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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

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

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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

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

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

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]基于节点信息路径分布的多层网络规约化方法-CN202010765107.0在审
发明人：王冰;孙志雯;韩越兴 -专利权人：上海大学
申请日： 2020-08-03 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于节点信息路径分布的多重网络规约化方法，其步骤如下：计算单层网络中节点信息的路径分布；根据单层网络中节点信息的路径分布，计算单层网络的熵，进而求得多重网络的系统熵；根据网络中节点信息的路径分布，求得任意两层网络之间的距离；根据多层网络中每两层网络之间的距离，对网络进行合并，完成多重网络的规约化过程；根据网络规约过程中多重网络的熵值的变化，获得多重网络的最优结构表示形式。本发明基于网络的拓扑结构，提出包含节点信息的路径分布度量指标，进一步定义了不同网络之间的距离和多重网络的熵度量指标，解决了多重网络的规约化问题，从而达到降低网络层数的冗余性，减少计算复杂度的目标。
基于节点信息路径分布多层网络规约方法

[发明专利]一种多重虚拟网络系统及实现多重虚拟网络通信方法-CN201911413222.5有效
发明人：胡水海;孙军欢 -专利权人：深圳致星科技有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种多重虚拟网络系统及实现多重虚拟网络通信方法。其中的多重虚拟网络系统及实现多重虚拟网络通信方法，通过虚拟网络控制器分别与共用节点操作系统和各接入虚拟网络接口的耦接，并以虚拟网络控制器使各虚拟网络在同一物理网络传输，并且在虚拟网络控制器的虚拟网络控制作用下进而也实现各虚拟网络在逻辑上的隔离通信
一种多重虚拟网络系统实现通信方法

[发明专利]一种适应多重网络环境的分层软件体系结构-CN202011587227.2在审
发明人：蒋玖川;蒋嶷川 -专利权人：南京财经大学;蒋嶷川
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本发明涉及分层软件技术领域，尤其涉及一种适应多重网络环境的分层软件体系结构，包括以分层次的方式实现多重网络环境中的软件体系结构，所述软件体系结构从下到上分为多重网络环境建模层、多重网络数据处理层、多重网络信息共享层、软件组件服务层、应用开发层；每层通过层间的接口向上层提供服务，本发明突破传统的单一网络架构软件系统不能支持不同网络间集成融合与优化协同的局限性，实现多重网络环境中的软件系统的信息共享、集成协同，从而解决目前的网络化软件系统的信息孤岛化
一种适应多重网络环境分层软件体系结构

[发明专利]多重广播局域网络建立方法-CN200610101480.6无效
发明人：邓维扬;巫育能 -专利权人：研华股份有限公司
申请日： 2006-07-10 - 公布日： 2008-01-16 - 主分类号： H04L12/18 文献下载
摘要：一种多重广播局域网络建立方法，在建立实体局域网络后，将其中各网络节点区分为一或多个群组，经各网络节点与相邻节点交换信息后进行各节点的MAC(媒体存取控制)地址比对，比对后决定一组MAC地址，修改该组MAC地址后形成各群组的多重广播地址，之后，各群组的网络节点分别记录该多重广播地址，并加入所属的一多重广播局域网络中。由此，当网络产生错误信息或改变时，由各网络节点向相邻节点广播的信息并不会传递至所属多重广播局域网络之外，从而节省带宽无谓消耗。
多重广播局域网络建立方法

[发明专利]一种基于数据挖掘的异常检测方法及系统-CN202210159702.9在审
发明人：海克洪;陈少成 -专利权人：湖北美和易思教育科技有限公司
申请日： 2022-02-22 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开一种基于数据挖掘的异常检测方法及系统，所述方法包括：采集客户端网络用户的历史行为数据，并进行预处理；构建多重GRU神经网络模型，并优化多重GRU神经网络模型的超参数；通过预处理后的历史行为数据训练所述多重GRU神经网络模型，确定多重GRU神经网络中的权重矩阵，得到异常检测模型；接收到客户端的交互请求时，通过异常检测模型对客户端的交互请求进行异常检测。本发明通过线性判别法对网络用户的历史行为数据进行降维处理，在减少数据之间的冗余的同时保留网络用户的关键行为特征，构建了多重GRU神经网络模型，可在合适的时间尺度上分析用户的历史行为数据，提高异常检测可信度
一种基于数据挖掘异常检测方法系统

