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[发明专利]空闲模式占线优先级-CN201080049427.0有效
发明人： L·达尔斯加德;T·恩托南;J·奥雅拉 -专利权人：诺基亚公司
申请日： 2010-09-17 - 公布日： 2012-09-12 - 主分类号： H04W48/08 文献下载
摘要：根据如此处所描述的本发明的示例性实施例，提供至少一种方法、装置和计算机程序代码，其用于：从使用分量载波聚合的无线网络的接入节点接收信令，所述信令包括多个分量载波的标识和关联于所述分量载波中的个体分量载波的优先级；以及，选择所述分量载波中的一个用于当处于空闲模式时占线。进一步地，根据本发明的示例性实施例，提供：从使用分量载波聚合的无线网络的接入节点发送信令，所述信令包括多个分量载波的标识和关联于所述分量载波中的个体分量载波的优先级；以及，对随机接入信道进行接收，所述随机接入信道对应于由用户设备根据所述发送的信令选择的分量载波
空闲模式占线优先级

[发明专利]基于频域分解及人工智能算法的短期负荷预测方法-CN201910243384.2在审
发明人：张倩;丁津津;马金辉;马愿;谢毓广;李顺;李智;赵晓春;叶海峰;黄少雄;王璨 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法，包括：用频域分解算法对原始负荷数据的负荷时间序列进行分解，获得日周期分量、周周期分量、低频分量和高频分量；采用神经网络算法对日周期和周周期进行预测；采用随机森林算法对低频分量进行预测；对高频分量进行二次分解本发明所提的基于频域分解的短期负荷预测模型，预测结果与Elman神经网络、随机森林预测结果相比具有更高的预测精度。
短期负荷预测频域分解预测人工智能算法神经网络算法低频分量高频分量随机森林预测结果周期分量分解算法神经网络时间序列原始负荷

[发明专利]基于变分模态分解和FLP的半球谐振陀螺随机误差补偿方法-CN202210263430.7在审
发明人：夏旭;谢劲励;刘晓庆;高伟;范世伟 -专利权人：湖南航天机电设备与特种材料研究所
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于变分模态分解和FLP的半球谐振陀螺随机误差补偿方法，本方法首先利用变分模态分解方法将采样信号分解为一系列固有模态函数(IMF)分量；然后计算每一个IMF分量的样本熵值和相邻熵值之间的变化量，从而区分高频分量和低频分量并采取相应地措施：高频分量直接去除，低频分量进行重构；最后将重构的信号再进行FLP滤波，得到最终的去噪之后的半球谐振陀螺的输出信号，最后，通过实验验证本文提出的方法的性能：该方法能够有效的抑制半球谐振陀螺的随机误差
基于变分模态分解 flp 半球谐振陀螺随机误差补偿方法

[发明专利]从材料元素提取随机签名的方法和用以实现提取方法的产生分解基础的方法-CN200680053112.7有效
发明人：扬·布唐;蒂埃里·富尔内尔;让－马里耶·贝克尔 -专利权人：西格诺普蒂克科技公司
申请日： 2006-12-22 - 公布日： 2009-03-04 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明涉及一种从题材元素提取随机签名的方法，包括：产生所述题材元素的至少一个区域的结构特征的至少一个获取矢量的阶段；从所述获取矢量产生至少一个随机签名矢量的阶段，所述随机签名矢量包括：具有稳定特性的至少一个随机分量，从而可以在所述题材元素的一个相同区域上通过本发明的每一次实施找到其值；和/或具有不稳定特性的至少一个随机分量，从而可以在所述题材元素的一个相同区域上通过本发明的每一次实施，使其值能改变随机模式；将所述随机签名矢量用作随机签名
材料元素提取随机签名方法用以实现产生分解基础

[发明专利]基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法-CN201910119366.3在审
发明人：陈光武;刘洋;杨菊花;程鉴皓 -专利权人：兰州交通大学;陈光武
申请日： 2019-02-18 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G01C25/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进EMD的MEMS陀螺随机误差建模滤波方法，包括：使用EMD算法在原始信号中提取IMF分量；基于提取的所述IMF分量进行建模；对建模得到的模型进行Kalman滤波，对MEMS陀螺随机误差进行实时补偿
建模随机误差陀螺滤波实时补偿原始信号陀螺仪算法改进测量

