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]一种基于RankBoost的光伏场站出力波动量化评价方法-CN202010075416.5有效
  • 任洲洋;夏威夷 - 重庆大学
  • 2020-01-22 - 2023-04-25 - H02J3/00
  • 本发明公开了一种基于RankBoost的光伏场站出力波动量化评价方法,主要步骤为:1)获取光伏场站的历史出力数据,并剔除无效数据,建立有效数据集V;2)计算各光伏场站出力波动量化指标;所述出力波动量化指标包括出力起止时刻波动指标TDR(ε1)、输出功率波动指标和发电量波动指标;3)基于各光伏场站出力波动量化指标,对有效数据集V进行再次筛选,得到有效数据集V';4)利用RankBoost算法对有效数据集V'的出力波动量化指标进行评估,得到各光伏场站出力波动能评估结果。本发明创建了全面、科学、直观的量化指标和评价方法,使光伏场站随机波动由过去的定性评价跃升到定量层次。
  • 一种基于rankboost场站出力波动性量化评价方法
  • [发明专利]一种基于时间序列相关度的10kV配网谐波源辨识方法-CN201310345184.0有效
  • 黄瑞艺;欧阳森;冯天瑞 - 华南理工大学
  • 2013-08-08 - 2013-12-04 - G01R23/16
  • 本发明公开了一种基于时间序列相关度的10kV配网谐波源辨识方法,其技术方案是:把电流总谐波畸变率看作一组时间序列,认为其由三个不同的成分组成:趋势、波动随机成分。首先,利用二次滑动平均法来计算谐波电流总谐波畸变率的趋势成分;然后,利用历史数据与趋势成分的数值求取电流总谐波畸变率中的波动成分,并对求取的波动成分进行加权平均,消除随机成分的影响,从而求得波动指数再利用相关分析法,分别求取各馈线的趋势成分与母线的趋势成分以及馈线的波动指数与母线的波动指数之间的相关度,最后结合谐波电流数据求出各馈线的总谐波源嫌疑度。
  • 一种基于时间序列相关10kv谐波辨识方法
  • [发明专利]一种疼痛波动的特征选取方法、装置、存储介质及设备-CN202110626544.9有效
  • 吴晓鸰;陈蔚星;张辉;凌捷 - 广东工业大学
  • 2021-06-04 - 2023-04-07 - G06F18/214
  • 本发明实施例涉及一种疼痛波动的特征选取方法、装置、存储介质及设备,该方法通过对集合数据进行处理过程中加入时间间隔变量,得到疼痛波动数据,使得改进后的疼痛波动数据能够受到时间间隔的影响,进而更准确地体现疼痛严重程度随时间的变化情况;之后基于逻辑回归的LASSO回归方式对LASSO回归预测模型输出的特征结果进行特征选择,得到第一特征数据并将其与随机森林预测模型输出的特征结果进行特征选择的第二特征数据、第三特征数据和第四特征数据进行综合,使被选的结果特征具有代表和普遍,保证预测患者疼痛模型的可解释,并依然保持预测结果的较高准确率,解决了现有患者疼痛的预测模型中特征选取缺乏代表和普遍的问题。
  • 一种疼痛波动性特征选取方法装置存储介质设备

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