[发明专利]基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法-CN201610323293.6有效
发明人：刘天琪;苏学能;焦慧明;何川 -专利权人：四川大学
申请日： 2016-05-16 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于灰色关联度的多重BP神经网络负荷预测方法，本发明方法包括：一、基于灰色关联度的负荷序列关联性分析；二、基于最短距离法聚类确定多重BP神经网络的成员集；三、基于有效性指标确定多重BP神经网络的重数；四、还引入了动量因子，并采用多次计算求平均值的方式，改善BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高其抗振荡能力；五、将建立的多重BP神经网络预测模型对短期电力负荷进行预测。本发明方法改善了BP神经网络易陷入局部收敛的问题，提高了其抗振荡能力，且多重BP神经网络相比传统BP神经网络预测模型，具有更好的预测效果。
基于灰色关联多重 bp 神经网络负荷预测方法

[发明专利]一种基于多重蛋白质网络脉冲动力学过程的疾病基因预测方法-CN202110141656.5有效
发明人：李敏;项炬 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多重蛋白质网络脉冲动力学过程的疾病基因预测方法，该预测方法主要包括以下步骤：一、构建标准化的多重蛋白质网络；二、构建多重蛋白质网络脉冲动力学模型；三、提取多重蛋白质网络脉冲动力学特征；四、融合多重蛋白质网络节点的脉冲动力学特征以通过排序对疾病基因进行预测。本发明的预测方法能够更有效地融合多类型的蛋白质网络，挖掘多源蛋白质网络中的隐含特征，从而提升疾病基因鉴别的能力，且计算量小，适于通过软件实现生物信息大数据的分析。
一种基于多重蛋白质网络脉冲动力学过程疾病基因预测方法

[发明专利]一种AGV路径网络的可靠度计算方法及装置-CN201810744710.3有效
发明人：陈庆新;毛宁;廖勇;胡常伟 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-09 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种AGV路径网络的可靠度计算方法及装置，该方法包括：获取自动导向车的路径网络；其中，路径网络包括轨道交汇点、逆向轨道掉头点、同向轨道变道点及包含自动导向车行驶方向的轨道；获取路径网络对应的有向多重图；其中，有向多重图中的节点为轨道交汇点、逆向轨道掉头点和同向轨道变道点，节点间的有向边为轨道；根据割去任意n条有向边后，整个割边后的有向多重图的强连通情况，确定路径网络的可靠度；本发明通过将多重嵌套环形的路径网络转换成有向多重图，可以利用有向多重图的连通度计算算法，计算路径网络的可靠度，方便用户快速判断实际中遇到的AGV路径网络的可靠性指标是否达到要求，提高了设计规划的效率。
一种 agv 路径网络可靠计算方法装置

[发明专利]基于多重扩张路径的医学影像深度分割网络-CN202110259383.4在审
发明人：许铮铧;王波;王磊 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明为基于多重扩张路径的医学影像深度分割网络，该神经网络包括以多个串联的残差网络编码模块构成的收缩编码路径、以多个串联的残差网络解码模块构成的扩张解码路径，共有N个扩张解码路径，后N‑1个扩张解码路径构成多重扩张路径；通过跳跃连接将收缩编码路径上的语义特征图与在相邻的扩张解码路径上相同分辨率的对应级别特征图在通道维度上进行拼接；多重扩张路径中每个路径的残差网络解码模块中Sigmdid激活函数处理后的语义特征图与下一个扩张解码路径上对应级别的残差网络解码模块中的特征图在通道维度上进行拼接该方法以引入多重扩张路径对收缩编码路径实现多重监督，降低网络对噪声扰动的敏感性，提高分割网络的分割鲁棒性。
基于多重扩张路径医学影像深度分割网络

[发明专利]一种基于多重目标神经网络的强化学习值函数更新方法-CN202010628201.1在审
发明人：李辉;吴昊霖;王壮 -专利权人：四川大学
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多重目标神经网络的强化学习值函数更新方法，包括步骤：(1)构建并初始化强化学习智能体，其主要包括1个在线神经网络和K个目标神经网络；(2)智能体与环境进行交互；(3)每隔一定训练次数，将在线神经网络的参数按照编号顺序复制到相应的目标神经网络；(4)将多重目标神经网络输出中小于阈值的值函数进行平均，得到新的值函数估计更新目标；(5)利用基于多重目标网络的更新目标来更新在线神经网络参数；上述基于多重目标神经网络的强化学习值函数更新方法，能够有效去除值函数估计过程中的过估计误差，从而得到具有更好表现的策略。
一种基于多重目标神经网络强化学习函数更新方法

