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]一种基于重心拉格朗日法的捷联惯导姿态方法-CN201710372344.9在审
  • 徐泽林;朱柏承;牛尊 - 北京大学
  • 2017-05-24 - 2018-02-27 - G01C21/16
  • 本发明公开了一种基于重心拉格朗日法的捷联惯导姿态方法。该方法可以在器件带宽受限,不降低更新频率的前提下,提高更新周期内的采样点个数,利用多子样的等效旋转矢量算法进行姿态,提高精度。具体来说,该方法首先根据前几个周期采样的角速率信息,利用重心拉格朗日法计算当前更新周期内的插入角速率,再结合真实采样点进行本周期旋转矢量的计算,利用四元数更新方程求解姿态矩阵,并求解出更新周期内的姿态信息本发明可以有效减少过程中的计算量,同时提高算法的精度。仿真实验表明在同等传感器精度,相同更新频率和采样率的条件下,该方法可以将精度提升75%。
  • 一种基于重心拉格朗日插值法捷联惯导姿态方法
  • [发明专利]一种基于时空自回归神经网络模型的方法-CN202110784921.1在审
  • 吴森森;吕文婷;张丰;杜震洪;汪愿愿 - 浙江大学
  • 2021-07-12 - 2021-10-22 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于时空自回归神经网络模型的方法。本发明利用神经网络架构,将时空距离和时空权重任务转化为可量化的神经网络模型构建与训练优化问题。以时空对象的投影坐标和时间为基本输入单元,再分别计算对象间的空间距离差和时间距离差,设计模型将其向量化表达,通过神经网络拟合时空距离和时空权重,输出未知时空点的属性。本发明的优点在于将神经网络模型引入到时空权重的中,利用神经网络充分拟合时空相关关系,实现时空,操作简单易行,能够减小模型和参数选择的主观因素影响,对于时空权重和时空数据具有一定应用价值
  • 一种基于时空回归神经网络模型方法
  • [发明专利]一种巷道风量确定方法-CN202211607126.6在审
  • 寇永渊;欧阳志平;张建发;詹子强;张钦礼;严世杰;毛杜 - 金川集团股份有限公司;中南大学;长沙迪迈数码科技股份有限公司
  • 2022-12-14 - 2023-04-25 - G01P5/00
  • 本发明涉及矿山井下通风技术领域,提供一种巷道风量确定方法,包括:构建矿山井下三维通风网络模型;测量巷道实际通风数据,计算巷道摩擦风阻,反巷道摩擦阻力系数,以修正三维通风网络模型;在线监测主要巷道风速并接入三维通风网络模型;修正主要巷道在线监测风速为全断面平均风速并计算监测风量;将主要巷道的监测风量到三维通风网络模型中对应巷道,用监测风量替换模型算出的风量,用后的三维通风网络模型其他巷道风量,根据风量及断面面积反巷道风速本发明能够实现在线监测数据参与风量实时,大大提高了巷道风量确定的精度与效率,且实现监测主要巷道风速即能得到所有巷道准确风量,降低了巷道风量确定的成本。
  • 一种巷道风量确定方法

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