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检索条件"主题词=神经网络模型预测"
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检测电池内短路的方法和系统及计算设备
检测电池内短路的方法和系统及计算设备
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作者： 刘敬 杨树 何振宇 陈淑敏 郭梓州 李翔 曾繁鹏 210019 江苏省南京市建邺区牡丹江街2号D1栋17层
本发明提供一种检测电池内短路的方法和系统及计算设备，所述方法包括：获取电池的初始序列电压数据；利用所述初始序列电压数据和预训练的第一神经网络模型预测得到第一序列电压数据；获取与所述第一序列电压数据对应的第二序列电压数... 详细信息
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一种基于大数据的蓄电池监控管理系统
一种基于大数据的蓄电池监控管理系统
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作者： 于丽 刘洪千 李元斌 刘超 汤帅 丁海铭 陈建笛 264006 山东省烟台市经济技术开发区长江路200号富饶中心1号楼2303号
本发明涉及监控管理技术领域，具体公开了一种基于大数据的蓄电池监控管理系统，包括数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块以及管理决策模块，其中，数据采集模块利用各种传感器实时监测电池的参数，并通过微控制器记录充放电循环... 详细信息
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一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法
一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法
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作者： 王长青 孙立 兰晓立 100097 北京市海淀区紫竹院路120号
本发明涉及一种基于神经网络的煤质预测锅炉脱硫精确控制方法，包括以下步骤：利用煤质预测神经网络模型，进行煤质的预测并计算出硫含量；基于煤质的预测结果，调整锅炉燃烧参数和脱硫系统，并实时收集炉内燃烧数据；根据煤质的预测结... 详细信息
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一种基于物理约束神经网络的热工水力换热系数预测方法
一种基于物理约束神经网络的热工水力换热系数预测方法
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作者： 熊琰 谭超 李飞 谢政权 430223 湖北省武汉市东湖新技术开发区民族大道1021号
本发明属于核电站热工水力仿真领域，具体涉及一种基于物理约束神经网络的热工水力换热系数预测方法。包括如下步骤：S1获取训练集和测试集；S2构建物理约束约束神经网络模型，所述物理约束神经网络模型包括神经网络模型本体以及基于自... 详细信息
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天然气计量站计量性能的监控方法和装置
天然气计量站计量性能的监控方法和装置
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作者： 刘丹 张翰 刘丹 揭慧 董向民 李玮昊 张琴 周迎通 董新利 100035 北京市西城区西直门南小街22号
本发明提供了一种天然气计量站计量性能的监控方法，该方法包括：获取检定管路上核查流量计计量性能相关的运行参数，得到运行参数集；获取检定管路内天然气流体的状态参数，得到流体参数集；将运行参数集和流体参数集输入训练好的检定... 详细信息
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一种基于多重语法特性的程序缺陷检测方法
一种基于多重语法特性的程序缺陷检测方法
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作者： 母浩文 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道仓兴路1号仓前古街8幢1层-1室
本发明提供了一种基于多重语法特性的程序缺陷检测方法，包括如下步骤：使用解析器解析程序的源代码；提取解析得到的语法结构中的多种语法特征；关联多种语法特征得到多重语法特性；基于多重语法特性建立神经网络模型，并使用缺陷样本... 详细信息
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一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数的方法
一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数的方法
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作者： 金小石 518000 广东省深圳市龙华区龙华街道富康社区东环二路8号中执时代广场B座5H
本发明公开一种通过机器学习神经网络进行反演模拟参数的方法，包含下列步骤：建立一个机器学习神经网络；并以物理模型为基础的注塑模拟软件作为学习对象，用机器学习算法中的反演算法调整神经网络的权值，使之在使用相同的输入参数后... 详细信息
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一种食管胃底静脉曲张出血风险的预测方法及装置
一种食管胃底静脉曲张出血风险的预测方法及装置
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作者： 廖凯 邓凯 李函宇 杨锦林 李真林 罗薛峰 刘家欢 王小泽 肖雪 张朝明 王信果 610041 四川省成都市武侯区国学巷37号
本申请涉及神经网络技术领域，公开了一种食管胃底静脉曲张出血风险的预测方法及装置，旨在解决现有确定食管静脉曲张出血风险的方法存在患者痛苦、准确性差以及成本高的问题，方案主要包括：收集与食管静脉曲张出血风险相关的医学数据... 详细信息
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一种基于级联神经网络的支撑剂铺置形态预测方法及系统
一种基于级联神经网络的支撑剂铺置形态预测方法及系统
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作者： 张涛 张一凡 郭建春 唐堂 周航宇 苟浩然 610500 四川省成都市新都区新都大道8号
本发明公开了一种基于级联神经网络的支撑剂铺置形态预测方法及系统，方法包括：(1)采用数值模拟方法，建立与实验测试尺度相同的裂缝网格模型，计算支撑剂运移相关参数；(2)根据裂缝网格模型计算得到垂直缝宽截面的网格节点数据，利用... 详细信息
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图像处理方法及装置
图像处理方法及装置
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作者： 王远江 王丽 俞刚 100000 北京市海淀区科学院南路2号A座313
本申请涉及深度学习技术领域，提供一种图像处理方法及装置。其中，图像处理方法包括：将待处理图像输入至第一神经网络模型，获得第一神经网络模型预测的第二神经网络模型中的第一下采样位置；在第一下采样位置处添加第一下采样层，添... 详细信息
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