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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果7个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [实用新型]一种多功能阀井监测仪-CN202223262041.7有效
  • 涂远辉 - 深圳市凯瑞亿德科技有限公司
  • 2022-12-06 - 2023-03-28 - E02D29/14
  • 本实用新型公开了一种多功能阀井监测仪,涉及燃气检测技术领域,包括监测仪本体、高度调节机构和井盖状态检测机构,所述监测仪本体上连接有高度调节机构,所述高度调节机构上连接有井盖状态检测机构,井盖状态检测机构包括安装板、压力传感器、盖筒、隔板、挤压杆、压板和弹簧,高度调节机构上连接有安装板,安装板的上表面安装有压力传感器,安装板的上表面还固定连接有盖筒,盖筒内固定连接有相匹配的隔板,本实用新型能够监测阀井井盖的状态,使监测使用更加安全,而且,配合监测仪本体燃气浓度监测和水位监测的使用,使其功能更加多样,方便使用。
  • 一种多功能监测
  • [实用新型]一种自监测海缆的防护结构-CN202221685888.3有效
  • 涂远辉;刘洋波 - 深圳市凯瑞亿德科技有限公司
  • 2022-07-01 - 2022-11-08 - H02G3/04
  • 本实用新型公开了一种自监测海缆的防护结构,属于海洋电缆防护技术领域,包括防护套,所述防护套的一端设置有连接套,且防护套的另一端设有卡接套,相邻防护套端部的连接套与卡接套之间套接在一起,所述防护套上设有定位连接结构,且定位连接结构包括第一固定板和第二固定板,所述第一固定板、第二固定板设置于防护套上。采用定位连接结构,在两个防护套进行合并套设时,可以起到定位对齐的作用,保证防护套连接后的齐整性,保障了防护效果,通过设置的抵紧架,配合着橡胶垫使用,在相邻防护套端部的卡接套与连接套拼接时,可以起到抵紧的作用,进而保证线缆防护套的相对稳固性,进一步提高了防护效果。
  • 一种监测防护结构
  • [发明专利]一种基于数据融合的混合船舶横摇预测方法-CN202210354319.9在审
  • 陈泽宗;魏鋆宇;赵晨;涂远辉 - 武汉大学
  • 2022-04-06 - 2022-08-23 - G06Q10/04
  • 本发明涉及船舶横摇运动预测技术,具体涉及一种基于数据融合的混合船舶横摇预测方法,将原始数据通过解码得到分辨率为100Hz的原始高分辨率船舶横摇时间序列数据集;采用重采样技术、Hampel identifier算法和深度特征提取技术对原始高分辨率数据进行预处理;将低分辨率数据和深度特征信息数据,划分为训练集、验证集和测试集;分别选用低分辨率数据和深度特征信息数据的训练集建立双向长短期记忆‑卷积神经网络BiLSTM‑CNN初始模型;采用MOFEPSO算法将两种数据集的预测结果进行融合,完成数据融合预测;建立多层误差修正模型,得到预测结果。该方法能精确的确定性的预测船舶运动,具有较大的实际应用潜力。
  • 一种基于数据融合混合船舶预测方法
  • [发明专利]基于强化学习的船舶运动大多步实时预测混合方法及系统-CN202210089496.9在审
  • 陈泽宗;魏鋆宇;赵晨;涂远辉 - 武汉大学
  • 2022-01-25 - 2022-05-24 - G06F30/15
  • 本发明提供一种基于强化学习的船舶运动大多步实时预测混合方法及系统,包括由船舶上安装的姿态传感器获取原始船舶运动数据,划分为训练数据集和预测数据集,进行实时小波包分解RTWPD,将船舶运动数据的高频分量和低频分量分解为固定层数的子序列;对分解得到的每个子序列建立ORELM基础预测模型,并引入AdaBoost.MRT强化学习方式,不断迭代训练,将多个训练好的ORELM模型组合在一起;最后将子序列的预测结果重构得到模型大多步初始预测结果,对大多步预测误差建立LSSVM误差修正模型,进一步提取包含在大多步误差序列中少部分船舶运动数据的变化规律,修正得到最终的船舶运动大多步预测结果并输出。本发明提高了船舶运动姿态大多步预测的稳定性与准确性。
  • 基于强化学习船舶运动大多实时预测混合方法系统
  • [发明专利]一种基于深度学习的船舶横摇集成预测方法及系统-CN202210089541.0在审
  • 陈泽宗;魏鋆宇;赵晨;涂远辉 - 武汉大学
  • 2022-01-25 - 2022-05-24 - G06F30/27
  • 本发明提供一种基于深度学习的船舶横摇集成预测方法及系统,通过船舶上安装的姿态传感器所获取原始船舶横摇数据进行横摇运动预测,包括由船舶上安装的姿态传感器获取原始船舶横摇数据,将原始船舶横摇数据通过重采样进行解码得到船舶横摇时间序列;采用自适应二次分解对原始船舶横摇数据进行预处理,降低原始数据的非线性和非平稳特征;将二次分解后得到的子序列,划分为训练集、验证集和测试集;选用每个子序列中的训练集建立多输入多输出策略下的深度信念网络模型;使用多目标水母搜索方式优化模型超参数,建立自适应误差修正模型,获取最终预测结果,进行误差分析并输出。本发明提高了船舶横摇运动预测的稳定性与准确性。
  • 一种基于深度学习船舶集成预测方法系统
  • [发明专利]一种船舶三自由度的混合神经网络模型预测方法及系统-CN202111053868.4在审
  • 陈泽宗;魏鋆宇;赵晨;涂远辉 - 武汉大学
  • 2021-09-09 - 2021-12-24 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种船舶三自由度的混合神经网络模型预测方法及系统,包括由船舶上安装的姿态传感器获取原始船舶摇晃姿态数据,将原始船舶摇晃姿态数据通过重采样进行解码得到船舶摇晃姿态时间序列;将船舶摇晃姿态时间序列通过自适应经验小波变换方法进行自适应分解得到分解后多个子序列,形成子序列矩阵,以降低船舶三自由度运动非线性非平稳性,划分为训练集、验证集和测试集;引入双向长短期记忆网络以从过去和未来两个方向学习船舶三自由度的时间特征,使用引力搜索算法与粒子群算法结合的混合优化算法对隐含层节点数和学习率进行寻优,基于优化后的双向长短期记忆网络预测并输出结果。本发明提高了船舶三自由度预测的稳定性与准确性。
  • 一种船舶自由度混合神经网络模型预测方法系统
  • [发明专利]一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法-CN202110842641.1在审
  • 陈泽宗;涂远辉;赵晨;魏鋆宇 - 武汉大学
  • 2021-07-26 - 2021-11-09 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种船舶姿态六自由度系统的姿态数据预处理方法。它的步骤如下:上位机通过姿态传感器实时采集多个时刻的船舶姿态数据,以构建船舶姿态数据序列;对数据进行箱盒图检测,判断数据的离散分布情况,检测数据是否有异常点,构建异常船舶姿态数据序列;将异常船舶姿态数据序列通过改进均值平滑处理以更新船舶姿态数据序列每个时刻的异常的船舶姿态数据,得到数据更新后船舶姿态数据序列;对数据更新后船舶姿态数据序列进行标准化处理。本发明以更快的速度从姿态传感器中读取姿态数据,提高预测效率;给预测模型提供无异常值、准确、完整、归一化的数据,提高预测的稳定性与准确性。
  • 一种船舶姿态自由度系统数据预处理方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top