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]一种光伏功率的组合预测方法及其装置-CN202310636104.0在审
  • 杨昭;何信林;张灏;方子朝;张文斌;倪继文;刘冲;杨熠辉 - 西安热工研究院有限公司
  • 2023-05-31 - 2023-09-08 - G06Q10/04
  • 本申请提出一种光伏功率的组合预测方法及其装置,涉及光伏功率预测技术领域,通过获取与目标日期的气象状况相同的多个历史日期以及多个历史日期的气象数据时序序列以及功率数据时序序列;对功率数据时序序列进行VMD分解,对分解后的每个子序列数据集中的子序列数据进行归一化处理;分别将每个归一化处理后的子序列数据集与气象数据时序序列组合共同输入目标CNN‑SVM模型,获取该模型每次输出的功率预测值的和值作为第一功率预测值;分别将每个归一化处理后的子数据序列与气象数据时序序列组合共同输入目标BiLSTM模型,获取该模型每次输出的功率预测值的和值作为第二功率预测值;对第一功率预测值和第二功率预测值进行加权计算获取目标日期的光伏功率预测值
  • 一种功率组合预测方法及其装置
  • [发明专利]一种需求预测方法及装置、设备、存储介质-CN202011450198.5在审
  • 黄灿锦;万磊;李旭锋;钱锦锋 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2020-12-09 - 2021-04-09 - G06Q30/02
  • 本申请实施例公开了一种需求预测方法及装置、设备、存储介质,其中,该方法包括:获取待预测的用户集合中每一目标用户特征;采用需求预测模型对所述每一目标用户特征进行预测,得到对应的目标时序行为特征模式,其中,所述需求预测模型用于表征聚类序列集合对应的目标特征集合与所述聚类序列集合对应的时序行为特征模式之间的映射关系,所述聚类序列集合是对历史的时序行为序列集合中的序列进行聚类而得到的;所述时序行为特征模式为所述聚类序列集合在预设时间长度内的时间节点上发生目标行为的概率分布;基于所述每一目标用户特征对应的目标时序行为特征模式,确定对应用户存在行为需求的时间节点。
  • 一种需求预测方法装置设备存储介质
  • [发明专利]搅拌筒转向识别方法、装置及搅拌车-CN202211168271.9在审
  • 宋跃文 - 湖南三一智能控制设备有限公司
  • 2022-09-23 - 2022-12-02 - B28C5/42
  • 本发明涉及工程机械领域,提供一种搅拌筒转向识别方法、装置及搅拌车,该方法包括:获取搅拌车的当前工况数据;基于当前工况数据获取当前工况时序数据序列;其中,当前工况时序数据序列包括多个不同采样时刻对应的第一工况时序数据,第一工况时序数据均不为空;确定当前工况时序数据序列中各第一工况时序数据对应的第一时间间隔特征值;将当前工况时序数据序列以及第一时间间隔特征值输入至预先训练好的转向识别模型,通过转向识别模型输出搅拌筒的转向识别结果
  • 搅拌转向识别方法装置
  • [发明专利]基于长短时序关联的视频序列特征优化方法-CN202310805176.3在审
  • 柯逍;刘浩 - 福州大学
  • 2023-07-03 - 2023-10-03 - G06V20/40
  • 本发明的目的是提出基于长短时序关联的视频序列特征优化方法。首先,通过利用提取行人序列平均特征值找出序列中与平均值偏差较大的视频帧将偏差最大的视频帧视为在该序列中出现的异常帧,提出了一种新的基于长时序异常挖掘的特征优化方法,本发明对异常帧进行计算获取,使用序列平均特征替换序列中异常帧对应特征,从而实现对异常帧的抑制,构建一个新的高质量的长时序特征样本;此外,为了挖掘短时序特征的局部变化,提出了一种新的基于相邻帧组合学习的特征优化方法,通过注意力机制挖掘组合内的共同特征,抑制相邻帧之间的异常信息,与长时序特征相结合进一步增强视频序列的表达能力,从而提升视频行人重识别网络的鲁棒性。
  • 基于长短时序关联视频序列特征优化方法
  • [发明专利]基于电压序列聚类的低压配电网分支关系识别方法及系统-CN202310459500.0在审
  • 钟健豪;张娅楠 - 东南大学
  • 2023-04-26 - 2023-07-25 - G06F18/2321
  • 本发明公开了基于电压序列聚类的低压配电网分支关系识别方法及系统,涉及智能电网配电技术领域,包括以下步骤:接收电压时序数据,并检查电压时序数据是否存在数据缺失,若存在缺失,则使用拉格朗日插值补全电压时序数据;对电压时序数据进行分割,选取负荷接入多、电压变化大的序列段作为算法输入的电压时序数据;将算法输入的电压时序数据内互相关序列进行系数归一化,并基于互相关序列中最大值的位置得出SBD距离,基于SBD距离度量电压时序数据的相似性;基于DNSCAN聚类对电压时序数据进行分类,得到核心点的集合,对核心点的集合进行更新,直到核心点集合中的所有点都被遍历或者移除,得到聚类结果。
  • 基于电压序列低压配电网分支关系识别方法系统

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