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[发明专利]六氟化硫回收利用管理系统-CN202310480418.6在审
发明人：刘永涛;胡进军;石冬金 -专利权人：福建省杭氟电子材料有限公司
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种六氟化硫回收利用管理系统。其首先将多个预定时间点的温度值和压力值分别排列后归一化处理以得到归一化温度输入向量和归一化压力输入向量，接着，将基于高斯密度图来融合所述归一化温度输入向量和所述归一化压力输入向量得到的温度‑压力融合输入矩阵通过卷积神经网络模型以得到温度‑压力融合特征矩阵，然后，将所述多个预定时间点的含有SF6气体的混合气体的通入流速值排列为流速输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到流速时序特征向量，最后，这样，可以通过分类结果，管理当前时间点的温度值和压力值。
六氟化硫回收利用管理系统

[发明专利]产生时钟信号的方法和设备-CN201410041187.X有效
发明人：金济国;朴祥用;朴赞祐;李永勋;朴炳下 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2014-01-27 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： H03K3/017 文献下载
摘要：提供一种产生时钟信号的方法和设备。所述时钟信号产生方法包括：接收代表时钟信号的占空比的占空比代码和代表时钟信号的周期的周期代码；和将占空比代码归一化成周期代码以输出归一化占空比代码。该时钟信号产生方法还包括：响应于周期代码，控制时钟信号的上升时间；和响应于归一化占空比代码，控制时钟信号的下降时间以产生时控时钟信号。
产生时钟信号方法设备

[发明专利]移动终端的扫频方法和装置、基带芯片-CN201110442534.6有效
发明人：沈旭强;董霄剑;金益峰;邢宏民;彭春杰 -专利权人：展讯通信(上海)有限公司
申请日： 2011-12-26 - 公布日： 2012-07-04 - 主分类号： H04W48/16 文献下载
摘要：一种移动终端的扫频方法和装置、基带芯片，所述移动终端的扫频方法包括：接收频点fk下的信号；对预定时间内接收到的信号以预定步长为单位计算采样点的功率和；基于所述功率和获取对应子区域a的功率值a(n)、对应子区域b的功率值b(n)、对应子区域c的功率值c(n)、对应子区域d的功率值d(n)；计算a(n)的归一化功率norm_a(n)和c(n)的归一化功率norm_c(n)中的最小值与b(n)的归一化功率norm_b(n)和d(n)的归一化功率norm_d(n)中的最大值的比值R(n)；确定R(n)的最大值所对应的n为n′，对a(n′)的归一化功率或c(n′)的归一化功率进行增益补偿，获得频点fk的接收信号强度指示本发明技术方案可以获得准确的扫频结果，并且可以缩短小区搜索的时间，降低移动终端的功耗。
移动终端方法装置基带芯片

[发明专利]音频源定位-CN202180051372.5在审
发明人：雅各布·瑞恩·唐利;弗拉迪米尔·图尔巴宾 -专利权人：元平台技术有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G01S5/18 文献下载
摘要：电子装置通过对音频信号在一时间段内的振幅进行归一化来定位音频源。该电子装置接收来自该电子装置的一个或多个传声器的一个或多个信号，该一个或多个信号表示由音频源在一时间段内发出的音频。该电子装置估计该一个或多个信号在该时间段内的第一时间的振幅和在该时间段内的第二时间的振幅，其中，第二时间与第一时间不同。该电子装置对与第一时间相关联的振幅和与第二时间相关联的振幅进行归一化，以生成多个归一化振幅。该电子装置通过将该多个归一化振幅组合，确定表示由音频源发出的音频的组合振幅。
音频定位

[发明专利]对电能供应网的监视-CN200980161460.X有效
发明人： A.里特金格 -专利权人：西门子公司
申请日： 2009-09-15 - 公布日： 2012-06-13 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：为了尤其是在能量供应网的测量位置数量很大的情况下以简单的方式提供关于能量供应网的稳定性的结论，提出：使得每个测量值与一个参考值相关以形成归一化测量值，为每个测量值提供阈值，所述阈值说明这样的阈值，从该阈值开始就在相应测量位置处进入能量供应网的临界状态，使得每个阈值与参考值相关以形成归一化阈值，确定每个归一化阈值与其所属的归一化测量值的归一化差值，将具有一致的时间戳的归一化差值经历统计分析，由该统计分析的结果形成状态函数，以及在能量供应网的调度台设备
电能供应监视

