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[实用新型]一种小区物业用厨余垃圾预处理装置-CN202320029417.5有效
发明人：郑培钦;廖飞林;马荣金 -专利权人：珠海华发楼宇电梯工程有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： B09B3/35 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种小区物业用厨余垃圾预处理装置，包括移动车，移动车的尾部固定设有垃圾收集箱，垃圾收集箱的一侧设有破碎装置，破碎装置与垃圾收集箱之间设有挤压装置，挤压装置包括挤压箱体，移动车上固定设有挤压箱体，挤压箱体的底部一侧设有进料槽，进料槽上设有进料口，挤压箱体的顶部固定设有出料口，挤压箱体内固定设有过滤网，挤压箱体的底部设有污水排出口，挤压箱体的顶部固定设有第一电机，第一电机的输出端设有转动轴，转动轴上设有绞龙叶片；本实用新型通过破碎装置可以对垃圾进行破碎，然后在通过绞龙叶片对垃圾进行挤压，污水从污水排出口，固体垃圾从出料口排出，从而方便对垃圾进行预处理。
一种小区物业用厨余垃圾预处理装置

[发明专利]一种香榧红曲酒及其香榧红曲酒的酿造方法-CN201911418690.1在审
发明人： 马荣金 -专利权人：东阳市荣鑫酒业有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2020-04-03 - 主分类号： C12G3/022 文献下载
摘要：本发明属于红曲酒技术领域，具体涉及一种香榧红曲酒，包括如下重量份的原料：90‑120份糯米、10‑15份香榧提取物、8‑10份香橼提取物、6‑7份香薷提取物、2‑5份红曲、3‑4份白曲、0.3‑0.8份干酪乳杆菌、2‑5份橘皮和2‑4份铁皮石斛提取物。使用本发明的一种香榧红曲酒及其香榧红曲酒的酿造方法的有益效果为：原材料易于得到；具有开胃消食健胃的功效，改善红曲酒的气味和口感，提高消费者的食用感受。
一种香榧红曲及其酿造方法

[发明专利]基于核递归最大互相关熵算法的非线性格兰杰因果性检测方法-CN201910245469.4在审
发明人：陈霸东;马荣金;任鹏举;袁泽剑;王飞;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了基于核递归最大互相关熵算法的非线性格兰杰因果性检测方法，该方法在传统格兰杰因果性检测方法基础上，采用核递归最大互相关熵算法建立非线性回归模型，利用非线性回归误差计算因果性指标，通过因果性准则得到两个时间序列之间的因果关系，并对因果性指标和分辨能力指标进行显著性检验。该方法不但能正确地检测出非线性因果关系，而且其分辨能力也更强。因此基于核递归最大互相关熵算法的非线性格兰杰因果性检测方法在实际应用中更加易于推广和使用。
互相关递归算法检测分辨能力因果关系非线性回归模型非线性回归显著性检验时间序列误差计算应用

[发明专利]一种基于矩阵传递熵的时间序列因果性分析方法及其计算机装置-CN201810608100.0在审
发明人：黄缨婷;赵功博;陈霸东;马荣金;肖建锋;秦伟 -专利权人：陕西智联脑控科技有限公司
申请日： 2018-06-13 - 公布日： 2019-01-01 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于矩阵传递熵的时间序列因果性分析方法及其计算机装置和应用，通过Parzen窗变量的概率密度估计方法直接计算二阶Renyi熵，并将其推广到变量X的α阶Renyi熵，结合Gram矩阵定义矩阵传递熵，然后在传统的基于传递熵的因果性分析方法的基础上，通过矩阵传递熵计算因果性分析指标，最后按照因果性判断标准分析两个时间序列的因果性。与格兰杰因果性分析方法相比，该方法克服了“回归模型”的缺陷，能够用于具有非线性因果关系的时间序列中，与传统的基于传递熵的因果性分析方法相比，该方法鲁棒性好，易于计算而且计算复杂度低，适用于计算复杂度低的场合；将该分析方法应用于临床应用中用于探索患有呼吸暂停综合症病人的呼吸和心跳之间的因果性，具有良好的应用效果。
因果性分析矩阵传递时间序列计算复杂度计算机装置传统的呼吸暂停综合症分析方法应用概率密度估计回归模型矩阵定义临床应用判断标准因果关系应用效果直接计算传递鲁棒性二阶心跳呼吸应用分析探索

[发明专利]基于量化最小误差熵准则的格兰杰因果判辨方法-CN201810414584.5在审
发明人：陈霸东;马荣金;郑南宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-05-03 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提供一种基于量化最小误差熵准则的格兰杰因果判辨方法。该方法采用量化最小误差熵准则和贝叶斯信息准则确定回归模型的系数和阶数，通过计算误差熵及系数得到因果判辨指标，按照因果性判断标准确定两个时间序列之间的因果性。与传统的基于最小均方误差准则的格兰杰因果判辨方法相比，该方法对回归模型系数的估计更准确，得到的误差熵更小，能更精确地计算因果判辨指标。由于采用了量化方法，该方法的计算复杂度显著地降低。该方法在计算因果判辨指标时综合了误差熵和系数，使得因果判辨指标的计算更加地准确和鲁棒。因此基于量化最小误差熵准则的格兰杰因果判辨方法在实际应用中更加易于推广和使用。
最小误差量化误差熵最小均方误差准则贝叶斯信息准则回归模型系数计算复杂度回归模型计算误差判断标准时间序列传统的系数和阶数鲁棒应用

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