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]基于混沌多项式自适应加点策略不确定性优化方法及系统-CN202011493988.1在审
  • 刘新强;魏凤美 - 北京电子工程总体研究所
  • 2020-12-17 - 2021-05-04 - G06F30/28
  • 本发明公开一种基于混沌多项式自适应加点策略不确定性优化方法及系统,包括:采用拉丁超立方方法获取一定数量的初始样本;在高斯‑埃尔米特积分点上构建所述初始样本的目标函数均值和方差的Kriging近似模型,使用加点准则和全局优化算法计算所述Kriging近似模型的当前最优点;把得到的当前最优点作为样本数据点增加到初始样本中,更新近似模型,并对新的近似模型进行全局优化得到后次最优点;比较所述当前最优点与所述后次最优点的误差,以及所述Kriging近似模型在后次最优点附近的近似精度,确定目标函数的最优值点。本发明可以提高不确定性问题分析的效率,减少构建代理模型样本点数量,提高目标函数不确定性优化的效率。
  • 基于混沌多项式自适应加点策略不确定性优化方法系统
  • [发明专利]一种翼型参数处理方法及系统-CN202011557354.8在审
  • 刘新强;魏凤美 - 北京电子工程总体研究所
  • 2020-12-25 - 2021-04-06 - G06F30/27
  • 本发明公开一种翼型参数处理方法及系统,包括:首先,确定翼型的上翼面与下翼面的形状,将所述翼型的上翼面与下翼面的形状映射为类函数和型函数;其次,基于所述类函数和型函数,使用拉丁超立方算法生成控制翼型前缘形状与翼型后缘形状的样本点;然后,根据所述控制翼型前缘形状与翼型后缘形状的样本点,使用径向基神经网络模型建立均方根误差的代理模型;最后,使用遗传算法对所述均方根误差的代理模型进行优化求解,得到翼型参数化模型的前缘基函数和尾缘基函数。将LEM CST方法和改进的Hicks‑Henne型函数方法进行有效地结合,从而对翼型进行高精度地拟合,同时减少了翼型参数化设计变量的数目,提高了翼型气动优化的效率。
  • 一种参数处理方法系统

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