[发明专利]识别时间序列模式的方法和装置-CN201310461049.2有效
发明人：李建强;段运强;刘春辰;刘博 -专利权人：日电(中国)有限公司
申请日： 2013-09-30 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种识别时间序列模式的方法和装置，属于信息技术领域。包括：对需要分析的时间序列进行预处理，得到至少两个归一化的子序列；对每个归一化的子序列转化的符号化的子序列进行预设次数的随机投影；记录每个符号化的子序列在预设次数的随机投影过程中与其他符号化的子序列在投影位置上具有相同符号的次数；将大于第一阈值的每个次数所对应的每两个归一化的子序列构成初始模式，比较长度相同的每两个初始模式的起点间的距离，得到一组时间序列片段，每组时间序列片段及未组成时间序列片段的初始模式分别构成时间序列模式。本发明通过比较长度相同的每两个初始模式的起点之间的距离，以构成时间序列模式，提高识别时间序列模式的准确性。
子序列时间序列模式初始模式时间序列符号化归一化随机投影预设预处理信息技术领域方法和装置投影位置记录转化分析

[发明专利]一种利用多时相中高分卫星影像识别再生稻的方法及装置-CN202310435438.1有效
发明人：刘占宇;席瑞;季卫东;王玉猛;吕晓男 -专利权人：杭州稻道农业科技有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用多时相中高分卫星影像识别再生稻的方法及装置，涉及农业监测技术领域。方法包括：获取待识别前茬水稻种植区域在前茬水稻收割后预定时间的三期卫星稻田影像；分别计算三期卫星稻田影像的归一化植被指数，确定第一期归一化植被指数影像、第二期归一化植被指数影像以及第三期归一化植被指数影像；根据第一期归一化植被指数影像以及预先设置的第一阈值，确定未翻耕稻田区域；根据未翻耕稻田区域的第二期归一化植被指数影像相对第一期归一化植被指数影像的变化趋势，确定空茬和再生稻区域；根据空茬和再生稻区域的第三期归一化植被指数影像相对第二期归一化植被指数影像的变化趋势
一种利用多时相中高分卫星影像识别再生方法装置

[发明专利]CMP设备的终点确定方法、终点确定系统和CMP系统-CN201810377019.6在审
发明人：赵德文;田芳馨;金军;路新春 -专利权人：清华大学;天津华海清科机电科技有限公司
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2018-09-21 - 主分类号： B24B37/013 文献下载
摘要：本发明公开了一种CMP终点的确定方法、确定系统和CMP系统，该确定方法包括：获取驱动所述抛光盘的电机负载率随时间变化的数据、所述摆臂的摆动角度随时间变化的数据和所述抛光头相对于所述抛光盘中心的摆动距离随时间变化的数据；进而根据以上数据得到归一化摩擦力矩随时间变化的数据；根据归一化摩擦力矩随时间变化的数据得到所述归一化摩擦力矩随时间变化的曲线；根据曲线确定抛光终点。
随时间变化摩擦力矩归一化抛光终点终点确定抛光盘摆动电机负载率滤波计算曲线确定抛光计算量抛光头摆臂驱动

[发明专利]一种基于紫外脉冲的绝缘子劣化检测方法和装置-CN202310153938.6在审
发明人：徐卫东;柳竺江;袁梓丰;王宇宁 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司东莞供电局
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于紫外脉冲的绝缘子劣化检测方法和装置。该方法包括：获取待测绝缘子在历史预设时间内的紫外电晕图像、当前紫外电晕图像和历史预设时间内的故障标签数据；确定待测绝缘子的历史一维总谐波失真值、历史奇谐波比例值和历史归一化基频数据；将历史一维总谐波失真值、历史奇谐波比例值、历史归一化基频数据和历史预设时间内的故障标签数据，输入到预设神经网络训练模型，通过训练确定最优检测模型；确定待测绝缘子的当前一维总谐波失真值、当前奇谐波比例值和当前归一化基频数据；将当前一维总谐波失真值、当前奇谐波比例值和当前归一化基频数据输入到最优检测模型，对待测绝缘子的劣化情况进行检测。
一种基于紫外脉冲绝缘子检测方法装置

[发明专利]一种光谱数据的融合方法、以及装置-CN202110842718.5在审
发明人：傅斌;陈磊;刘刚 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：公开一种光谱数据的融合方法，对于按照设定积分时间采集的至少包括表征波段与响应强度关系的各光谱数据：将光谱数据分别进行归一化处理，得到归一化光谱数据；利用预先设定的强度阈值，确定归一化光谱数据中每个波段的融合权值，其中，融合权值根据归一化光谱数据中该波段所对应的响应强度与强度阈值之间的比较结果确定，所述强度阈值与积分时间相关；对于每个波段，利用该波段的融合权值，将各归一化光谱数据中该波段的响应强度融合为该波段下的光谱融合结果
一种光谱数据融合方法以及装置