[发明专利]基于伽玛函数和密文拼接的多通道图像编解码方法-CN201811514614.6有效
发明人：蔡达岭;孙文卿;陈宝华;王军;吴泉英 -专利权人：苏州科技大学
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种gyrator变换和伽玛随机函数的彩色图像编解码方法，可用于图像加密。在加密方，将彩色图像分解为红绿蓝三个单色通道分量图片，然后生成三组加密参数，再产生三组随机相位函数，并使用gyrator变换对分量图像在空域和频域分别加密，得到密文。最后产生三个随机整数，将密文数据随机的拼接到一个矩阵中。在解密方，将拼接矩阵分解成三个分量的密文数据，再用共轭相位密钥对每个通道图像进行解密，恢复合成出彩色图片。本发明方法可改变密文相位分布模式，抵抗相位恢复算法的攻击，通过随机拼接抵抗来自其他破解方案的算法攻击，提高加密强度，该方法可对三通道彩色图像进行加密，具有优异的社会效益和经济效益。
基于函数拼接通道图像解码方法

[发明专利]一种滑坡位移预测方法-CN202111519108.8在审
发明人：周科;邵鹏;龙光裕 -专利权人：贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司;贵州大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：包括如下步骤：（1）建立DES模型，采用近几年监测位移数据由DES模型预测滑坡累计位移中的趋势位移；（2）利用滑坡累计位移减趋势位移获得剩余位移，建立VMD模型，由VMD模型将剩余位移分解成周期位移和随机位移；（3）选取候选因子，由MIC从候选因子中筛选出触发因子，由VMD模型将触发因子分解成低频分量和高频分量；（4）建立并训练GRU模型，采用低频分量由GRU模型对周期位于进行预测，采用高频分量由GRU模型对随机位移进行预测；（5）将趋势位移、周期位移预测结果和随机位移预测结果相加，得到第一次滑坡位移预测结果；该方法实现了对滑坡位移的精确预测。
一种滑坡位移预测方法

[发明专利]离散余弦变换系数的量化控制方法和量化装置-CN200910238198.6有效
发明人：王浩;邱嵩;朱小琳 -专利权人：北京中星微电子有限公司
申请日： 2009-11-17 - 公布日： 2010-06-09 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明将同一帧图像所对应的量化表中至少一个交流(AC)分量对应的量化系数设置为0，并利用至少一个量化系数为0的量化表对帧图像的每个DCT系数进行量化处理，且对于取值为0的量化系数所对应的AC分量，产生量化结果范围内的随机数、并将该随机数赋值为对应AC分量量化后的取值，从而通过使DCT系数中的AC分量取值具有随机性来破坏量化后的连续DCT系数经编码后得到的码字周期性规律，从而能够降低DCT系数编码后的码流数据所产生的电磁干扰
离散余弦变换系数量化控制方法装置

[发明专利]RSA密钥生成方法、计算机设备及介质-CN202011238405.0在审
发明人：张永强 -专利权人：数安时代科技股份有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： H04L9/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种RSA密钥生成方法、计算机设备和介质，一个实施例的RSA密钥生成方法包括：当前参与方获得素数一当前参与方分量、素数二当前参与方分量，与对端参与方共享欧拉函数值，获得第一欧拉函数分量，与对端参与方执行安全点积协议，获得第三点积协议分量，基于第三点积协议分量、第一选择随机数、第一欧拉函数分量、第二选择随机数以及公开指数，确定第一共享参数分量，并与对端参与方交换第一共享参数分量和对端参与方确定的第二共享参数分量后，确定第一整数和第二整数后，根据第一整数和第二整数，确定第一RSA私钥分量。
rsa 密钥生成方法计算机设备介质

[发明专利]数据选取方法、电子设备和介质-CN202011009415.7有效
发明人：安嘉晨;郑汉涛;梁丹璐 -专利权人：况客科技（北京）有限公司
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种数据选取方法、电子设备和介质，包括获取周期结果数据和所述周期结果数据对应的所有第一数据分量信息，所述第一数据分量信息为连续周期随机数据；基于所述周期结果数据和所述周期结果数据对应的所有第一数据分量信息进行回归，获取每一所述第一数据分量信息对应的边际拟合优度，第一数据分量信息对应的边际拟合优度是指该第一数据分量信息加入回归后，对整个回归过程的拟合优度增量；将所有第一数据分量信息对应的边际拟合优度按从大到小的顺序排序，并从中选取前M个的第一数据分量信息，M为预设数量。本发明能够准确快速地从海量的连续周期随机数据分量中选择出对周期结果数据具有解释度的数据分量。
数据选取方法电子设备介质

