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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

907 篇 专利
1 篇 学位论文
1 篇 成果

馆藏范围

909 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 信息与通信工程
1 篇 管理学
- 1 篇 工商管理

主题

2 篇 估计系统
1 篇 成本估计
1 篇 软计算方法
1 篇 信道信号
1 篇 大规模定制
1 篇 生命周期

机构

40 篇 浙江工业大学
22 篇 电子科技大学
22 篇 北京航空航天大学
21 篇 南京理工大学
16 篇 东南大学
16 篇 桂林电子科技大学
16 篇 三菱电机株式会社
16 篇 西北工业大学
16 篇 哈尔滨工业大学
15 篇 南京航空航天大学
15 篇 北京理工大学
15 篇 浙江大学
13 篇 江南大学
12 篇 清华大学
12 篇 杭州电子科技大学
11 篇 大连理工大学
11 篇 同济大学
11 篇 吉林大学
10 篇 淮阴工学院
10 篇 哈尔滨工程大学

作者

35 篇 陈强
20 篇 孙明轩
14 篇 谢树宗
14 篇 郭雷
13 篇 刘伟
11 篇 何熊熊
10 篇 庄华亮
10 篇 余卓平
10 篇 熊璐
10 篇 周祖鹏
10 篇 夏新
8 篇 刘旭锋
8 篇 龚相华
8 篇 胡健
8 篇 李鸿一
8 篇 刘陆
8 篇 李东
8 篇 林雪峰
8 篇 乔建忠
7 篇 杨贵超

语言

909 篇 中文

检索条件"主题词=估计系统"

共 909 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

信道信号估计系统

信道信号估计系统

引用

本发明涉及一种信道信号估计系统,尤其涉及用于将对于一种调制类型所获得的信道估计变换成为对于另一种调制类型的相应的信道估计的系统。所述信道信号估计系统,其中接收的信号的不同部分被使用不同的调制类型调制,包括存储器和均衡器... 详细信息

标准号: hg08016031

本发明涉及一种信道信号估计系统,尤其涉及用于将对于一种调制类型所获得的信道估计变换成为对于另一种调制类型的相应的信道估计的系统。所述信道信号估计系统,其中接收的信号的不同部分被使用不同的调制类型调制,包括存储器和均衡器。所述存储器可用于根据接收的信号的使用第一调制类型调制的部分来估计信道,并将所述信道估计变换成为对应于至少一个第二调制类型的另一个信道估计。所述均衡器,可用所述已变换的信道估计对接收数据解码。所述的信号经存储器接收并调制后,输入到均衡器。200610099477.5

关键词：信道信号估计系统

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估计系统、估计方法、程序、估计模型、脑活动训练装置、脑活动训练方法以及脑活动训练程序

估计系统、估计方法、程序、估计模型、脑活动训练装置、脑活动训...

引用

作者：小川刚史玉野竜太川锅一晃川人光男日本京都府

估计系统包括：获取单元，其获取从受验者同时测量出的脑波的测量数据和功能性磁共振成像法的测量数据；第一计算单元，其基于脑波的测量数据中包含的通道间的相关性，针对每个通道组合计算第一功能连接；第二计算单元，其基于功能性磁... 详细信息

标准号: CN115996667A

估计系统包括：获取单元，其获取从受验者同时测量出的脑波的测量数据和功能性磁共振成像法的测量数据；第一计算单元，其基于脑波的测量数据中包含的通道间的相关性，针对每个通道组合计算第一功能连接；第二计算单元，其基于功能性磁共振成像法的测量数据中包含的关心区域间的相关性，针对每个脑内网络计算第二功能连接；第三计算单元，其使用多个第二功能连接计算表示估计对象的疾病倾向的得分，来计算疾病倾向标签；以及机器学习单元，其通过使用每个通道组合的第一功能连接和疾病倾向标签进行的机器学习，来使用规定的第一功能连接决定用于估计疾病倾向的估计模型。

