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]通过近似相对年龄来加速仲裁的系统和方法-CN201680050222.1有效
  • 尼基尔·A·帕蒂尔 - 上海兆芯集成电路有限公司
  • 2016-08-31 - 2022-03-11 - G06F9/52
  • 一种仲裁器,用于通过近似相对年龄来进行加速仲裁,其包括存储器、模糊逻辑和准许逻辑。多个条目针对一个或多个资源进行仲裁。存储器存储各自提供各对条目之间的相对年龄的年龄值,并且还存储模糊年龄值。将条目分割成子集,其中各条目属于仅一个子集模糊逻辑针对各对子集确定各模糊年龄值,以表示第一子集的条目和不同子集的条目之间的相对年龄。准许逻辑在公共子集内的条目之间比较相对年龄的情况下使用相应的相对年龄值,并且在不同子集内的条目之间比较相对年龄的情况下使用相应的模糊年龄值,基于相对年龄来准许条目向资源的访问。各模糊年龄值表示多个年龄值以简化仲裁。
  • 通过近似相对年龄加速仲裁系统方法
  • [发明专利]一种智能资源调配的空调控制方法及系统-CN202011305222.6有效
  • 丁伟 - 丁伟
  • 2020-11-20 - 2023-06-02 - F24F11/64
  • 本发明提供了一种智能资源调配的空调控制方法及系统,方法包括:控制传感器实时获取对应回路针对控制设备的控制参数,变频控制器将控制参数模糊化,得到控制参数对应的各个输入量模糊子集以及隶属度矢量值,并根据规则簇将各个输入量模糊子集以及隶属度矢量值映射为备选控制集;备选控制集包括多个控制量模糊子集,控制量模糊子集和输入量模糊子集一一对应,将所述隶属度矢量值映射为每个控制量模糊子集的权重参数;将备选控制集中的预期控制量反馈给各个变频控制器,变频控制器根据反馈的预期控制量对相应回路中控制设备进行控制
  • 一种智能资源调配空调控制方法系统
  • [发明专利]基于模糊贴近度和粒子滤波的故障预报方法-CN201610040163.1有效
  • 王开军;陈黎飞;林品乐 - 福建师范大学
  • 2016-01-21 - 2018-04-13 - G06F19/00
  • 本发明针对设备系统往往具有不确定性和非线性的特点,提出一种将模糊贴近度和粒子滤波算法相结合的故障预报方法。本发明方法采用状态空间模型描述系统的故障演化过程,利用粒子滤波算法跟踪和预测系统的运行状态;利用隶属度函数设计了描述系统运行正常的正常模糊子集和运行异常的异常模糊子集;计算由粒子滤波算法求得的预测序列的正常隶属度集合;再计算该正常隶属度集合与正常模糊子集的贴近程度,计算该正常隶属度集合与异常模糊子集的贴近程度。当实时监测系统运行时,若该正常隶属度集合与异常模糊子集的贴近度大于其与正常模糊子集的贴近度时,则预报有故障发生;本发明可实现故障的早期预报,是一种有效的故障预报方法。
  • 基于模糊贴近粒子滤波故障预报方法
  • [发明专利]基于增量模糊粗糙集属性约简的作物产量预测方法-CN202211066091.X在审
  • 赵洁;叶文浩;赵艮平 - 广东工业大学
  • 2022-09-01 - 2022-11-25 - G06Q10/04
  • 本申请提供基于增量模糊粗糙集属性约简的作物产量预测方法。所述方法包括:构建决策表;将一个作物生长记录数据子集作为原始数据子集输入模糊粗糙集属性约简模型;计算原始数据子集中每条作物生长记录在作物产量指标数据下的模糊相似度、以及每条作物生长记录的加权一致性程度,得到加权一致性程度及格的作物生长记录子集;计算加权一致性程度及格的作物生长记录子集的作物产量指标重要度,进行属性约简,得到约简属性子集合;将剩余的作物生长记录数据子集作为增量数据子集依次输入模糊粗糙集属性约简模型进行属性约简,得到若干非冗余约简属性子集合,训练得到作物产量预测模型。
  • 基于增量模糊粗糙属性作物产量预测方法
  • [发明专利]一种GNSS多频系统部分整周模糊子集选取方法-CN202110734224.5在审
  • 孙兴丽;杨志良;姚金杰;王黎明 - 中北大学
  • 2021-06-30 - 2021-10-01 - G01S19/44
  • 本发明涉及GNSS高精度卫星导航定位技术,具体是一种GNSS多频系统部分整周模糊子集选取方法。解决了现有的部分整周模糊子集选取方法选取的模糊子集较小、计算量大、没有直接利用卫星与接收机之间的几何结构信息而导致基线精度偏低的问题。drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />的最大特征值λmax;步骤6:计算部分整周模糊子集的个数N;步骤7:判断N是否大于等于3;步骤8:验证N是否正确;步骤9:确定GNSS单频系统部分整周模糊子集;步骤10:得到GNSS多频系统部分整周模糊子集。适用于GNSS单频和多频系统的部分整周模糊子集选取。
  • 一种gnss系统部分模糊子集选取方法
  • [发明专利]基于模糊隶属度稀疏重构的半监督人脸识别方法及系统-CN201610811185.3有效
  • 张化祥;王永欣;董晓;万文博;孙建德;梁成;刘丽;谭艳艳 - 山东师范大学
  • 2016-09-08 - 2018-10-12 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于模糊隶属度稀疏重构的半监督人脸识别方法及系统,该识别方法包括获取人脸图像数据集;人脸图像数据集包括训练样本子集和测试样本子集;根据训练样本已知的类别标签,获得训练样本子集模糊隶属度初始化矩阵;根据测试样本关于类别标签的重构残差,获得测试样本子集模糊隶属度初始化矩阵;进一步得到人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度初始化矩阵;求解所有测试样本的稀疏系数,进而得到测试样本子集的稀疏解矩阵;根据模糊隶属度初始化矩阵以及测试样本子集的稀疏解矩阵,迭代求解更新人脸图像数据集关于类别标签的模糊隶属度矩阵;获取每个测试样本的最大隶属度所对应的类别标签即可完成分类。
  • 基于模糊隶属稀疏监督人识别方法系统

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