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]一种地震作用下边坡稳定预测方法-CN201510530805.1在审
  • 汪班桥;郝建斌;李亚兰;翟越;郭进扬 - 长安大学
  • 2015-08-26 - 2015-11-11 - G01V1/28
  • 本发明公开了一种地震作用下边坡稳定预测方法,包括步骤:一、待预测边坡稳定影响因子确定:6个影响因子包括4个内部因子和2个外部因子;4个内部因子分别为待预测边坡的地质条件、坡角A、坡高H和距断裂带距离R,2个外部因子分别为待预测边坡所处区域的降雨强度和地震烈度s;二、边坡稳定影响指标赋值:对待预测边坡的6个边坡稳定影响指标分别进行赋值;三、待预测边坡稳定影响综合指标值计算:根据6个边坡稳定影响指标,计算得出待预测边坡的稳定影响综合指标值H;四、待预测边坡稳定预测。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好,能简便、快速完成地震作用下边坡稳定预测过程,并且预测精度高。
  • 一种地震作用下边稳定性预测方法
  • [发明专利]一种边坡稳定预测方法-CN202311007311.6在审
  • 王超;王团辉;吴顺川;王琦玮;韩龙强;徐健珲;刘宇;张绍源;李岳峰 - 昆明理工大学
  • 2023-08-11 - 2023-09-15 - G06F30/27
  • 本发明涉及地质灾害防控技术领域,尤其是涉及一种边坡稳定预测方法,所述方法包括如下步骤:选取影响边坡稳定的指标参数,并确定边坡稳定状态分类;按照指标参数搜集边坡的边坡稳定样本数据,进而建立边坡稳定样本数据库;对麻雀搜索算法进行改进得到多策略改进麻雀搜索算法;利用多策略改进麻雀搜索算法对支持向量机超参数进行寻优,进而建立边坡稳定预测模型;按照边坡稳定状态分类,利用边坡稳定预测模型对边坡稳定样本数据库中的边坡稳定进行预测本发明利用多策略改进的麻雀搜索算法对支持向量机超参数进行寻优,进而建立了准确可靠的边坡稳定预测模型,提高了边坡稳定预测的准确性和可靠性。
  • 一种稳定性预测方法
  • [发明专利]机械臂铣削稳定预测方法-CN202211549593.8在审
  • 万敏;申传璟;杨昀;张卫红;屈想 - 西北工业大学
  • 2022-12-05 - 2023-03-28 - G06F30/17
  • 本发明涉及一种机械臂铣削稳定预测方法,该方法首先将切削区域进行轴向区域划分;然后将所划分的静态切削区域与动态切削区域不等距离散成微元,计算出刀具微元与工件接触判断标准所需的窗函数与时滞系数;最后利用所都得到的动态切削力矩阵和铣削过程多时滞动力学模型稳定求解,完成机械臂铣削稳定预测。与所给文献相比,本发明将轴向低频振动与径向低频振动导致刀具‑工件的接触关系同时考虑进去建立稳定预测方法,能解决机械臂铣削加工剧烈低频振动对加工过程的影响,提高弱刚度构型下机械臂铣削加工稳定叶瓣图的预测精度
  • 机械铣削稳定性预测方法
  • [发明专利]预测性车辆稳定控制方法-CN201380032863.0有效
  • C·T·施穆奈尔;J·A·格罗格 - 伊顿公司
  • 2013-03-14 - 2017-05-03 - B60T8/1755
  • 一种控制车辆稳定的方法,其包括以下步骤从所述车辆获得测得的横摆角速度,基于所述测得的横摆角速度生成预测的横摆角速度,基于所述测得的横摆角速度与所需的横摆角速度之差计算第一误差信号,基于所述预测的横摆角速度与所述所需的横摆角速度之差计算第二误差信号,以及,将选择的所述第一和第二误差信号中的一个发送至横摆控制器以进行稳定控制。可以通过超前滤波器发送所述测得的横摆角速度来生成所述预测的横摆角速度。
  • 预测车辆稳定性控制方法
  • [发明专利]稳定预测模型的训练方法和数据库稳定检测方法-CN202310148134.7在审
  • 贾宗凯 - 建信金融科技有限责任公司
  • 2023-02-21 - 2023-05-16 - G06F16/21
  • 本公开提供了一种数据库稳定预测模型的训练方法,涉及人工智能技术领域,可以应用于金融技术领域。该方法包括:将样本数据输入初始预测模型,得到数据库稳定预测值,初始预测模型包括最高层、中间层和最底层,最高层与数据库稳定相关,中间层与数据库稳定的多个评价因素相关,最底层与各评价因素对应的多个指标因子相关;根据数据库稳定预测值与数据库稳定实际值之间的差异,得到样本损失;以及根据样本损失调整初始预测模型的参数,得到经训练的数据库稳定预测模型。本公开还提供了一种数据库稳定检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。
  • 稳定性预测模型训练方法数据库检测

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