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]码率自适应算法优化系统、方法及终端-CN201710829116.X有效
  • 刘岩 - 华为技术有限公司
  • 2017-09-14 - 2020-09-29 - H04N21/647
  • 本申请提供一种码率自适应算法优化系统、方法及终端,其中系统包括:业务服务器和管理服务器;管理服务器用于对接入业务服务器的终端进行鉴权认证;业务服务器用于接收终端发送的码率自适应算法的优化请求,优化请求包括:终端的码率自适应算法和终端的用户体验指标参数;业务服务器还用于获取终端所接入网络的当前网络质量参数,根据码率自适应算法、用户体验指标参数和当前网络质量参数确定码率自适应算法的优化参数,并向终端发送码率自适应算法的优化参数本申请提供的码率自适应算法优化系统、方法及终端能够根据不同网络质量为码率自适应算法提供最优的参数,使得码率自适应算法在不同的子网中都能够取得最优性能,提高了用户的体验。
  • 自适应算法优化系统方法终端
  • [发明专利]自适应算法运算方法及设备-CN202011570149.5在审
  • 不公告发明人 - 安徽寒武纪信息科技有限公司
  • 2019-11-19 - 2021-06-04 - G06F15/78
  • 本申请涉及一种算法自适应装置、算法自适应方法、运算引擎、数据运算方法、自适应算法运算装置以及自适应算法运算方法,可以通过其算法分析装置对算法的拓扑结构,时间流,控制流以及数据流信息进行提取,并对这些信息精细处理,之后将处理结果发送到运算引擎执行相关操作,实现算法的相关操作。该算法自适应装置可以为待处理的算法匹配合理的资源,避免出现算法运行过程中因动态平衡差影响算法执行的问题。
  • 自适应算法运算方法设备
  • [发明专利]运算引擎和数据运算方法-CN201911134960.6有效
  • 不公告发明人 - 中科寒武纪科技股份有限公司
  • 2019-11-19 - 2021-01-22 - G06F15/78
  • 本申请涉及一种算法自适应装置、算法自适应方法、运算引擎、数据运算方法、自适应算法运算装置以及自适应算法运算方法,可以通过其算法分析装置对算法的拓扑结构,时间流,控制流以及数据流信息进行提取,并对这些信息精细处理,之后将处理结果发送到运算引擎执行相关操作,实现算法的相关操作。该算法自适应装置可以为待处理的算法匹配合理的资源,避免出现算法运行过程中因动态平衡差影响算法执行的问题。
  • 运算引擎数据方法
  • [发明专利]基于自适应参数的变阶数LMS滤波器-CN201710283959.4在审
  • 殷波;祁艳杰;臧睦君 - 鲁东大学
  • 2017-04-26 - 2017-09-08 - H03H21/00
  • 本发明公开了一种基于自适应参数的变阶数LMS滤波器,自适应参数的变阶数LMS滤波器,它包括输入含噪信号装置、自适应算法、输出信号装置;所述的自适应算法的虚拟微阶数迭代公式为基于自适应参数的虚拟微阶数迭代公式,具体为提出自适应的参数值,该参数可以根据滤波器的状态自动地调整参数值的大小,在初始阶段,自适应参数的值较大,算法的收敛速度快,在稳态阶段,自适应参数的值较小,算法的稳态误差小;并提出限定的Arctangent参数值,利用Arctangent函数对参数值的变化范围进行限定,避免了FT算法的阶数跳变和难以收敛的问题,增加了变阶数LMS算法的稳定性。
  • 基于自适应参数变阶数lms滤波器
  • [发明专利]基于模糊逻辑的自适应强跟踪UKF定位滤波算法-CN201110333619.0有效
  • 金天;王玉宝;卫奇 - 北京航空航天大学
  • 2011-10-28 - 2012-07-25 - G01S19/37
  • 本发明公开了一种基于模糊逻辑的自适应强跟踪UKF定位滤波算法,包括(1)建立定位滤波模型;(2)设定滤波器初始参数;(3)运用UKF滤波算法对状态量进行滤波;(4)运用模糊逻辑系统求解强跟踪自适应算法中的软化因子;(5)强跟踪自适应算法自适应因子求解;(6)历元时刻递加1,读取下一时刻观测,返回步骤(4),直至结束。本发明通过在UKF滤波算法基础上引入强跟踪自适应算法,并在强跟踪自适应算法中采用新递推算法估计信息协方差矩阵,对强跟踪算法中软化因子采用模糊逻辑推理系统进行求解,根据历元时刻滤波器的工作状况对软化因子进行实时估计在卫星导航用户接收机位置估计中,可大大地提高载体适应动态性的能力和定位性能。
  • 基于模糊逻辑自适应跟踪ukf定位滤波算法
  • [发明专利]一种基于改进粒子群算法的EIT成像算法优化方法-CN202310376801.7在审
  • 许川佩;张宇涛;李腾飞;林泽姿;赵汝文;董庆贺 - 桂林电子科技大学
  • 2023-04-10 - 2023-08-11 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的EIT成像算法优化方法,所述方法包括:建立FEM模型,搭建广义回归神经网络作为EIT成像算法;提出了粒子自适应分解机制,与粒子群算法相结合,自适应的分解低质量粒子,保留和分裂高质量粒子;对自适应分解机制粒子群算法中的不同粒子以不同的方式施加动态Chebyshev混沌映射,得到自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法;利用自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法对EIT成像算法广义回归神经网络中的平滑因子进行寻优计算该方法基于粒子群优化算法,借鉴了生物体细胞的分解、保留和分裂机制,提出了粒子自适应分解机制,保证算法优化的精度,提高优化效率,再结合动态Chebyshev混沌映射,解决粒子群优化算法易于陷入局部最优的问题用自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法优化EIT成像算法,得到更高的算法收敛精度,更好的优化EIT成像算法
  • 一种基于改进粒子算法eit成像优化方法

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