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]基于信息熵的制造过程多元质量诊断分类器-CN201711254684.8在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-12-01 - 2018-05-18 - G05B23/02
  • 基于信息熵的制造过程多元质量诊断分类器,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析,根据控制图记录的数据判稳以及是否出现异常现象,应用基于信息熵方法查找出过程异常源所在,为了使分类结果更加准确,引入了调节因子、马氏距离判稳规则。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,综合了多元质量、误判因子、主成分因子,适用性更强,参数处理规范,数据处理完善,降低了误判概率,解决了数据偏置、单位不统一的问题,比支持向量机准确度高,可以实现异常诊断技术。
  • 基于信息制造过程多元质量诊断分类
  • [发明专利]基于统计方法的制造过程多元质量诊断分类器-CN201711254791.0在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-12-01 - 2018-05-15 - G05B19/418
  • 基于统计方法的制造过程多元质量诊断分类器,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析,根据控制图记录的数据判稳以及是否出现异常现象,应用统计方法查找出过程异常源所在,为了使分类结果更加准确,引入了类均值、卡方值、两者之间权重比例、均值距离判稳规则。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,综合了多元质量、误判因子、主成分因子,适用性更强,参数处理规范,数据处理完善,降低了误判概率,解决了数据偏置、单位不统一的问题,比支持向量机准确度高,可以实现异常诊断技术。
  • 基于统计方法制造过程多元质量诊断分类
  • [发明专利]基于卡方值的制造过程多元质量诊断分类器-CN201711254792.5在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-12-01 - 2018-05-11 - G05B19/418
  • 基于卡方值的制造过程多元质量诊断分类器,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析,根据控制图记录的数据判稳以及是否出现异常现象,基于卡方值方法查找出过程异常源所在,为了使分类结果更加准确,引入了、卡方值、两者之间权重比例、相似度判稳规则。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,综合了多元质量、误判因子、主成分因子,适用性更强,参数处理规范,数据处理完善,降低了误判概率,解决了数据偏置、单位不统一的问题,比支持向量机准确度高,可以实现异常诊断技术。
  • 基于卡方值制造过程多元质量诊断分类
  • [发明专利]基于SVM的制造过程多元质量诊断分类器-CN201711254548.9在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-12-01 - 2018-05-04 - G05B19/418
  • 基于SVM的制造过程多元质量诊断分类器,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析,根据控制图记录的数据判稳以及是否出现异常现象,应用支持向量机方法查找出过程异常源所在,为了使分类结果更加准确,利用拉格朗日优化方法以及目标函数中增添了松弛因子。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,综合了多元质量、误判因子、主成分因子,适用性更强,参数处理规范,数据处理完善,降低了误判概率,解决了数据偏置、单位不统一的问题,可以实现异常诊断技术。
  • 基于svm制造过程多元质量诊断分类
  • [发明专利]改进的小世界模型提取文本特征的算法-CN201710269922.6在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-04-23 - 2017-12-01 - G06F17/27
  • 改进的小世界模型提取文本特征的算法,根据中文分词预处理过程、确定词汇位置权重、词性权重,综合基于《知网》的两词汇相关度算法、词汇对文本重要度方法来确定其语义相关度函数,由于聚合现象可以构建词汇语义网络模型图,设置两参数,一个为密度参数、另一个则为边权重参数,分别设定合适的阈值,满足条件即作为文本特征词汇,本发明有更好的准确度、克服了信息增益方法只适合提取一个类别的文本特征的不足,具有更好的应用价值,可以精确计算不同词汇对文本思想的贡献度,同时为后续的文本聚类提供良好的理论基础。
  • 改进世界模型提取文本特征算法