[发明专利]采用可信硬件的安全动态阈值签名方案-CN202310140019.5在审
发明人： T·特维森 -专利权人：区块链控股有限公司
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：在一个实施例中，一种方法包括：i)由节点与其他节点一起形成签名群组；ii)由节点基于安全随机数获得：a)安全随机数的乘法逆元；以及b)第一签名分量r，其中，基于安全随机数和椭圆曲线生成器分数来确定第一签名分量；iii)通过节点基于私有秘密份额、安全随机数和第一签名分量的乘法逆元来确定部分签名；iv)由节点从签名群组的其他节点接收部分签名；以及v)由节点基于所确定和接收的部分签名来生成第二签名分量w。
采用可信硬件安全动态阈值签名方案

[发明专利]采用可信硬件的安全动态阈值签名方案-CN201880029952.2有效
发明人： T·特维森 -专利权人：区块链控股有限公司
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：在一个实施例中，一种方法包括：i)由节点与其他节点一起形成签名群组；ii)由节点基于安全随机数获得：a)安全随机数的乘法逆元；以及b)第一签名分量r，其中，基于安全随机数和椭圆曲线生成器分数来确定第一签名分量；iii)通过节点基于私有秘密份额、安全随机数和第一签名分量的乘法逆元来确定部分签名；iv)由节点从签名群组的其他节点接收部分签名；以及v)由节点基于所确定和接收的部分签名来生成第二签名分量w。
采用可信硬件安全动态阈值签名方案

[发明专利]一种基于独立分量集成学习的基因微阵列数据预测方法-CN200710132391.2无效
发明人：黄德双;刘昆宏 -专利权人：中国科学院合肥物质科学研究院
申请日： 2007-09-15 - 公布日： 2008-03-19 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于独立分量集成学习的基因微阵列数据预测方法，该方法依据独立分量集成判别系统的微阵列数据判别，其步骤包括：对微阵列数据进行独立分量分析变化；基于随机分量选择的独立分量分类器构建；分类器集成系统的构造首先对微阵列数据进行独立分量变换，在获得的独立分量集合中，随机选择一个子集构造分类器。重复构造50个分类器，在此基础上，由加权投票法将这些基分类器组合构成一个分类器集成系统。本发明保证了使用的独立分量分类器集成系统比单个分类器有较高的精确度和稳健性；无需考虑具体参数选择的问题，提高了系统的易用性；集成分类器训练时间、存储容量要求不高。
一种基于独立分量集成学习基因阵列数据预测方法

[发明专利]RSA模数生成方法、RSA密钥生成方法、计算机设备及介质-CN201711447744.8有效
发明人：张永强 -专利权人：数安时代科技股份有限公司
申请日： 2017-12-27 - 公布日： 2020-12-22 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种RSA模数生成方法、RSA密钥生成方法、计算机设备和介质，一个实施例的RSA模数生成方法包括：当前参与方产生第一长度随机数、第二长度随机数；与对端参与方执行乘法转加法协议处理获得第一加法参数和第二加法参数，第一加法参数与对端参与方持有的第三加法参数共享所述第一长度随机数与对端参与方产生的对端第一长度随机数的乘积，第二加法参数与对端参与方持有的第四加法参数共享第二长度随机数与对端参与方产生的对端第二长度随机数的乘积；根据第一长度随机数、第二长度随机数、第一加法参数、第二加法参数确定第一模数初始分量；基于第一模数初始分量和对端参与方持有的第二模数初始分量确定RSA模数。
rsa 生成方法密钥计算机设备介质

[发明专利]基于改进Shapley值模型的短期负荷预测方法-CN202010020729.0在审
发明人：刘海涛;孙晓;许伦;张潮;顾思 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2020-06-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进Shapley值模型的短期负荷预测方法，通过希尔伯特黄(HHT)变换对非平稳负荷进行重构得到随机、周期、趋势分量；通过改进shapley值模型确定组合预测各个预测方法的权重分配，并分别应用于随机、周期、趋势分量的预测，将得到的各个预测分量进行叠加得到最终预测值。
基于改进 shapley 模型短期负荷预测方法