基于深度迁移学习的跨频段频谱预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910995721.3

申请日：

2019-10-18

公开(公告)号：

CN110730046A

公开(公告)日：

2020-01-24

发明(设计)人：

陈瑾林凡迪丁国如孙佳琛

申请人：

申请人地址：

210007 江苏省南京市秦淮区后标营路88号

IPC主分类号：

H04B17382

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

南京理工大学专利中心 32203

代理人：

王玮

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2020-02-25	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):H04B 17/382 申请日:20191018
2020-01-24	公开	公开
2022-02-18	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于深度学习的跨波长频谱预测方法 [P].

钱超 ;

陈捷挺 ;

陈红胜 .

中国专利 :CN115879365B ,2025-11-21

[2]

基于深度迁移学习的跨工序质量预测方法、系统及应用 [P].

易斌 ;

李雯琦 ;

唐军 ;

方俊俊 ;

师铭 ;

苏怡帆 ;

余云松 ;

周海东 ;

林文强 ;

刘丹楹 ;

杨耀晶 ;

吴峰 ;

任潇 ;

贾蔚 ;

奚玉棋 .

中国专利 :CN121189922A ,2025-12-23

[3]

基于跨线路复合型迁移学习的列车定位方法 [P].

徐凯 ;

彭菲桐 ;

杨锐 ;

吴仕勋 ;

张淼 .

中国专利 :CN114819083A ,2022-07-29

[4]

基于迁移学习的跨模态数据预测方法 [P].

顾晶晶 ;

孙明 .

中国专利 :CN112863182B ,2021-05-28

[5]

一种基于迁移学习深度学习相结合的风电功率预测方法 [P].

彭小圣 ;

李胤寰 ;

李聪 ;

王勃 ;

车建峰 ;

张元鹏 ;

袁帅 ;

程艳 ;

王楠 .

中国专利 :CN113792919A ,2021-12-14

[6]

一种基于迁移学习深度学习相结合的风电功率预测方法 [P].

彭小圣 ;

李胤寰 ;

李聪 ;

王勃 ;

车建峰 ;

张元鹏 ;

袁帅 ;

程艳 ;

王楠 .

中国专利 :CN113792919B ,2024-02-27

[7]

一种基于深度迁移学习预测卟啉MOF带隙的方法 [P].

佘远斌 ;

张智慧 ;

张丞玮 ;

苏安 .

中国专利 :CN115565620A ,2023-01-03

[8]

一种基于深度迁移学习的植物次生代谢途径预测方法 [P].

许国旺 ;

包涵 ;

赵金慧 ;

路鑫 ;

赵欣捷 ;

赵春霞 ;

陈维东 ;

姜鹏 .

中国专利 :CN119028463A ,2024-11-26

[9]

一种基于深度迁移学习预测卟啉MOF带隙的方法 [P].

佘远斌 ;

张智慧 ;

张丞玮 ;

苏安 .

中国专利 :CN115565620B ,2025-10-17

[10]

一种基于深度迁移学习的切削负载预测方法 [P].

王亚辉 ;

张婷玉 ;

王洁 ;

凌丽 ;

叶正茂 ;

张翀 ;

董子玉 ;

高远 .

中国专利 :CN117754351A ,2024-03-26

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