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1023811个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法-CN202110774366.4有效
  • 程月华;何漫丽;姜斌;王泽 - 南京航空航天大学
  • 2021-07-08 - 2022-02-15 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于迁移成分分析的卫星执行器故障检测方法,涉及卫星姿态控制系统故障检测领域,该方法基于源域系统的正常样本数据训练得到源域神经网络模型,利用目标域系统的正常样本数据调整网络参数得到目标域神经网络模型,并利用网络模型得到源域和目标域数据残差,提取残差特征后采用迁移成分分析方法,减小源域数据特征和目标域数据特征的分布距离,使得源域数据特征训练的分类器能用于实际卫星数据样本的诊断,该方法针对卫星无故障样本的情形,利用标称模型仿真数据和迁移成分分析方法,实现卫星飞轮的故障检测,提高了卫星姿态控制系统的可靠性和地面监测能力。
  • 一种基于迁移成分分析卫星执行故障检测方法
  • [发明专利]一种基于迁移学习的软件缺陷预测方法-CN201810101265.9有效
  • 张洋洋;荆晓远;吴飞;孙莹 - 南京邮电大学
  • 2018-02-01 - 2022-04-22 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于迁移学习的软件缺陷预测方法,该方法利用降维迁移学习的思想,综合考虑不同项目数据样本之间概率分布以及条件概率分布,在源项目和目标项目之间建立一个新的特征表示,在一个新的空间中最小化二者之间的差异,训练出一个新的分类器,进而实现迁移学习。算法首先采用了一种不同分布之间的距离度量方式,最大均方差异来量化源数据和目标数据之间的分布差异和条件分布差异,通过最小化这种度量来获得一个模型,通过这个模型映射过后的训练数据和测试数据几乎具有相同的概率分布和条件概率分布
  • 一种基于迁移学习软件缺陷预测方法
  • [发明专利]数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211651636.3在审
  • 沈旭婷;张玲东;刘骏;管天云;吕伟初 - 金篆信科有限责任公司
  • 2022-12-21 - 2023-05-12 - G06F16/21
  • 本申请涉及一种数据迁移方法、装置、电子设备及存储介质,所述数据迁移方法在基于预设迁移组件执行数据迁移任务的情况下,获取数据迁移任务对应的资源监控数据,并确定数据迁移任务对应的迁移模式,在迁移模式属于预设的目标迁移模式的情况下,依据资源监控数据对预设迁移组件的组件参数进行调整,得到目标迁移组件,通过目标迁移组件对数据迁移任务对应的目标迁移数据进行迁移,得到数据迁移任务对应的数据迁移结果;解决了现有迁移过程中存在数据迁移过程中迁移组件固定不灵活的问题,实现了在对执行数据迁移任务的过程中可以对预设迁移组件进行适应性调整的效果。
  • 数据迁移方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201711140525.5有效
  • 纪璇 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2017-11-16 - 2019-09-03 - G06F9/48
  • 本发明涉及一种数据迁移方法、装置、计算机设备和存储介质,所述方法包括:获取迁移对象;根据预设的任务执行逻辑对所述迁移对象执行对应的迁移任务,以对所述迁移对象进行迁移,所述任务执行逻辑包括多个任务之间的执行逻辑;在进行迁移的过程中,记录所述迁移对象对应的当前任务状态以及当前迁移状态;若在执行数据迁移的过程中停止迁移,则在重新开始迁移时,获取停止迁移时所述迁移对象对应的当前任务状态以及当前迁移状态;根据停止迁移时所述迁移对象对应的当前任务状态以及当前迁移状态对所述迁移对象进行迁移上述方法可以降低了迁移工作量,提高迁移的效率。
  • 数据迁移方法装置计算机设备存储介质

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