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]一种评价方法与系统-CN201610790067.9有效
  • 张军;詹映;薛庆逾;石超 - 上海创和亿电子科技发展有限公司
  • 2016-08-31 - 2019-04-02 - G01N21/359
  • 本发明提供一种评价方法与系统,用于对基础数据的质量进行评价,包括:从基础数据中获取多条近红外光谱及对应的化学值;对近红外光谱进行预处理;求解各近红外光谱间的相似距离以及局部相关系数;获取与各近红外光谱对应的最大相似度的近红外光谱与化学值;分别计算各近红外光谱与其对应的最大相似度的近红外光谱间对应的化学值的绝对差值,并求解所有绝对差值的平均值;判断绝对差值的平均值是否大于预设的误差值,当为否时,评价基础数据合格;当为是时,评价基础数据不合格本发明可准确高效的在对近红外光谱进行建模前,对基础数据的质量进行评价,以排除对质量不高的近红外光谱数据进行建模,提高建模分析的有效性,减少人力物力的浪费。
  • 一种评价方法系统
  • [发明专利]一种栀子苷含量的近红外分析方法-CN201510762017.5在审
  • 方婧;战皓;柳梦婷;付梅红;李耿;杨滨;李化 - 中国中医科学院中药研究所
  • 2015-11-10 - 2016-02-03 - G01N21/359
  • 一种栀子苷含量的近红外分析方法,其利用近红外光谱对栀子中的栀子苷含量进行快速、准确、高效的分析。该方法包括如下步骤:利用液相色谱法对样品栀子中的栀子苷含量进行检测,以形成样品模型集合;对待检测的栀子进行近红外光谱扫描;利用偏最小二乘法对扫描的栀子近红外光谱进行数据建模,从而形成建模集合和验证集合;利用Savitzky-Golay卷积平滑法对建模集合和验证集合进行数据降噪处理;将样品模型集合、建模集合和验证集合导入到红外光谱分析设备中,基于样品模型集合对待检测的栀子中的栀子苷的含量进行计算;对所述建模集合和验证集合进行交叉验证
  • 一种栀子含量红外分析方法
  • [发明专利]基于近红外高光谱技术的冬枣检测方法-CN202011616645.X在审
  • 李伟;周新奇;刘立鹏;韩双来;苏丹;盛晓慧;秦新;刘飞;郑启伟 - 杭州谱育科技发展有限公司
  • 2020-12-31 - 2021-05-25 - G01N21/359
  • 本发明提供了基于近红外高光谱技术的冬枣检测方法,包括以下步骤:(A1)采集红枣的近红外高光谱数据,分别进入步骤(A2)和步骤(B1);(A2)在近红外高光谱数据中选择感兴趣区域,并提取高光谱数据;获得冬枣的参数;根据获得的冬枣的参数,划分校正集和验证集;(A3)预处理冬枣的提取的高光谱数据;(A4)选择冬枣的特征波长;(A5)对预处理后的高光谱数据回归建模,得到建模的波段、波段的回归系数和偏置,进入步骤(B3);(B1)在近红外高光谱数据中,分割出冬枣的高光谱数据;(B2)预处理分割出的冬枣的高光谱数据,预处理方式与步骤(A3)相同;(B3)利用建模的波段、波段的回归系数和偏置处理步骤(B2)中预处理后的高光谱数据
  • 基于红外光谱技术检测方法

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