[发明专利]一种具备多重调制解调器的移动通信终端及数据下载方法-CN200510102822.1无效
发明人：金光铎 -专利权人：乐金电子（中国）研究开发中心有限公司
申请日： 2005-09-13 - 公布日： 2006-07-26 - 主分类号： H04Q7/32 文献下载
摘要：本发明提供一种具备多重调制解调器的移动通信终端及数据下载方法，该移动通信终端包括网络分析部、接口控制部和下载部，其中，所述网络分析部根据正在接收数据的调制解调器种类及调制解调器的下载速度信息，获取是否适用多重接口(Multi－Socket)相关信息；所述接口控制部根据所述网络分析部输入的调制解调器种类及下载速度信息，决定多重接口数量；所述下载部生成决定的数量的多重接口，并通过上述多重接口，从外部下载数据，从而根据无线网络有效决定接口数量并实施下载
一种具备多重调制解调器移动通信终端数据下载方法

[发明专利]一种多重语义语句解析系统及方法-CN201711353550.1有效
发明人：杨敏 -专利权人：上海擎语信息科技有限公司
申请日： 2017-12-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种多重语义语句解析系统，包括文本编码模块、神经网络模块、文本解码模块，文本编码模块将文本信息转化成多组文本向量信息，神经网络模块根据设定的算法将多组文本向量信息转化成多组语义向量，文本解码模块将多组语义向量转化成文本信息输出本发明还公开了一种多重语义语句解析方法，包括文本编码、文本逻辑分析、文本解码输出等步骤。本发明采用包含多种神经网络算法的神经网络模块解析多重语义语句，具有能够准确高效解析多重语义语句的特点。
一种多重语义语句解析系统方法

[发明专利]跨链交互方法及装置-CN202111663722.1在审
发明人：陶友贤 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司;蚂蚁区块链科技（上海）有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04L67/1042 文献下载
摘要：所述方法包括：源区块链网络中的第一源节点响应于多个源节点分别发起的跨链请求，构造所述多个源节点对应的多重签名跨链消息，并将所述多重签名跨链消息发送至目的区块链网络；所述目的区块链网络中的第一目的节点在针对所述多重签名跨链消息中包含的源节点签名的验证结果满足第一验证条件的情况下，响应于经多个目的节点确认的目标数据构造包含所述目标数据的多重签名跨链应答；第一源节点在针对所述多重签名跨链应答中包含的目的节点签名的验证结果满足第二验证条件的情况下，将所述多重签名跨链应答中包含的目标数据分发至所述源区块链网络中的各个源节点
交互方法装置

[发明专利]多源网络编码机制下多重同态签名方法-CN201910226896.8有效
发明人：俞惠芳;王之仓;高新哲;白璐;李雯 -专利权人：西安邮电大学;青海师范大学
申请日： 2019-03-22 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：一种多源网络编码机制下多重同态签名方法，由系统初始化、用户钥生成、多重签名、组合、验证步骤组成。本发明将椭圆曲线签名和多重签名技术扩展到多源网络编码机制中，提出了一种多源网络编码机制下多重同态签名方法，克服了传统的多重签名认证方式不能抵御污染和窃听攻击的缺点，每个源节点可以看作是网络中的一个用户组本发明具有安全性强、计算复杂度低等优点，可以解决传统多重签名认证方式不能抵御污染和窃听攻击的问题。
网络编码机制多重同态签名方法

[发明专利]多重预测网络-CN202080007396.6在审
发明人： R·卡波比安科;V·科佩拉;K·苏布拉曼尼亚;J·麦克哥拉山;P·沃尔曼;S·巴维亚 -专利权人：美国索尼公司;索尼集团公司
申请日： 2020-01-02 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：用于训练和/或操作人工智能代理的方法和系统可以使用多输入和/或多重预测网络。多重预测是其共享的网络权重可以用于计算多个相关的预测的计算构造，通常是但不一定是神经网络。对于多重预测网络，有几种相关的和有时可组合的方案。
多重预测网络

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