一种基于终身字典学习的多模态工业过程监测方法和装置

被引：0

申请号：

CN202210895009.8

申请日：

2022-07-28

公开(公告)号：

CN115469540A

公开(公告)日：

2022-12-13

发明(设计)人：

黄科科陶醉阳春华吴德浩李繁飙周灿桂卫华

申请人：

申请人地址：

410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

IPC主分类号：

G05B1304

IPC分类号：

代理机构：

长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114

代理人：

熊开兰

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
2022-12-30	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G05B 13/04 申请日:20220728
2022-12-13	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于终身字典学习的多模态工业过程监测方法和装置 [P].

黄科科 ;

陶醉 ;

阳春华 ;

吴德浩 ;

李繁飙 ;

周灿 ;

桂卫华 .

中国专利 :CN115469540B ,2024-08-16

[2]

一种基于能量模型的多模态工业过程监测方法 [P].

宋金宇 ;

曾九孙 ;

蔡晋辉 ;

叶放 ;

卢成 .

中国专利 :CN119598313A ,2025-03-11

[3]

一种基于字典学习的多工况工业过程监测方法 [P].

王友清 ;

郑明星 ;

马鑫 ;

崔明亮 ;

侯佟泽 .

中国专利 :CN118689176A ,2024-09-24

[4]

一种多模态工业过程模态划分与监测方法 [P].

司风琪 ;

刘卫东 ;

任少君 .

中国专利 :CN119847028A ,2025-04-18

[5]

一种多模态工业过程模态划分与监测方法 [P].

司风琪 ;

刘卫东 ;

任少君 .

中国专利 :CN119847028B ,2025-10-31

[6]

基于混合变量字典学习的混杂工业过程监测方法和系统 [P].

黄科科 ;

李俊贤 ;

吴德浩 ;

阳春华 ;

桂卫华 .

中国专利 :CN116125923B ,2024-06-21

[7]

一种基于平行式字典学习的复杂工业过程监测方法和系统 [P].

阳春华 ;

张娇娇 ;

黄科科 ;

吴德浩 ;

李勇刚 ;

朱红求 ;

桂卫华 .

中国专利 :CN116125922B ,2024-06-21

[8]

一种基于迁移学习的新模态过程监测方法 [P].

张淑美 ;

雷琦 .

中国专利 :CN114880621B ,2025-08-22

[9]

一种基于迁移学习的新模态过程监测方法 [P].

张淑美 ;

雷琦 .

中国专利 :CN114880621A ,2022-08-09

[10]

基于云边协同字典学习的复杂工业过程监测方法和系统 [P].

黄科科 ;

陶醉 ;

阳春华 ;

周灿 ;

李勇刚 .

中国专利 :CN115840419B ,2024-12-20

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