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]一种负载电流预测馈控制方法-CN201811017208.9有效
  • 游江;巩冰;廖梦岩;李晓旭 - 哈尔滨工程大学
  • 2018-09-01 - 2020-05-15 - H02M7/539
  • 一种负载电流预测馈控制方法涉及电力电子技术领域,具体涉及一种负载电流预测馈控制方法。一种负载电流预测馈控制方法,包括以下步骤:根据负载情况,确定利用预测负载电流进行变增益馈补偿时的增益初值a0;确定负载电流预测值iop的馈增益系数Cj;设计负载电流预测环节Grp;确定施加负载电流馈的起始时刻以及施加预测电流补偿的初始时刻;设计馈补偿器Gff;得到阶段性的控制信号uc;得到预测信号iop;判断馈补偿方法;得到最终的补偿信号uff;将信号输入电流控制器K后的结果用于调制;判断控制性能是否满足要求。
  • 一种负载电流预测控制方法
  • [发明专利]一种基于灰色系统预测的离散微分动态规划方法-CN201610290117.7有效
  • 彭勇;张弛;周惠成;史亚军;李昱;丁伟 - 大连理工大学
  • 2016-05-03 - 2019-05-24 - G06F17/50
  • 本发明属于水电优化调度技术领域,公开了一种基于灰色系统预测的离散微分动态规划方法(GDDDP)。该发明的技术方案为:以离散微分动态规划方法(DDDP)为基础,每次迭代把历史迭代中得到的最优轨迹和预测轨迹组成的数据序列作为灰色系统预测方法的输入进行预测;然后在各个水库预测轨迹的基础上进行离散迭代求解,以此来提高算法的求解精度及计算效率;其中,针对灰色系统预测方法对于振荡序列有较大误差的缺点,采用等差数列递推式改进了灰色系统预测方法。本发明通过改进的灰色系统预测使算法更好地全局最优解收敛,增加了算法的全局搜索能力;同时通过预测加快了收敛速度,提高了计算效率。
  • 一种基于灰色系统预测离散微分动态规划方法
  • [发明专利]软场层析成像系统及软场层析成像方法-CN201310108991.0有效
  • 牛冉;亚历山大.S.罗斯;布鲁斯.C.C.安穆;高子仁;谭伟 - 通用电气公司
  • 2013-03-29 - 2014-10-01 - A61B5/05
  • 该软场层析成像系统包括:软场层析装置,用来向被测对象施加激励,并获得所述激励所对应的测量响应,所述软场层析装置包括若干传感元件,用来连接至所述被测对象;跟踪装置,连接于所述传感元件,用来获得所述传感元件的位置信息;模块,连接于所述跟踪装置,用来产生所述被测对象的对象网格及所述激励的预测响应,所述对象网格包括所述传感元件的位置信息;及重建模块,连接于所述软场层析装置及模块,用来根据所述对象网格、所述激励、所述测量响应和所述预测响应重建所述被测对象的图像
  • 层析成像系统方法
  • [发明专利]视频图像编码和解码方法及装置和系统-CN200710195371.X有效
  • 林永兵 - 华为技术有限公司
  • 2007-12-13 - 2009-06-17 - H04N7/26
  • 本发明公开了视频图像编码和解码方法及装置和系统,通过在对视频图像进行编码和相对应的解码时,每个图组内的至少一个预测编码图像参考所述图组内的第一个帧内编码图像和所述图组之前的帧内编码图像进行编码,编码参考更多的图像可以大大的提高编码效率,因为后续图族内预测编码图像也是参考本图组内可以正常解码的帧内编码图像,避免了对后续图组的连续误差扩散,而且每个图组的图组头都可以作为随机访问点,为用户提供更加细致化的随机访问性能。
  • 视频图像编码解码方法装置系统
  • [发明专利]扩展的矢量场线卷积积分方法-CN200610089501.7无效
  • 何兵;赵沁平;郝爱民;王莉莉 - 北京航空航天大学
  • 2006-06-30 - 2006-12-06 - G06F17/10
  • 扩展的矢量场线卷积积分LIC方法,(1)从矢量场中寻找下一个未被标记的采样点;(2)以上述找到的采样点为起点,采用基于数值计算的DDA曲线形成方法形成DDA曲线,首先从起点出发进行曲线的预测,然后还是从起点出发进行曲线的后向预测,最后将预测得到的曲线和后向预测得到的曲线合并,形成最终的DDA曲线;(3)对此轮循环形成的DDA曲线进行有色噪声序列直接赋值,计算DDA曲线上各点的LIC结果;(4)依据此轮循环形成的DDA曲线对整个矢量场进行区域标记
  • 扩展矢量卷积积分方法
  • [发明专利]基于多信号源的交通拥堵预测方法、设备及介质-CN202210020829.2有效
  • 黄钢忠;官耀威;杨志鹄;姜春涛;洪澄杰 - 佛山市达衍数据科技有限公司
  • 2022-01-10 - 2022-04-15 - G08G1/01
  • 本发明公开一种基于多信号源的交通拥堵预测方法、设备及介质,该方法包括:获取路网上的每条路段信息以及多种训练数据;依据数据类型对训练数据分别进行对应的预处理;将预处理后的训练数据输入至拥堵预测模型,依据预测误差和拥堵预测模型的状态分布确定拥堵预测模型的单元路径上的连接权重;使用训练后的拥堵预测模型对待预测数据进行拥堵预测;将相邻的前后两次拥堵预测结果进行相关性检验。本发明通过获取多种类型的信号源作为预测输入值,使用神经网络对多维时间序列进行学习,通过多信号源自对比反向传播和传播调整来获得准确预测结果,及时预测交通信息,为城市路网规划和城市拥堵治理提供参考依据。
  • 基于信号源交通拥堵预测方法设备介质
  • [发明专利]一种基于深度学习的生物合成途径预测方法及系统-CN202310808179.2在审
  • 巫瑞波;曾涛 - 中山大学
  • 2023-07-03 - 2023-09-29 - G16B40/00
  • 本发明提出一种基于深度学习的生物合成途径预测方法及系统,包括:获取反应组数据;将反应组数据构建指纹库;将产物分子数据的SMILES序列输入Transformer模型中进行训练;将待预测的产物分子输入完成训练的Transformer模型中进行前体分子预测,得到预测体分子;将待预测的产物分子与任一预测体分子组成完整的反应并生成相应的预测反应指纹,将预测反应指纹与指纹库进行匹配比对,将相似度最高的反应所对应的预测体分子及酶蛋白加入合成路线;判断当前Transformer模型输出的预测体分子是否为预设的构建块,或是否达到预设的迭代次数:若是,则将当前的合成路线输出;否则将当前的预测体分子作为待预测的产物分子重新输入Transformer模型中进行前体分子预测
  • 一种基于深度学习生物合成途径预测方法系统

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