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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  • [实用新型]一种舞狮狮头模型-CN202221218501.3有效
  • 杨其新 - 杨其新
  • 2022-05-21 - 2022-10-14 - A63F9/00
  • 本实用新型技术方案提出了一种舞狮狮头模型,舞狮狮头模型由狮头框架组件以及狮头装饰组件构成,其中狮头框架组件包括狮头基部、眼腮、嘴且三者装配构成狮头主体,狮头装饰组件包括可拆卸安装在狮头主体上的眼、下颌、鼻、腮刺、角及牙的一种或几种。
  • 一种舞狮模型
  • [外观设计]钉(守护环)-CN202030558469.3有效
  • 向明 - 爱慕诺斯公司
  • 2020-09-18 - 2021-02-26 - 11-01
  • 1.本外观设计产品的名称:钉(守护环)。2.本外观设计产品的用途:用于一种首饰钉。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片:设计1立体图。
  • 守护
  • [外观设计]供奉炉(编织)-CN202130124698.9有效
  • 叶华 - 叶华
  • 2021-03-08 - 2021-06-22 - 11-02
  • 1.本外观设计产品的名称:供奉炉(编织)。2.本外观设计产品的用途:用于供奉的炉。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图。
  • 供奉编织
  • [外观设计]钉(美洲-CN202130398014.4有效
  • 郑祖三 - 郑祖三
  • 2021-06-25 - 2021-12-14 - 11-01
  • 1.本外观设计产品的名称:钉(美洲)。2.本外观设计产品的用途:本外观设计产品用于装饰和佩戴。3.本外观设计产品的设计要点:在于形状与图案的结合。4.最能表明设计要点的图片或照片:立体图1。
  • 美洲狮
  • [发明专利]一种基于蚁优化的LSSVM年用电量预测方法-CN201710641743.0在审
  • 韩文花;汪素青;周孟初;刘文鹏 - 上海电力学院
  • 2017-07-31 - 2017-10-20 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于蚁优化的LSSVM年用电量预测方法,年用电量预测方法包括以下步骤确定最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machines,LSSVM)预测模型的输入变量;初始化蚁优化算法;计算初始蚁的适应度值,得到初始精英蚁;更新蚂蚁的位置,计算当前蚂蚁的适应度值,并与其相应蚁的适应度值进行比较,判断是否更新蚁位置;将更新位置后的蚁的适应度值,逐一与上一代精英蚁的适应度值比较,保留较小适应度值对应的蚁,得到本次迭代的精英蚁;判断是否达到最大迭代次数,若为是,则输出精英蚁的位置及相应的年用电量预测值,若为否,继续迭代。
  • 一种基于优化lssvm用电量预测方法
  • [发明专利]一种基于群算法的车间生产排产方法及系统-CN202011545179.0有效
  • 袁东风;郑安竹;江铭炎;黄澄 - 山东大学
  • 2020-12-24 - 2022-06-07 - G06Q10/06
  • 本发明涉及一种基于群算法的车间生产排产方法及系统,包括:步骤1:不同线体分别生成初始线体任务序列,分别得到初始群;步骤2:针对某一条线体,确定初始群的个体比例;初始化整个群中每个个体的位置,并将整个群中个体的位置映射到线体任务序列中;步骤3:依照适应度值分配个体角色;步骤4:对整个群中个体的位置进行迭代更新;步骤5:将群中个体的角色重置;步骤6:输出末代群中狮王的位置,将狮王的位置映射为最佳线体任务序列;步骤7:输出生产排产时序表本发明采用基于群算法,将离散的线体任务序列与连续的群位置之间的映射关系,不断进行群的位置更新,进而逼近全局最优解。
  • 一种基于算法车间生产方法系统
  • [发明专利]用于特征选择的蚁优化方法、系统、设备及存储介质-CN202310500864.9在审
  • 陈宏伟;周旬 - 湖北工业大学
  • 2023-04-28 - 2023-08-08 - G06F18/211
  • 本发明提供一种用于特征选择的蚁优化方法、系统、设备及存储介质,所述方法包括以下步骤:首先获取训练数据集,采用信息增益方法提取预选特征集合;构建蚂蚁和蚁种群并初始化;利用准对立学习策略优化初始种群;选出适应值最佳的蚁作为最佳特征组合,标记为精英蚁;蚂蚁种群围绕蚁种群随机游走并更新位置;重新计算并更新蚂蚁和蚁种群适应值以及精英蚁和迭代次数;判断迭代次数是否小于迭代阈值;若是则继续迭代寻找适应值更佳的精英蚁,否则停止迭代,返回精英蚁以及适应值实验表明,使用本发明所改进的蚁优化算法用于特征选择,能够在减少特征数量的同时提高分类准确率。
  • 用于特征选择优化方法系统设备存储介质

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