[发明专利]基于堆叠时间序列网络的电力变压器故障诊断方法-CN202210884861.5在审
发明人：何怡刚;邢致凯;王枭;刘晓宇;江雪;龚庆武;王剑锋;尚学军;李楠;马世乾;王天昊;陈培育;金尧;闫立东 -专利权人：武汉大学;国网天津市电力公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于堆叠时间序列网络的电力变压器故障诊断方法，包括：采集各变电站中变压器的油中气体；对采集的数据进行z‑score归一化，得到归一化矩阵；将归一化矩阵按比例划分为训练集和测试集；构建基于Xgboost和双向门控循环神经网络的堆叠时间序列网络，输入训练集和测试集进行网络训练；利用实时采集的数据经过归一化后得到可训练的数据，进行故障预测和网络参数的更新。本发明利用Xgboost和门控神经网络对油中气体数据进行预测，由元学习器从两个时间序列网络中获得电力变压器预测数据，并通过Softmax层得到变压器的故障诊断结果。
基于堆叠时间序列网络电力变压器故障诊断方法

[发明专利]一种基于小波变换的风电功率预测方法及装置-CN202210984986.5在审
发明人：陆秋瑜;刘洋;杨银国;于珍;李力;骆晓明;闫斌杰 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于小波变换的风电功率预测方法及装置，通过经验小波变换技术将获取的风电功率时间序列分解为多个风电功率子序列，对所述多个风电功率子序列进行归一化处理，得到多个归一化风电功率子序列；基于预构建的预测模型，分别对所述多个归一化风电功率子序列进行结果预测，得到多个归一化风电功率子序列预测结果；对所述多个归一化风电功率子序列预测结果进行叠加和反归一化处理，得到第一风电功率预测序列；与现有技术相比，本发明提供的技术方案能提高预测的准确性
一种基于变换电功率预测方法装置

[发明专利]综合物候和遥感大数据的水稻种植及其面积估算方法-CN202211154168.9在审
发明人：周广胜;王树东;汲玉河 -专利权人：中国气象科学研究院;中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明涉及遥感技术领域，尤其涉及一种综合物候和遥感大数据的水稻种植及其面积估算方法。方法包括：获取水稻的不同生长期的高时间分辨率和高空间分辨率的遥感影像，并基于遥感影像计算水稻的不同生长期的归一化植被指数和归一化水体指数；基于水稻的不同生长期的归一化植被指数建立水稻的物候曲线；基于物候曲线初步确定水稻的种植区域；基于水稻的不同生长期的归一化植被指数和归一化水体指数确定水稻在各生长期的归一化水稻指数；基于水稻在各生长期的归一化水稻指数确定水稻信息指数；基于水稻信息指数计算水稻在种植区域的面积。
综合物候遥感数据水稻种植及其面积估算方法

[发明专利]一种基于归一化互信息估计的时间序列异常检测方法-CN201810052021.6在审
发明人：孙磊;秦坤;蒋志宏;林大泳;聂青 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2018-01-19 - 公布日： 2018-09-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于归一化互信息估计的时间序列异常检测方法，属于时间序列异常检测、信息论以及数据挖掘技术领域。包括A.数据预处理，得到与时间序列采样片段对应的样本点集合；B.基于极限学习机对每两个相邻采样片段对应的样本点集合进行互信息估计；C.将得到的互信息利用最大熵进行归一化；D.循环步骤B和C，得到归一化互信息序列本发明描述的是一种不需要参数寻优的、无需训练的算法，其使用极限学习机进行互信息的估计，使用随机产生的参数设置，缩减了执行时间，保证了算法模型的执行效率；同时对估计出的互信息使用最大熵进行归一化，保证了异常检测的准确率
归一化时间序列异常检测互信息互信息估计极限学习机采样片段样本点最大熵集合数据挖掘技术数据预处理信息论参数设置参数寻优算法模型随机产生循环步骤阈值比较准确率算法突变保证

[发明专利]自适应迭代加强的短期风速高精度组合预测方法-CN201710572482.1在审
发明人：曾明;芦婧;孟庆浩 -专利权人：天津大学
申请日： 2017-07-13 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种自适应迭代加强的短期风速高精度组合预测方法利用风速数据构造样本集，形成风速时间序列并做归一化处理；对归一化后的风速时间序列进行预测；对归一化后的风速时间序列进行预测；对归一化后的风速时间序列进行预测；将预测结果作为用于组合预测的GRNN神经网络的输入，预测结果对应的实际风速值作为GRNN神经网络的输出，构成样本集，将样本集分为训练样本集和测试样本集；初始化训练样本集的权重分布，对训练样本集中的每一个训练样本都赋予相同的权重
自适应加强短期风速高精度组合预测方法