关键词：功能连接测量数据疾病倾向计算单元功能性磁共振成像脑波标签机器学习单元估计模型估计系统关心区域获取单元机器学习网络计算测量

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事件估计系统和事件估计方法

事件估计系统和事件估计方法

引用

作者：横矢刚足立胜日本福冈县

本发明提供一种利用机器学习来估计控制对象设备的故障和异常等事件的事件估计系统和事件估计方法。该事件估计系统，包括：上位设备以及一个或多个下位控制器，下位控制器具有：工作信息获取部，获取与下位控制器连接的控制对象设备的... 详细信息

标准号: CN112677147B

本发明提供一种利用机器学习来估计控制对象设备的故障和异常等事件的事件估计系统和事件估计方法。该事件估计系统，包括：上位设备以及一个或多个下位控制器，下位控制器具有：工作信息获取部，获取与下位控制器连接的控制对象设备的工作信息；异常估计部，基于工作信息来估计有无异常；工作信息保持部，保持一定期间的工作信息；以及工作信息发送部，基于估计出的异常的有无，将与该异常的有无的估计相关的工作信息发送给上位设备，上位设备具有：工作信息接收部，从下位控制器接收工作信息；以及事件估计部，根据异常的有无进行动作，估计事件，事件估计部具有上位神经网络模型，上位神经网络模型将工作信息作为输入，将事件信息作为输出。

关键词：工作信息下位控制器上位设备控制对象设备神经网络模型估计系统机器学习事件信息接收部发送输出

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磨损量估计系统及方法、校正系统、异常、寿命检测系统

磨损量估计系统及方法、校正系统、异常、寿命检测系统

引用

作者：三好巧人山田荣二日本京都府京都市

本发明提供磨损量估计系统及方法、校正系统、异常、寿命检测系统，它们能够提高所估计的刀具的磨损量的精度。本发明的磨损量估计系统包括：存储部，所述存储部存储如下的线性变换P：在设所述刀具的从加工开始时间点起的磨损量为W、设... 详细信息

标准号: CN110877233B

本发明提供磨损量估计系统及方法、校正系统、异常、寿命检测系统，它们能够提高所估计的刀具的磨损量的精度。本发明的磨损量估计系统包括：存储部，所述存储部存储如下的线性变换P：在设所述刀具的从加工开始时间点起的磨损量为W、设经过时间为t、设常数为A₁、A₂、α₁、α₂时，从式1至式2的线性变换，其中式1是W＝A₁t^α1(t≤T₀)，式2是W＝A₂t^α2(T₀＜t)；计算部，所述计算部对相同规格的加工中的刀具计算式1；以及估计部，所述估计部从存储部读出线性变换P，将从计算部计算出的式1进行线性变换而得的式2估计为加工中的刀具的式2。

关键词：线性变换磨损量刀具存储部计算部估计系统加工开始时间点寿命检测校正系统计算式读出存储

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一种轮毂电机驱动电动汽车的车速估计系统及方法

一种轮毂电机驱动电动汽车的车速估计系统及方法

引用

作者：李仲兴虞屹 212013 江苏省镇江市京口区学府路301号

本发明公开一种轮毂电机驱动电动汽车的车速估计系统及方法，估计系统由传感器模块、UKF观测器、数据融合模块和BDS信号处理模块组成，基于BLDCM电动汽车离散化非线性数学模型对车速进行估计，采用UKF算法，从非线性三自由度车辆动力学... 详细信息

标准号: CN114348002A

本发明公开一种轮毂电机驱动电动汽车的车速估计系统及方法，估计系统由传感器模块、UKF观测器、数据融合模块和BDS信号处理模块组成，基于BLDCM电动汽车离散化非线性数学模型对车速进行估计，采用UKF算法，从非线性三自由度车辆动力学模型出发，结合传感器模块和数据融合模块的信号，估计得到轮毂电机驱动电动汽车的实时车速，利用融合数据对模型估计的数据进行校正，并结合车轮轮速信号实现了多传感器的数据融合，采用扩展传感器数据的方法，扩展了BDS测速信号，统一各个传感器采样时间间隔，从而抑制空气阻力以及滚动阻力等车辆非线性等因素对于车速估计的干扰，提高对BLDCM电动汽车车速的估计精度。

