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KNN-ANN的硬脑膜下血肿损伤预测方法-CN201911101168.0在审
  • 刘启明;佟妮宸;韩旭;吴兴富;郭士杰 - 河北工业大学
  • 2019-11-12 - 2020-04-14 - G16H50/20
  • 本发明涉及一种基于KNN‑ANN的硬脑膜下血肿损伤预测方法,该方法以数据库中的车辆碰撞试验数据为基础,通过Spearman秩相关分析各运动参量或损伤评价准则与脑损伤量之间的相关性;采用KNN与回归法相结合进行数据诊断,剔除异常数据,增强了运动参量与损伤量之间的相关性,并利用优化策略获取运动参量的最佳权重,构建了新的颅脑损伤评价指标;采用最大‑最小规范化对训练试验数据进行预处理,并通过神经网络学习构建脑损伤预测模型。本发明综合分析了平动量和转动量对颅脑损伤的影响,相比传统的创伤性颅脑损伤损伤评价准则,本发明所建损伤准则精度更高,能实现对颅脑损伤的定量预测,弥补了传统损伤评价准则只能做定性分析的缺陷。
  • 一种基于knnann脑膜血肿损伤预测方法
  • [发明专利]一种建立灰色预测模型的方法和装置-CN201611265984.1在审
  • 章政 - 中国银联股份有限公司
  • 2016-12-30 - 2017-05-31 - G06Q10/04
  • 包括根据n个原始数据,确定第一数据序列,第一数据序列具有指数增长趋势;根据第一数据序列,确定一阶微分方程;将作为初值条件,对一阶微分方程进行求解,得到灰色预测模型,可以看出,在构建灰色预测模型时,由于优化模型的初值条件,将其转变为带参数的最新值,从而使得模型曲线并不一定需要通过序列初始点,此外,采用最小一乘准则建立模型适应度函数,并通过粒子群优化算法来优化模型的参数值,由于最小一乘准则使用绝对误差来表示与真实值的偏离值
  • 一种建立灰色预测模型方法装置

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