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]修正总变分模型约束下基于重构的地球物理反演方法-CN201811280250.X有效
  • 饶丽婷;党博;宋汐瑾;郑新侠 - 西安石油大学
  • 2018-10-30 - 2020-04-21 - G01V11/00
  • 修正总变分模型约束下基于重构的地球物理反演方法,包括如下步骤:(1)针对修正的总变分模型约束的正则化反演问题,构建反演目标函数;(2)对修正的总变分稳定项进行重构;(3)根据目标函数最小化方程,对模型本身迭代求解新模型的计算公式;(4)设置反演各项参数,重复迭代获得符合期望的模型结果,用于推断地质构造或定位地质异常体;本发明创新性提出重构法,保留了稳定项对模型的约束性质,大幅简化了高度非线性给反演所带来的数值计算难度;反演采用对模型本身迭代的求解方式,相较于对模型校正量迭代的求解方式,正则化直接在模型上施加了稳定约束,可以获得更加合理的模型结果。
  • 修正总变分模型约束基于泛函重构地球物理反演方法
  • [发明专利]一种建筑用夹芯板生产方法-CN201910013095.3有效
  • 钟轶峰;罗丹;彭啸;邓兵;刘一钉;王鹏 - 重庆大学
  • 2019-01-07 - 2021-03-16 - G06F30/13
  • 本发明公开了一种建筑用夹芯板生产方法,包括如下步骤:基于性能要求设计建筑用夹芯板结构;建立单胞的应变能和总势能;将单胞的翘曲函数离散化得到离散形式的应变能;对单胞的应变能进行零阶近似得到有效刚度矩阵;对单胞的总势能进行一阶近似得到一阶近似翘曲场变量表达式和一阶近似能应变能重构建筑用夹芯板单胞内的三维位移场、应变场和应力场,当建筑用夹芯板结构满足性能要求,按照建筑用夹芯板结构制造建筑用夹芯板
  • 一种建筑用夹芯板生产方法
  • [发明专利]一种基于网络的周期来压预测方法-CN201310142904.3有效
  • 乔和;田立勇;杨桢 - 辽宁工程技术大学
  • 2013-04-24 - 2016-11-02 - G06F17/14
  • 本发明公开了一种基于网络的周期来压预测方法,特征在于构造了基于小波和混沌优化的FN方法进行预测,其过程分为三步:首先利用小波分解技术将所选的样本集数据根据不同频率分解成不同的分量;分解后的各分量运用混沌理论进行相空间重构重构分量使用FN模型进行训练,进而进行预测;最后,将各个FN模型得到的预测结果进行重组得到完整的预测周期来压荷载波形。本发明的目的在于可以通过网络的适应性对周期来压在考虑混沌及重构的情况下预测周期来压。可广泛用于地下采矿的周期来压预测。
  • 一种基于网络周期预测方法
  • [发明专利]一种采用Jordan分解进行编队飞行小推力重构的方法-CN201910595964.8有效
  • 徐明;白雪;郑亚茹;伍涛;曲庆渝 - 北京航空航天大学
  • 2019-07-03 - 2020-05-19 - G05D1/10
  • 本发明公开了一种采用Jordan分解进行编队飞行小推力重构的方法,包括有:步骤一,建立无摄圆轨道下主星与从星的相对运动模型;步骤二,针对运动系数矩阵进行Jordan分解,得到解耦的相对运动关系的通解;步骤三,将变换后运动状态量的初值视为区分编队构型的不变量,建立由初始轨道构型到目标轨道构型状态量的;步骤四,用多项式描述编队重构的优化系数向量,化简由初始轨道构型到目标轨道构型状态量的;步骤五,以控制燃料消耗总量最小为收敛约束,优化求解编队重构的优化系数向量。本发明应用Jordan分解分离出线性不稳定项和周期项,通过对构型不变量和积分初值的不同定义,以达到最小燃料消耗总量为目标、重构路径初终端为约束,优化求解常值系数向量。
  • 一种采用jordan分解进行编队飞行推力方法
  • [发明专利]监测方法和设备-CN200880100917.1有效
  • D·A·佩特森;I·S·科尔 - 联邦科学技术研究组织;波音公司
  • 2008-05-29 - 2010-07-28 - G06F17/10
  • 所述方法包括如下步骤:获得与来自监测所述系统的传感器的输出相关的多个传感器数据流,其中所述传感器中的至少一个传感器监测所述系统的状况,并且其中所述传感器中的至少一个传感器监测所述状况的原因主体;迭代地构建多个组,每个组是由从基本集中选择的的组合形成的;通过将所述传感器数据流输入到所述组中,来确定每个组的输出数据流;基于所述输出数据流从所述多个组中选择组;以及利用所选择的组来监测所述系统
  • 监测方法设备
  • [发明专利]一种医学图像弹性配准方法及装置-CN202110600433.0在审
  • 魏婷婷;严志汉;于雯飘 - 温州医科大学
  • 2021-05-31 - 2021-08-06 - G06T7/30
  • 本发明提供一种医学图像弹性配准方法,包括:在Demons算法的能量ε1(U)的基础上,增加形变场的平滑约束项ε2(U)及增加对称Kullback‑Leibler距离ε3(U),构建总的能量ε(U);其中,所述总的能量为一个多维参数的;通过变分法得到一组能使所述总的能量最小的参数得到最优形变场本发明基于能量,增加形变场的偏导数平方和作为平滑约束项用于平滑形变场;增加对称Kullback‑Leibler距离用于保持图像拓扑结构,把非刚性配准转为能量最小化问题,通过变分法寻找一组能使能量最小的参数得到最优形变场
  • 一种医学图像弹性方法装置
  • [发明专利]一种变指数拉普拉斯方程的图像分割方法-CN202211355563.3在审
  • 曹俊峰;卢雨蘅;于天恩 - 江南大学
  • 2022-11-01 - 2023-05-16 - G06T7/12
  • 本发明公开了一种变指数拉普拉斯方程的图像分割方法,包括:获取目标图像,提供图像的水平集函数;计算水平集函数内外的像素的二阶统计值,并利用变差系数构建区域能量;计算拉普拉斯方程指数,并构建变指数拉普拉斯方程能量;利用增广拉格朗日函数构建正则化的能量;将区域能量、变指数拉普拉斯方程和正则项相加以构建总的能量;利用变分法和梯度下降流构建总的能量的欧拉‑拉格朗日方程;利用增广拉格朗日算法求解欧拉‑拉格朗日方程
  • 一种指数拉普拉斯方程图像分割方法
  • [发明专利]一种基于映射的多模态图像分割方法-CN201510040592.4有效
  • 李平;李黎;李建军;俞俊 - 杭州电子科技大学
  • 2015-01-27 - 2017-06-27 - G06T7/11
  • 本发明涉及基于映射的多模态图像分割方法。本发明对包含目标的图像集合做如下操作1)将图像分割成超像素块,并用不同的特征描述子表征,获得多模态图像表示;2)在多模态图像上建立超像素图,构建相应的拉普拉斯矩阵;3)表征每幅图像的约减空间,建立图像对之间的映射;4)将每种模态的图像映射与图像线索对齐,引入隐函数保持映射之间的一致性;5)依据多模态映射一致性获得映射表达,通过联合优化目标函数计算图像对应的分割函数,得到图像的最优分割表示。
  • 一种基于映射多模态图像分割方法

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