关键词：电动汽车数据融合模块车速估计轮毂电机车速车辆动力学模型非线性数学模型采样时间间隔车轮轮速信号信号处理模块传感器模块结合传感器扩展传感器驱动测速信号多传感器估计系统滚动阻力空气阻力模型估计融合数据三自由度实时车速数据融合观测器离散化传感器算法校正统一

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故障部位/更换用部件估计系统、方法和程序

故障部位/更换用部件估计系统、方法和程序

引用

作者：中野智晴田中耀乔山形和范镰腰高治日本东京都

故障部位/更换用部件估计系统(100)具有终端装置(2)和服务器(1)。终端装置(2)包含故障状况输入部(21)，该故障状况输入部(21)用于输入包含与已交付的设备有关的信息和被交付了设备的客户的信息在内的客户信息的数据、以及包含设备的故... 详细信息

标准号: CN117651962A

故障部位/更换用部件估计系统(100)具有终端装置(2)和服务器(1)。终端装置(2)包含故障状况输入部(21)，该故障状况输入部(21)用于输入包含与已交付的设备有关的信息和被交付了设备的客户的信息在内的客户信息的数据、以及包含设备的故障状况在内的设备状态的数据。服务器(1)包含：故障部位估计部(12)，其根据客户信息的数据、设备状态的数据和包含设备的机型在内的设备信息的数据来估计设备的故障部位；部件类别检索部(13)，其根据估计出的故障部位来检索更换用部件的部件类别；以及更换用部件检索部(14)，其按照检索到的部件类别来检索更换用部件的候选的数据。

关键词：更换用部件故障部位检索部件类别故障状况客户信息设备状态终端装置服务器交付估计设备估计系统设备信息机型客户

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晃动估计系统

晃动估计系统

引用

作者：伊藤然一山中乡平渡边诚治宫川健日本东京都

提供能够抑制传感器的数量并且能够高精度地估计建筑物的晃动的晃动估计系统。晃动估计系统(1)具备多个振动传感器(21)和建筑物晃动估计部(23)。各个振动传感器(21)设置于建筑物(2)。各个振动传感器(21)检测振动。建筑物晃动估计部(23)... 详细信息

标准号: CN115867773A

提供能够抑制传感器的数量并且能够高精度地估计建筑物的晃动的晃动估计系统。晃动估计系统(1)具备多个振动传感器(21)和建筑物晃动估计部(23)。各个振动传感器(21)设置于建筑物(2)。各个振动传感器(21)检测振动。建筑物晃动估计部(23)根据各个振动传感器(21)的检测结果来估计建筑物(2)的晃动。多个振动传感器(21)包含第1振动传感器(21a)和第2振动传感器(21b)。第1振动传感器(21a)设置于第1波腹部。第1波腹部是建筑物(2)的基本振动模式下的波腹部。第2振动传感器(21b)设置于第2波腹部。第2波腹部是建筑物(2)的高次振动模式下的多个波腹部中的距第1波腹部最远的波腹部。高次振动模式是比基本振动模式高次的振动模式。

关键词：振动传感器波腹部晃动建筑物高次振动模式基本振动模式估计系统检测结果检测振动振动模式传感器

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轮胎刚度估计系统

轮胎刚度估计系统

引用

作者： A·诺里 K·B·辛格美国俄亥俄州

一种轮胎纵向刚度估计系统包括设置在交通工具上的电子通信系统。传感器被设置在所述交通工具上，与所述电子通信系统进行通信，并且处理器通过所述电子通信系统是可访问的。传感器测量与所述交通工具相关联的参数，并且将所述参数的数... 详细信息

