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]一种地壳运动GPS水平速度场自适应最小拟合推估算法-CN201811230539.0有效
  • 瞿伟;方志斌;陈海禄;郑佳伟;梁世川 - 长安大学
  • 2018-10-22 - 2023-03-14 - G01S19/14
  • 本发明公开了一种地壳运动GPS水平速度场自适应最小拟合推估算法,兼顾考虑研究域范围尺度与不同协方差矩阵关系不合理因素,首先引入距离尺度因子构建高斯经验协方差函数,解决数据利用率问题,有效避免了互协方差负值对构建经验协方差模型所造成的影响;在此基础上,再通过进一步引入自适应因子来调整观测信息和先验信息对模型参数的影响不平衡性,解决观测值权阵与信号值的经验协方差矩阵方差因子协调一致性;本发明方法较常规以及仅顾及单一因素改进的最小拟合推估法,可更加准确地对区域GPS速度场进行拟合推估,从而可更真实的反映出区域地壳构造运动特性,为后续进一步研究区域构造动力学特征提供更有价值的基础数据与参考。
  • 一种地壳运动gps水平速度自适应最小拟合算法
  • [发明专利]一种基于最小向量机的电力负荷预测方法-CN201911195095.6有效
  • 张慕尹;陈璟华 - 广东工业大学
  • 2019-11-28 - 2023-01-17 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于最小向量机的电力负荷预测方法,其步骤如下:通过天气数据与用电负荷数据集构建聚类数据集、预测聚类数据集与预测数据集;运用基于模糊C理论聚类算法确定有用类数据的初始聚类中心,将聚类数据集划分为c个类别,并输出模糊隶属度矩阵u和各类中心V;将预测聚类数据集输入用布谷鸟算法优化好的最小向量机模型,得到预测日的预测聚类数据;根据模糊隶属度矩阵u计算预测聚类数据到各类聚类中心V的距离,并判断预测日的数据类型为Z;在预测数据集中找出数据类型为Z的预测数据并输入优化好的最小向量机模型,得到训练好的最小向量机模型;将预测日的数据输入训练好的最小向量机模型中,完成预测日的电力负荷预测。
  • 一种基于最小向量电力负荷预测方法
  • [发明专利]基于增量偏最小乘法的样品成份测定方法-CN201510404458.8有效
  • 赵煜辉;王岩;单鹏;于长永;马海涛 - 东北大学
  • 2015-07-10 - 2017-11-14 - G01N21/359
  • 本发明公开了一种基于增量偏最小乘法的样品成份测定方法,包括以下步骤S1,采集待测样品的近红外光谱数据;S2,通过增量偏最小模型,获得该近红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量。本发明通过利用增量偏最小模型对待测样品的近红外光谱数据进行处理,从而即可获得该近红外光谱数据所对应的样品中各成分的含量,与采用传统的偏最小模型进行数据处理相比,节约了时间和空间,所得回归系数基本相同,预测均方根误差却更小,可见,本发明中的增量偏最小模型具有更高的预测精度和建模效率。
  • 基于增量最小二乘法样品成份测定方法

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