  • [发明专利]一种混合的衡量制造过程多元质量能力的算法-CN201710397927.7在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-05-27 - 2017-11-24 - G05B19/418
  • 一种混合的衡量制造过程多元质量能力的算法,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,在之前算法的基础上,协方差矩阵表征多元质量之间相关性,应用规格修正体积与过程体积之比来表征过程质量能力系数,另外应用统计方法来表征过程质量能力系数,综合上述两方法,得到最合适表征过程质量能力系数函数,根据控制图记录的数据判稳以及是否出现异常现象,查找出过程异常源。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,参数处理更加严谨,又综合了多元质量间的相关性、误判因子、主成分分析方法,则表征过程能力函数准确度得到更好提升,也更符合实际情况,为后续制造过程诊断技术奠定了较好的基础。
  • 一种混合衡量制造过程多元质量能力算法
  • [发明专利]基于决策树的制造过程多元质量诊断分类器-CN201710396106.1在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-05-27 - 2017-11-24 - G05B23/02
  • 基于决策树的制造过程多元质量诊断分类器,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析,控制图记录的数据按照判稳规则看是否出现异常现象,应用决策树方法查找出过程异常源所在,为了使分类结果更加准确,构建了质量属性重要度函数。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,异常态判定规则更加简便明朗,综合了多元质量、误判因子、主成分因子,适用性更强,参数处理规范,数据处理完善,降低了误判概率,解决了数据偏置、单位不统一的问题,可以实现异常诊断技术。
  • 基于决策树制造过程多元质量诊断分类
  • [发明专利]基于主成分分析方法的制造过程质量异常的特征提取算法-CN201710396089.1在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-05-27 - 2017-11-17 - G05B13/04
  • 基于主成分分析方法的制造过程质量异常的特征提取算法,收集制造过程中质量特性原始数据,进行数据预处理,在之前算法的基础上,协方差矩阵表征多元质量相关性,应用规格修正体积与过程体积比表征过程质量能力系数,另外应用改进统计方法表征过程质量能力系数,综合上述两方法,得到最合适过程质量能力系数及主成分误差函数,构建主成分模型,根据控制图记录的数据判稳及是否出现异常现象,查找过程异常源。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,修正系数处理更好,综合了多元质量、误判因子、主成分分析方法,准确度得到更好提升,解决了数据偏置、单位不统一问题,为后续诊断技术奠定了较好的基础。
  • 基于成分分析方法制造过程质量异常特征提取算法
  • [发明专利]改进模糊支持向量机的制造过程多元质量诊断分类器-CN201710396107.6在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-05-27 - 2017-11-14 - G05B19/408
  • 改进模糊支持向量机的制造过程多元质量诊断分类器,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析,根据控制图记录的数据判稳以及是否出现异常现象,应用改进模糊支持向量机方法查找出过程异常源所在,为了使分类结果更加准确,目标函数中增添了隶属度因子以及中心点、边界点修正。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,综合了多元质量、误判因子、主成分因子,适用性更强,参数处理规范,数据处理完善,降低了误判概率,解决了数据偏置、单位不统一的问题,可以实现异常诊断技术。
  • 改进模糊支持向量制造过程多元质量诊断分类
  • [发明专利]改进的基于决策树的制造过程多元质量诊断分类器-CN201710396086.8在审
  • 金平艳 - 四川用联信息技术有限公司
  • 2017-05-27 - 2017-10-24 - G05B23/02
  • 改进的决策树的制造过程多元质量诊断分类器,收集制造过程中质量特性的原始数据,进行数据预处理,应用混合算法对关键工序的多元质量特性进行过程分析,控制图记录的数据按照判稳规则看是否出现异常现象,应用改进的决策树方法查找出过程异常源所在,为了使分类结果更加准确,构建了质量属性重要度函数。本发明过程能力系数条件严谨、判定状态准确,算法复杂度低,处理的时间快,异常态判定规则更加简便明朗,综合了多元质量、误判因子、主成分因子,适用性更强,参数处理规范,数据处理完善,降低了误判概率,解决了数据偏置、单位不统一的问题,可以实现异常诊断技术。
  • 改进基于决策树制造过程多元质量诊断分类

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