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]一种基于时间窗口的实时交通状况判别方法-CN201210045463.0有效
  • 夏井新;黄卫;陆振波;安成川;张韦华 - 东南大学
  • 2012-02-27 - 2012-07-18 - G08G1/01
  • 一种基于时间窗口的实时交通状态判别方法,包括步骤:数据预处理;通过两步算法进行交通状态初始化;更新时间窗口并获取当前时间间隔的交通流基础数据;两步算法参数和中心更新及当前时间间隔的实时交通状态判别本发明基于历史交通流基础数据,采用两步算法进行交通状态初始化,分别经过初选最优数和最优数的确定得到交通状态的最优分类;其次,在初始化结果的基础上,接入实时数据,运用时间窗口的储存结构,动态更新数据;最后,实时计算更新两步算法参数和中心,重新确定交通状态的最优分类,并判别当前时间间隔的实时交通状态。本方法弥补了传统交通状态判别算法的局限性,对推进城市智能运输系统建设平有积极的意义。
  • 一种基于时间窗口实时交通状况判别方法
  • [发明专利]基于体成分一致性的营养评价系统-CN202211123000.1在审
  • 尹梁宇;许红霞 - 中国人民解放军陆军特色医学中心
  • 2022-09-15 - 2022-11-25 - G06K9/62
  • 本发明涉及一种基于体成分一致性的营养评价系统,属于聚类分析领域,包括输入模块:用于输入患者人群信息,形成原始样本数据集;预处理模块:用于将原始样本数据集进行预处理;一致性模块:用于采用一致性构建模型,利用最优数对样本数据集进行,并将结果标签追加入原始样本数据集中,采用有监督的机器学习算法构建以最优结果为反应变量的分类器;营养状态评价模块:利用原始样本数据集为输入变量,使用一致性模块构建的分类器,构建营养状态评价模型,进行参数优化后,对处理后的样本进行营养状态评价;输出模块:输出一致性模块处理后已经追加最优数的样本数据,并输出营养状态评价数据。
  • 基于成分一致性营养评价系统
  • [发明专利]知识库中的扩展问质量测试方法和装置-CN201710436885.3有效
  • 李陟;王浩 - 贵州小爱机器人科技有限公司
  • 2017-06-12 - 2023-10-03 - G06F16/332
  • 本发明提供了一种知识库中的扩展问质量测试方法,该方法包括:对各个标准问下的扩展问执行处理,以将每个标准问下的扩展问为多个;基于的数目确定扩展问复杂度;以及将扩展问复杂度与复杂度对照表相对照以获得扩展问质量信息;其中,处理的过程包括:针对每个标准问,从该标准问的多个扩展问分词结果的交集中依据词组出现的频率选择词组以构成该标准问的;针对所有标准问的所有扩展问执行标准问匹配处理,对于为每个标准问创建的每个,判断该是否被匹配至其标准问的至少一个扩展问,若是,则该被标记为第一状态,否则被标记为第二状态;以及删除所有状态为第二状态
  • 知识库中的扩展质量测试方法装置
  • [发明专利]基于模糊最优k值选择算法的设备运行状态判断方法-CN202010110361.7有效
  • 崔国楠;王立松 - 南京航空航天大学
  • 2020-02-21 - 2023-05-05 - G06F18/23213
  • 基于模糊最优k值选择算法的设备运行状态判断方法,包括:根据待测试设备的运行情况采集测试数据,并对数据进行预处理;根据处理后的测试数据,建立双目标模型;使用CDG优化算法对双目标模型进行优求解;使用DB指数对优化求解后的结果进行转换,计算得到最优个数k;根据得到的最优个数k,使用模糊算法FCM对经预处理的测试数据进行分析,将其划分为k个;统计每一个的数据中心、每个中数据的特征、每个所包括的范围,并根据这些的特征情况判断当前设备的运行状态。本发明缩小了算法中因为确定最优个数k而导致的结果误差,能够更为准确地用于判断设备运行状态
  • 基于模糊最优选择算法设备运行状态判断方法
  • [发明专利]一种预测空气质量的方法-CN201611076083.8在审
  • 王玲;肖希元;孟建瑶 - 北京科技大学
  • 2016-11-29 - 2017-05-31 - G06K9/62
  • 本发明提供一种预测空气质量的方法,能够自动确定HMM模型的隐状态数。所述方法包括获取观测序列;利用FCM算法对获取的所述观测序列进行,得到最优数及其相应的结果;根据结果,为每一建立一个HMM模型,再通过FCM算法确定每一的最佳数;将确定的每一的最佳数作为建立的HMM模型的隐状态数;根据所述结果,对建立的HMM模型进行训练,基于训练后的HMM模型,对空气质量进行预测。
  • 一种预测空气质量方法

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