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]基于端到端模型的爬坡预测方法-CN202210043642.4在审
  • 张媛媛;陈彦如;王浩;岳凯峰;赵万槟;李亚洁;刘宜珈;李京鹏;胡翔;陈良银 - 四川大学
  • 2022-01-14 - 2023-07-25 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于端到端模型的爬坡预测方法。其方法主要包括数据预处理、预测模型训练、模型预测和风电功率爬坡检测四部分;预测模型训练包括主预测模型训练模块和误差修正模型训练模块,模型预测包括主模型预测模块和误差模型修正模块;主预测模型训练模块用于将历史风电功率数据、历史风速数据和预报风速数据作为模型输入;误差修正模型训练模块用于将主模型输出的风电功率预测残差序列作为数据集对误差修正模型进行训练测试;主模型预测模块用于对风电功率进行预测;误差模型修正模块用于将主预测模型的输出作为残差模型输入,预测残差修正初步预测值;风电功率爬坡检测模块用于风电功率预测序列的爬坡检测,得到爬坡预测特征量。
  • 基于端到端模型爬坡预测方法
  • [发明专利]基于爬坡点修正的风电功率爬坡检测方法-CN202111405981.4在审
  • 陈良银;王浩;陈彦如;张媛媛;郭敏;王伟;胡顺仿;刘畅;李亚洁;胡翔 - 四川大学
  • 2021-11-24 - 2023-05-26 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于爬坡点修正的风电功率爬坡检测方法。其方法主要数据预处理、初步爬坡检测和爬坡点修正三个部分:数据预处理包括线性插值和数据去噪,初步爬坡检测包括SDT趋势拟合模块、SDT段合并模块和爬坡定义检测模块,爬坡点修正包括相邻爬坡段合并模块、极值提取模块和爬坡端点修正模块;SDT趋势拟合模块用于将原始风电功率序列数据进行趋势拟合;SDT段合并模块用于合并SDT段;爬坡定义检测模块进行风电爬坡事件识别;相邻爬坡段合并模块用于合并相邻两个爬坡段解决分段问题;极值提取模块用于获取局部极大值点集合和局部极小值点集合;爬坡端点修正模块,用于判断爬坡端点是否需要修正,修正后的爬坡段是否符合爬坡定义规则。
  • 基于爬坡修正电功率检测方法
  • [发明专利]一种基于图像边缘监督的语义分割算法-CN202111405971.0在审
  • 张媛媛;陈彦如;王浩;廖俊华;冯康慧;陈俊任;李亚洁;殷丰铭;代湖明;陈良银 - 四川大学
  • 2021-11-24 - 2023-05-26 - G06V10/44
  • 本发明公开了一种基于图像边缘监督的语义分割算法。该方法提取出图像的边缘信息,下采样后,融合图像边缘信息,弥补在下采样过程中损失的图像信息,提升网络的语义分割效果。先获得待识别图片的边缘轮廓图,输入到语义分割网络,网络将边缘轮廓图作为目标,基于边缘信息提取网络EdgeUNet待识别图片的边缘信息。主网络通过ResNet‑50网络完成图像语义信息提取,然后利用双线性插值方法对图像特征进行上采样,在上采样的过程中,利用跨层连接的方法融合语义分割网络中的底层细粒度信息和高级语义信息,通过EdgeUNet提取出的待识别图片中的边缘信息。上采样的次数与下采样一致,最后在生成的图片中,分割出检测到的目标。
  • 一种基于图像边缘监督语义分割算法
  • [发明专利]一种基于优化BN网络的球磨机特征融合故障诊断方法-CN202210161387.3有效
  • 王进花;汤国栋;曹洁;陈伟;李亚洁 - 兰州理工大学
  • 2022-02-22 - 2023-04-18 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种基于优化BN网络的球磨机特征融合故障诊断方法,包括:收集球磨机历史运行数据和基于球磨机故障的专家知识,构建初始BN诊断模型,生成初始种群;对初始种群最小化循环体输出有向非循环图,通过混合评分函数进行BN结构评分和计算个体适应度;根据BN结构评分的结果,判断是否满足终止条件;如果满足终止条件,此时初始群体即为最优故障诊断模型结构;如果不满足终止条件,则通过自适应方法对初始群体进行结构优化,并根据个体适应度,生成新种群,直到新种群满足终止条件,即为最优故障诊断模型结构;根据最优故障诊断模型对待检测球磨机进行故障诊断。可精准检测球磨机在使用过程中产生的各类故障,模型准确度高。
  • 一种基于优化bn网络球磨机特征融合故障诊断方法

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