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]一种基于最优copula模型的多风电场出力聚类评估方法-CN202010440044.1有效
  • 王玉荣;杨若琳;汤奕 - 东南大学
  • 2020-05-22 - 2022-06-07 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于最优copula模型的多风电场出力聚类评估方法,该方法包括以下步骤:(1)对采样的两风电场有功出力历史数据构建单一copula、混合copula模型;(2)对采样的两风电场有功出力历史数据进行变结构点诊断并构建变结构copula模型;(3)基于构建的单一copula、混合copula、变结构copula模型,评估模型精度并选择最优相关性拟合模型;(4)基于最优相关性拟合模型,利用模糊C均值聚类法对两风电场概率分布值组成的数据集聚类本发明可准确描述两风电场出力的相关性,实现可靠的聚类分析,对电力系统规划具有重要意义,同时本专利提出的变结构点诊断方法和聚类精度评估方法也广泛适用于各种具有相关性的时间序列。
  • 一种基于最优copula模型电场出力评估方法
  • [发明专利]一种专利技术领域的创新主题挖掘方法-CN202110233670.8在审
  • 玄洪升;李明明;潘心冰;顾英健;郭保荣 - 浪潮云信息技术股份公司
  • 2021-03-03 - 2021-08-24 - G06F40/216
  • 本发明公开一种专利技术领域的创新主题挖掘方法,涉及数据挖掘技术领域,包括:获取并预处理专利技术领域的专利文献,构建向量空间模型;基于困惑度的方法确定最优主题数,构建LDA主题模型,并生成文档‑主题矩阵和主题利用四分位数法得到四分化主题‑特征词概率分布矩阵;对四分化主题‑特征词概率分布矩阵进行关联统计,得到主题间相同特征词来构建邻接矩阵,定义邻接矩阵的二值化规则,完成邻接矩阵的二值化处理;基于二值化的邻接矩阵,绘制专利主题网络图,利用结构洞度量算法,根据不同主题占据专利主题网络图的结构洞数量,挖掘专利技术领域的创新主题。本发明可以挖掘专利技术领域的新主题。
  • 一种专利技术领域创新主题挖掘方法
  • [发明专利]一种技术相似性专利的筛选与评价方法-CN201110420954.4无效
  • 胡小君;陈劲 - 浙江大学
  • 2011-12-15 - 2012-07-11 - G06F17/30
  • 本发明提供一种技术相似性专利的筛选与评价方法,包括基于目标专利-相似技术-大技术环境的立体定向分析技术与引用网络TSU-CN微结构相对接的建立步骤,相关子网建立步骤,内外部技术流量监测数据采集步骤,基于动态TSU-CN微结构技术谱参数基础数据提取步骤,技术谱参数建立步骤。通过目标专利技术流量与其在相似技术及其大技术环境中的宏观与微观对接,立体和定量监控、保证了评价和筛选结果的相对客观性和准确性。使企业在技术引进和国外失效专利开发中能够对“目标专利在现实背景下的技术价值”进行合理准确的定位,避免盲目技术引进和专利开发而导致竞争失利,同时有助于企业对自身技术专利在国际同类技术中的竞争力评估,以及对投资股票等的选择
  • 一种技术相似性专利筛选评价方法
  • [发明专利]一种基于知识增强图神经网络的中文专利文本去冗余方法-CN202310644149.2在审
  • 张顺香;刘云朵;赵雨杉;马子晨;王星光;王腾科 - 安徽理工大学
  • 2023-05-31 - 2023-09-01 - G06F40/289
  • 本发明公开了一种基于知识增强图神经网络的中文专利文本去冗余方法,属于自然语言处理领域的文本处理技术,包括以下步骤:步骤1:专利数据获取,根据权利要求书的文本结构进行分割处理;步骤2:基于知识图谱嵌入与实体关系抽取方法,获取实体结点信息与边信息,将每一条权利要求文本转化为对应的图结构;步骤3:基于图卷积神经网络,通过更新结点信息的方式,逐条获取权利要求书的文本特征向量;步骤4:基于语义相似度的文本过滤方法,通过设置阈值,降低专利文本冗余。本发明采用引入知识图谱的方法,提高专利文本中实体语义的准确度,并将权利要求书文本转化为图结构,使用图卷积网络获取文本表征,最后通过文本相似度来降低文本冗余,为专利机构进行专利数据管理提供技术支持。
  • 一种基于知识增强神经网络中文专利文本冗余方法

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