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]一种基于正交成分最优最优回归的软测量方法-CN201810233559.7有效
  • 童楚东;俞海珍;朱莹 - 宁波大学
  • 2018-03-06 - 2021-11-30 - G06F30/27
  • 本发明公开一种基于正交成分最优最优回归的软测量方法,旨在通过最优对预测质量指标有益的正交成分,并利用选择的正交成分建立最优化回归的软测量模型。具体来讲,本发明方法首先分别利用首先并行利用主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、和偏最小二乘(PLSR)算法得到相应的正交成分,然后利用基于遗传算法近邻成分分析最优正交成分,最有利用选择的正交成分实施基于粒子群算法的最优回归建模与传统方法相比,本发明方法通过最优化的方式选择对预测质量指标有益的特征成分且通过最优回归向量得到最终的质量指标预测值。因此,本发明方法的软测量性能得到了充分保证,是一种更为优选的软测量方法。
  • 一种基于正交成分最优选择回归测量方法
  • [发明专利]基于FSA-Choquet模糊积分的特征选择方法-CN202010377781.1在审
  • 王怀军;商珣超;李军怀;崔颖安 - 西安理工大学
  • 2020-05-07 - 2020-09-25 - G06K9/62
  • 本发明公开的基于FSA‑Choquet模糊积分的特征选择方法,包括以下步骤:步骤1,初始化带有特征的原始数据集X,使用Choquet模糊积分优选最优特征子集;步骤2,然后通过最大冗余计算,结合后向浮动搜索策略及分类器进行特征优选本发明基于FSA‑Choquet模糊积分的特征选择方法,通过两次特征优选实现最优特征子集的选择,首先使用Choquet模糊积分优选出当前最优特征子集,然后通过最大冗余计算,结合后向浮动搜索策略及分类器进行特征优选;实验证明,基于FSA‑Choquet选择的特征在行为识别中具有较高的分类识别率。
  • 基于fsachoquet模糊积分特征选择方法
  • [发明专利]风电场架空软导线截面选择方法-CN201810267728.9有效
  • 张成炜;林瑞宗;彭传相 - 国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司经济技术研究院
  • 2018-03-28 - 2022-03-08 - G06F30/20
  • 本发明提出一种风电场架空软导线截面选择方法,包括:步骤1:收集历史典型气象数据,生成设计区域历史典型场景库;步骤2:计算各场景下风电场风力发电机出力,生成设计线路载流量需求;步骤3:计算各场景下导线载流量;步骤4:对导线进行优化选择,计算评价指标、检验约束条件,对不同备选类型导线进行技术经济比较,并判断是否存在最优;如存在最优,则选定最优导线,如不存在最优,则执行步骤5;步骤5:增加备选导线类型或放宽约束条件本发明能够根据风机出力特性、地区历史气象数据,根据技术经济分析比较,选择风电场内和风电场附近架空导线截面,降低所用导线的截面积,提高电气设计选型的经济性。
  • 电场架空导线截面选择方法
  • [发明专利]一种机器人连续运动的路径导航方法及其系统-CN202210559002.9在审
  • 程晶晶;周明龙;马运强;李文;王强 - 安徽机电职业技术学院
  • 2022-05-22 - 2022-09-09 - G01C21/00
  • 本发明公开了一种机器人连续运动的路径导航方法及其系统,利用动态环境地图知识确定机器人的初始位置以及目标位置,且在动态环境地图知识内统计初始位置和目标位置之间的运动路径;标记所有运动路径上的障碍物,按照路径距离选择最优路径;将最优路径与其他导航路径之间的交叉点作为标记点,最优路径根据标记点划分为多个分叉段;实时监控最优路径上的动态障碍并确定影响机器人运动的动态障碍,根据每个机器人当前所处的分叉段,以分叉段的前岔路口或者后岔路口重新作为初始位置;重新选择最优路径,直至每个机器人按照最短路径运动至目标位置;本发明保证每个移动机器人的路径导航移动路径最短。
  • 一种机器人连续运动路径导航方法及其系统
  • [发明专利]基于多目标粒子群算法的测试优选方法-CN201711071086.7有效
  • 杨成林;田书林;刘震 - 电子科技大学
  • 2017-11-03 - 2019-10-29 - G06N3/00
  • 本发明公开了一种基于多目标粒子群算法的测试优选方法,根据需要确定电子系统测试优选的若干个优化目标和约束条件,在粒子群算法运行过程中,每当有一个新的种群,即搜索得到帕累托最优集,计算出帕累托最优集中每个粒子的分布密度值,采用轮盘赌选择算法选择得到一个粒子作为全局最优粒子,在粒子更新后,根据当前位置是否支配其最优位置来判断是否对粒子位置进行更新;将粒子群运行结束后帕累托最优集中的每个粒子的位置作为一个测试优选方案。本发明在现有粒子群算法的基础上改进得到多目标粒子群算法,从而获得满足多个目标的多种测试优选方案。
  • 基于多目标粒子算法测试优选方法
  • [发明专利]一种网状供应链优化方法及存储介质-CN202310445728.4在审
  • 苗强;雷春瑞;严幸友;张恒;陈义鹏 - 四川大学
  • 2023-04-24 - 2023-07-18 - G06Q10/0631
  • 公开了一种网状供应链优化方法及存储介质,网状供应链优化方法包括获取第一初始信息和供应商与仓储企业之间在满足支出费用最小的条件下的第一成本函数,然后基于第一初始信息和第一成本函数,采用布谷鸟算法求解供应商与仓储企业之间的第一最优方案基于最近距离分配法将不同消费客户分配给不同仓储企业;获取第二初始信息和仓储企业与消费客户之间在满足支出费用最小的条件下的第二成本函数;基于第二初始信息和第二成本函数,采用头脑风暴算法求解仓储企业与消费客户之间的第二最优方案;最终综合第一最优方案和第二最优方案得到复杂网状供应链模型的最优成本优化方案。
  • 一种网状供应优化方法存储介质
  • [发明专利]一种搜索方法和装置-CN201610628370.9有效
  • 徐鹏飞;周轶凡 - 杭州数梦工场科技有限公司
  • 2016-08-03 - 2020-01-14 - G06F16/14
  • 本发明提供一种搜索方法和装置,该方法包括:获取各计算节点的优选结果;如果所有优选结果中存在比当前最优结果更优的优选结果,从所有优选结果中选择最优优选结果作为当前最优结果;否则保持当前最优结果不变;判断指定参数是否满足到达设定的阈值;如果否,将当前最优结果发送给各计算节点,以使各计算节点利用当前最优结果进行启发式搜索,得到多个搜索结果,从多个搜索结果中确定优选结果,向汇聚节点发送优选结果;如果是,输出当前最优结果。
  • 一种搜索方法装置
  • [实用新型]自习室最优和节能智能系统-CN201020590580.1无效
  • 吴璇;冯海兵;张志坚;仇永泉 - 中国矿业大学
  • 2010-10-30 - 2011-06-29 - G05B19/418
  • 一种自习室最优和节能智能系统,其特征在于:包括自习室计数器(1),自习室计数器(1)连接有处理器(2),处理器(2)连接有管理室计算机终端(3),该管理室计算机终端(2)的第一输出端与大厅显示屏(5的第二输出端与处理器的控制指令端口X2连接,该处理器的动作指令端口X3与自习室电源开关(4)的输入端连接;显著效果:通过自习室计数器的计数按钮和该层楼的处理器的处理,实现对学生进出自习室计数和人数统计的控制,达到学生自习室最优和节约电能的目的
  • 自习室最优选择节能智能系统

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