标准号: CN116262403A

一种轮胎纵向刚度估计系统包括设置在交通工具上的电子通信系统。传感器被设置在所述交通工具上，与所述电子通信系统进行通信，并且处理器通过所述电子通信系统是可访问的。传感器测量与所述交通工具相关联的参数，并且将所述参数的数据传送给所述处理器。mu滑移曲线生成器接收所述参数以从所述数据来实时生成mu滑移曲线。提取模块从所述mu滑移曲线的线性部分中提取原始数据。去噪模块通过确定所述原始数据的向量、所述向量的取向和所述向量的朝向来将来自所述mu滑移曲线的所述原始数据进行去噪。去噪模块生成去噪数据，并且刚度计算器接收所述去噪数据并且生成针对轮胎的纵向刚度估计。

关键词：去噪滑移电子通信系统交通工具原始数据向量处理器传感器测量曲线生成器计算器估计系统轮胎纵向实时生成数据传送提取模块纵向刚度可访问传感器取向轮胎关联通信

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一种轻量级的远程状态估计系统传感器调度算法

一种轻量级的远程状态估计系统传感器调度算法

引用

作者：曹向辉常泰戈 210096 江苏省南京市玄武区四牌楼2号

本发明涉及一种轻量级的远程状态估计系统传感器调度算法，所述方法包括以下步骤：步骤1：传感器采集环境数据并进行预处理；步骤2：存储介质保存传感器请求发送的数据；步骤3：调度器根据维护的系统AoI向量计算Whittle索引向量并输出... 详细信息

标准号: CN116319873A

本发明涉及一种轻量级的远程状态估计系统传感器调度算法，所述方法包括以下步骤：步骤1：传感器采集环境数据并进行预处理；步骤2：存储介质保存传感器请求发送的数据；步骤3：调度器根据维护的系统AoI向量计算Whittle索引向量并输出调度决策，步骤4：发送模块根据调度器的调度决策将本地存储介质上的指定数据标准化并打包发送到远端服务器，步骤5：服务器将数据传输是否成功的ACK信号回传给发送模块，步骤6：调度器根据发送模块返回的发送状态更新系统AoI向量；该方案的调度器以及发送模块工作在运输层，对于异构的多传感器调度系统有较好的调度性能，较低的计算复杂度，对系统结构以及特征参数的变化有较好的兼容性。

关键词：发送模块调度器存储介质传感器预处理传感器采集计算复杂度数据标准化远端服务器调度决策调度算法调度系统调度性能多传感器发送状态更新系统估计系统环境数据请求发送输出调度数据传输索引向量特征参数系统结构向量计算远程状态兼容性运输层回传向量异构打包服务器保存返回决策成功维护

来源：评论

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一种基于深度强化学习的车辆行驶状态估计系统及方法

一种基于深度强化学习的车辆行驶状态估计系统及方法

引用

作者：帅志斌贺帅盖江涛周广明张颖李耀恒李勇李国辉赵欣哲刘子剑薛亚茹郑阳俊 100072 北京市丰台区槐树岭四号院

本发明涉及车辆动力学技术领域，公开了一种基于深度强化学习的车辆行驶状态估计系统及方法，该系统的数据来源模块获取车辆行驶状态量，并将得到的第I类状态量输出给深度强化学习智能体，将第Ⅱ类状态量输出给估计误差评价器；深度强... 详细信息

标准号: CN114154231A

本发明涉及车辆动力学技术领域，公开了一种基于深度强化学习的车辆行驶状态估计系统及方法，该系统的数据来源模块获取车辆行驶状态量，并将得到的第I类状态量输出给深度强化学习智能体，将第Ⅱ类状态量输出给估计误差评价器；深度强化学习智能体接收第I类状态量，通过神经网络进行计算得到第Ⅱ类状态量估计值，并输出给所述估计误差评价器，估计误差评价器将接收的第Ⅱ类状态量和第Ⅱ类状态量估计值进行比较，生成奖励值并输出给所述深度强化学习智能体；所述深度强化学习智能体根据奖励值对内部的深度神经网络参数进行调整和优化，调整对第Ⅱ类状态量估计值的计算。本发明能够对车辆上难以直接测量的行驶状态量进行估计，功能可靠也易于实现。

关键词：强化学习智能体状态量状态量估计估计误差评价器输出车辆行驶状态神经网络参数车辆动力学估计系统模块获取神经网络数据来源行驶状态直接测量奖励优化

来源：评论

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