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]便携型电子设备-CN200510051124.3无效
  • 加藤真隆 - 株式会社东芝
  • 2005-02-28 - 2006-05-17 - H04B1/38
  • 一种便携型电子设备,使得即使在多个应用程序被同时执行的情况下在多个显示装置中也不会进行不合理的显示动作,将告知程序库(ANN)(32)配置在应用程序(AP1)~(Apn)和各LCD驱动器(24)、(25)之间,该ANN(32)根据优先度表判断由于执行应用程序(AP1)~(Apn)而产生显示请求的优先度,并根据该判断结果按照优先度高的显示请求的内容对各LCD(3)、(4)有选择地进行通断控制。
  • 便携电子设备
  • [发明专利]基于加权PCA、m-PSO算法及ANN混合模型的农作物信息预测方法-CN202110575271.X在审
  • 张鹏 - 苏州昊鹏科技有限公司
  • 2021-05-26 - 2021-08-13 - G06Q10/04
  • 本发明揭示了一种基于加权PCA、m‑PSO算法及ANN混合模型的农作物信息预测方法,其包括以下步骤:S1)数据预处理:获取农业数据;使用主成分分析PCA中的交替最小二乘算法ALS预测上述农业数据中的缺失值得到完整数据;对所述完整数据进行归一化处理;S2)特征提取:使用加权主成分分析w‑PCA对所述预处理后数据进行特征提取,得到主成分新特征;S3)模型预测:将步骤S2)获得的主成分新特征输入到人工神经网络ANN模型中,并使用改进粒子群优化算法m‑PSO初始化人工神经网络ANN模型中的初始偏置b和初始权重ω,得到训练后的预测模型;使用交叉验证所述训练后的预测模型,然后输出预测信息。
  • 基于加权pcapso算法ann混合模型农作物信息预测方法
  • [发明专利]用于人工神经网络的存储器设备-CN202111290185.0在审
  • 金錄元 - 蒂普爱可斯有限公司
  • 2021-11-02 - 2022-05-06 - G06N3/063
  • 一种用于人工神经网络(ANN)的存储器设备包括具有N列和M行的至少一个存储器元件阵列;被配置为基于预定的顺序访问信息以突发模式依次执行对至少一个存储器元件阵列的数据的读取或写入操作的存储器控制器。存储器设备还可以包括处理器,其被配置为向存储器控制器提供ANN数据局部性信息或用于识别输入特征图、内核和输出特征图的信息。存储器控制器可以在被处理器请求之前准备在处理器‑存储器级别处理的ANN模型的数据,从而能够显著减少提供给处理器的存储器数据的延迟。
  • 用于人工神经网络存储器设备
  • [发明专利]一种外来药药味的认定方法-CN202210422604.X在审
  • 李化;杨滨;张明晓;陈娜;王冉;李志勇;林路洁;沈鸿 - 中国中医科学院中药研究所
  • 2022-04-21 - 2022-08-12 - G01N30/06
  • 本发明公开了一种外来药药味的认定方法,选择五种单一药味的多种药材饮片与待测外来药材分别制得样品溶液;利用电子舌分别多次扫描检测,得到采集数据;对采集数据进行数据预处理,采用人工神经网络ANN模型进行模式识别后获得外来药材滋味;再选择包含有所得外来药材滋味的多种药材,进一步采用电子鼻测定,得到各样品采集数据并进行预处理,采用人工神经网络ANN模型进行模式识别后获得外来药材气味;进而得到外来药材的药味。本发明对选择的药材与外来药材分别通过电子舌和电子鼻的检测与采集,再通过所构建的人工神经网络ANN模型识别出外来药材滋味,实现了外来药材的快速表征与认定,有助于在具有相同药味的外来药材中进一步研究和推广。
  • 一种外来药味认定方法
  • [发明专利]基于神经网络的自适应电机运动控制装置-CN201110327738.5无效
  • 石晓龙;陈智华;陈秀峰 - 武汉鑫通科创科技发展有限公司
  • 2011-10-25 - 2012-05-02 - H02P29/00
  • 标准信号发生器分别连接位置控制器和速度前馈模块,速度前馈模块连接速度控制器,速度控制器连接加速与负荷前馈模块,加速与负荷前馈模块连接转矩控制器,转矩控制器连接变相器,变相器连接脉宽调制器,脉宽调制器连接电机,电机连接ANN自适应速度辨识器,ANN自适应速度辨识器分别连接位置控制器、速度控制器和磁通控制器,磁通控制器连接变相器,位置控制器分别连接标准信号发生器和速度前馈模块。本发明采用人工神经网络ANN作为自适应速度控制的核心,实现全硬件的、具有自学习能力的神经网络控制系统,能够快速准确的估计电机速度,接口丰富,应用范围广。
  • 基于神经网络自适应电机运动控制装置

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