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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果10082813个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]预测方法、装置及预测-CN202110742472.4有效
  • 谭弘泽;汪文祥 - 龙芯中科技术股份有限公司
  • 2021-06-30 - 2023-06-20 - G06F9/30
  • 本申请提供一种预测方法、装置及预测。该方法包括:接收预测信息对应的真实信息,预测信息为根据预测的当前状态确定的信息;根据真实信息,确定真实信息对应的跳转条件;确定预测从当前状态跳转至跳转条件对应的至少一个状态时各自对应的跳转概率;根据至少一个跳转概率,从至少一个状态中确定预测的下一个状态。用于提高预测确定出的下一个状态的准确性。
  • 预测方法装置
  • [发明专利]一种基于LSTM的网络流量预测方法-CN201910900159.1有效
  • 卓永宁;李蕊;段玲;梁雪源;黄林 - 电子科技大学
  • 2019-09-23 - 2021-10-15 - H04L12/24
  • 本发明公开了一种基于LSTM的网络流量预测方法,包括:根据流量信号得到突发脉冲串,突发脉冲串是一个用于模拟突发事件的影响因素信号,将流量信号和突发脉冲串输入到网络流量并行LSTM预测进行流量预测;其中,网络流量并行LSTM预测包括两个LSTM预测,两个LSTM预测内部各层神经网络的系数相同,内部状态信息可以交换,其中一个为主预测,另一个用于检测突发时刻,两个预测之间进行内部状态的交换,主预测利用突发预测得到的信息进行多变量预测,使其能够适应突发流量导致的流量模式的变化,从而改进预测的准确度。仿真实验表明,网络流量并行LSTM预测能够适应不同强度的流量变化,相对于传统的单变量LSTM预测,其预测准确度提高了10%左右。
  • 一种基于lstm网络流量预测方法
  • [发明专利]在流水线化处理中使用的预测数据结构-CN201410302707.8有效
  • M.K.格施温德;V.萨拉普拉 - 国际商业机器公司
  • 2014-06-27 - 2017-07-18 - G06F9/44
  • 使用预测数据结构来用于由流水线化处理进行的流水线化处理。所述预测数据结构包括要在从所选择的指令的执行的返回中使用的预测地址和与所述预测地址相关联的预测操作状态。基于确定要执行所选择的返回指令,从所述预测数据结构获得处理要返回到的所述预测地址。而且,基于确定要执行所述所选择的返回指令,预测基于在所述预测数据结构中存储的所述预测操作状态要进入的过渡操作状态,其中,所述预测地址和所述预测过渡状态中的至少一个要用于验证所述所选择的返回指令的执行。
  • 流水线处理使用预测数据结构
  • [发明专利]一种多自由度机器人的运动预测方法-CN202310078519.0在审
  • 沈绍博;宋爱国;李涛 - 常州大学
  • 2023-01-12 - 2023-05-16 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种多自由度机器人的运动预测方法,针对通讯时延导致的机器人运动信息传输滞后的问题,本发明方法能够根据时滞的机器人关节位置和速度信号,实时地预测出机器人当前的实际关节位置和速度。首先,根据时延值的大小,建立多个机器人运动子状态;然后,构建相同数量的次级预测;最后,将其串联构成串联预测,其中的每一个次级预测会得到对应的子状态预测值,而实际关节位置和速度的预测值则由最后一个次级预测产生通过使用足够多个次级预测,本方法能够在较大的通讯时延下提高对机器人运动状态预测精度。并且每个次级预测的结构相同,实现方便,在远程操控的机器人领域有一定的应用前景。
  • 一种自由度机器人运动预测方法
  • [发明专利]一种面向TAGE分支预测的新表项分配方法-CN202111003800.5在审
  • 虞致国;郭俊;顾晓峰 - 江南大学
  • 2021-08-30 - 2021-11-26 - G06F9/38
  • 本发明公开了一种面向TAGE分支预测的新表项分配方法,属于处理的分支预测设计领域。所述方法包括:根据TAGE分支预测预测结果的正误产生新表项的分配使能信号;根据Provider内命中表项的信息更新分配使能信号;根据分配使能信号的状态判断是否需为TAGE分支预测分配新表项。所述方法利用TAGE分支预测预测信息,动态调整TAGE分支预测预测时新表项的分配概率,以降低冷计数问题出现的概率,进一步提升传统TAGE分支预测对那些难以预测的分支指令的预测准确度;且本发明不需设计额外的分支预测表,存储资源占用较低,更适合应用于低功耗低面积的处理中。
