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LSTM-GRU集成学习的非侵入式负荷监测方法-CN202310422211.3在审
  • 王立辉;张核;金伟明 - 东南大学
  • 2023-04-19 - 2023-07-14 - G01R31/00
  • 基于LSTM‑GRU集成学习的非侵入式负荷监测方法,包括步骤:1、获取用户总线以及负荷的有功功率的值;2、对采集的数据进行预处理并进行配对组成数据集;3、构建基于LSTM和基于GRU的基模型,分别训练这两个基模型;4、使用训练好的两个基模型分别对总线有功功率进行初步分解得到目标负荷的初步分解值并进行结合;5、构建基于LSTM‑GRU集成学习的集成模型,将上一步的结果作为模型的输入,目标负荷的有功功率作为输出,训练所构建的基于LSTM‑GRU集成学习的元模型;6、根据当前总线的有功功率获得当前目标负荷的有功功率的数据。该方法通过结合两个基于LSTM和GRU的优势性能,并将BiTCN‑Attention模型和分类子模型集成作用的方式组成元模型,提升非侵入式负荷监测模型的分解精度。
  • 基于lstmgru集成学习侵入负荷监测方法
  • [发明专利]一种基于自适应图卷积网络的非侵入式负荷分解方法-CN202210343618.2在审
  • 王立辉;邱亚娟;王京;张核 - 东南大学
  • 2022-04-02 - 2022-08-30 - G06F30/27
  • 本发明是一种基于自适应图卷积网络的非侵入式负荷分解方法,包括以下步骤:(1)形成由总负荷有功功率序列、总负荷电流序列和温度序列构成的总负荷特征序列;(2)对形成的总负荷特征序列进行滑动窗口分段;(3)耦合用户行为特征,对分段后的每段总负荷特征序列进行图建模;(4)将图数据进行划分并输入到AGCN模型中进行训练;(5)对输出目标电器功率曲线进行状态功率阈值判断获得电器状态。本发明依据所采集的传统负荷特征序列和温度形成新的序列,对形成的新的序列耦合用户行为特征进行图建模,通过基于空间注意力机制的切比雪夫图卷积网络充分提取负荷的稳态特征,进而对非侵入式负荷达到更为精准的分解。
  • 一种基于自适应图卷网络侵入负荷分解方法
  • [实用新型]一种机械配件切割加工装置-CN202020364267.X有效
  • 张核;陈凯;魏庆虎;陈东辉;赵仑;王星星;喻春明;王伟 - 西京学院
  • 2020-03-20 - 2021-02-02 - B23D79/00
  • 本实用新型公开了一种机械配件切割加工装置,包括支撑台,动臂夹紧机构,支撑台上端固定切割台,支撑台上端右侧固定连接有固定架,固定架中部左侧壁固定有连接块,连接块中部设有切割杆,切割杆和连接块滑动伸缩套接,固定架上端开设有第一孔槽,第一孔槽上方设有第一压杆,第二孔槽通过第二连接轴承和第二压杆转动连接,第一压杆中部下端铰接有第一连接杆,第一连接杆下端和压杆上端相铰接,第一压杆左侧下端铰接有第二连接杆,第二连接杆下端和第二压杆铰接,切割杆下端连接有切割电机,切割台上固定有动臂夹紧机构,本实用新型装置通过连接杆的相互配合传导能够快速的对机械配件进行切割,省时省力。
  • 一种机械配件切割加工装置

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