客户端当前所处的网络状态自动选择与智能家居云服务器和智能家居网关之间的通信方式,保障操作安全可靠;能够支持ZigBee和RF两种通信协议的智能家居终端设备。
  • 一种智能家居系统

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