  • 一种面向tage分支预测新表项分配方法
  • [发明专利]基于Boosting和多预测融合的列车牵引能耗异常检测方法-CN202211019980.0在审
  • 荀径;张程熙;李熙;张立成 - 北京交通大学
  • 2022-08-24 - 2022-11-25 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种基于Boosting和多预测融合的列车牵引能耗异常检测方法。该方法包括:处理秒级累计的列车牵引能耗数据,形成日、周、月和年时间尺度的时序数据集;构建多种时间序列预测,对每种时间序列预测进行校验验证,采用Boosting算法调整各时间序列预测预测结果权重,形成多预测融合模型;将待分析列车的秒级累计的列车牵引能耗数据输入到所述多预测融合模型,根据所述多预测融合模型的输出值判断所述待分析列车的牵引能耗状态。本发明提出的异常判断基础依托于多种时间序列预测模型及Boosting算法优化权重,所得预测值经加权及校验,符合工程现场实际能耗水平,同时便于工作人员理解使用。
  • 基于boosting预测融合列车牵引能耗异常检测方法
  • [发明专利]面向分支预测预测方法及分支预测-CN202310783934.6在审
  • 袁苗苗;侯锐;孟丹 - 中国科学院信息工程研究所
  • 2023-06-29 - 2023-10-13 - G06F9/448
  • 本公开涉及面向分支预测预测方法及分支预测,属于安全防护技术领域。所述方法包括:生成分支历史模式表的索引;一当前进程访问所述分支历史模式表时,基于所述分支历史模式表的索引得到所述分支历史模式表中的进程ID、敏感分支和状态机;在当前进程ID与所述分支历史模式表中一进程ID一致,且该进程ID对应的当前分支不是敏感分支的情况下,根据对应的状态机的预测结果读出分支目标历史缓冲表中预测的目标地址;否则,使状态机进入纠缠状态,以得到混合状态的分支预测结果。本公开在低代价的前提下,阻断了攻击者对分支预测的恶意训练,实现安全分支预测的设计。
  • 面向分支预测方法
  • [发明专利]一种基于等价干扰的三相光伏并网逆变器控制方法和系统-CN202210626107.1在审
  • 刘芳;范振;刘乾易;李勇;刘玲 - 中南大学
  • 2022-06-02 - 2022-10-18 - G05B13/04
  • 本发明实施例提供一种基于等价干扰的三相光伏并网逆变器控制方法和系统,考虑光伏并网逆变器中的输入时滞,建立光伏并网逆变器的数学模型;将模型耦合项、死区效应及不确定性扰动造成的干扰视为集总干扰,并映射到系统的输入端,对集总干扰进行反向补偿,建立光伏并网逆变器的状态空间方程;基于预测等价输入干扰方法,建立光伏并网逆变系统的电流控制状态空间方程,包括基于所建立状态空间方程的内部模型预测、全维状态观测状态反馈预测、干扰预测、滤波;求得并设置电流控制中全维状态观测状态反馈预测的增益电流控制能够高效抑制光伏并网逆变系统中输入时滞、死区效应及模型耦合项对并网电能质量带来的负面影响。
  • 一种基于等价干扰三相并网逆变器控制方法系统
  • [发明专利]一种目标主机分支预测单元的安全性评估方法-CN201910541462.7有效
  • 霍天霖;赵培;岳晓萌;赵姗 - 中国科学院软件研究所
  • 2019-06-21 - 2020-08-11 - H04L29/06
  • 本发明公开了一种目标主机分支预测单元的安全性评估方法,其步骤包括:1)将目标主机的分支预测单元BPU由一级预测预测模式转变为二级预测预测模式;然后将二级方向预测中目标PHT项中饱和计数的值设定为强不跳转状态,将目标PHT项中的饱和计数值设定为弱跳转状态;2)目标主机在已执行过目标分支历史序列的基础上,执行目标程序中的目标分支指令,修改二级方向预测中指定条目中的信息;3)目标主机执行测试代码中的测试分支指令,用于对目标PHT项的状态进行探测,如果探测时间超过设定阈值,则判定BPU预测错误;否则判断预测的跳转方向与目标分支指令真实执行的跳转方向是否一致,如果一致则判定目标主机不安全。
  • 一种目标主机分支预测单元安全性评估方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top