基于自编码特征和深度学习回归模型的盾构姿态预测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910647803.9

申请日：

2019-07-18

公开(公告)号：

CN110533065A

公开(公告)日：

2019-12-03

发明(设计)人：

孔宪光王佩刘德坤常建涛郭泽坤胡磊

申请人：

申请人地址：

710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

田文英;王品华

法律状态：

公开

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
2019-12-03	公开	公开
2019-12-27	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190718

共 50 条

[1]

基于自编码器深度学习模型的短期光伏功率预测方法 [P].

袁绍军 ;

郭金智 ;

毕圆圆 ;

尹兆磊 ;

张宝华 ;

丁然 ;

周迎伟 ;

陈晨 ;

刘震宇 ;

刘嗣萃 ;

于立强 ;

白明辉 ;

杨慢慢 ;

张柏杨 ;

段明慧 ;

赵磊 .

中国专利 :CN114676622A ,2022-06-28

[2]

基于XGBoost回归模型的盾构机掘进姿态参数预测方法 [P].

王华伟 ;

刘四进 ;

刘颂玉 ;

李庆民 ;

李超 ;

马浴阳 ;

史庆涛 ;

何小辉 .

中国专利 :CN120354376A ,2025-07-22

[3]

基于深度学习和时序回归模型的刀具剩余寿命预测方法 [P].

路勇 ;

王振驰 ;

高栋 .

中国专利 :CN114749996A ,2022-07-15

[4]

基于自编码特征和近邻模型的图像自动标注方法 [P].

徐国清 ;

袁博 ;

徐春雨 ;

靳冰 ;

贾玉珍 .

中国专利 :CN106570910B ,2017-04-19

[5]

基于自编码器和回归模型辅助GAN表格数据生成方法 [P].

王明辉 ;

张志杰 .

中国专利 :CN120633720A ,2025-09-12

[6]

一种基于深度学习和回归模型的岩层厚度与品位预测方法 [P].

徐凯 ;

李宗岭 ;

孔春芳 ;

杨炳南 ;

吕维逸 ;

袁良军 ;

朱睿 ;

田倩 ;

陈一凡 ;

黄子贤 ;

李岩 ;

武永进 .

中国专利 :CN121167658A ,2025-12-19

[7]

基于变分自编码学习的交通流预测方法 [P].

冯暄 ;

蔡友保 ;

焦伟超 ;

王斯梁 .

中国专利 :CN114065996A ,2022-02-18

[8]

一种基于深度学习非自回归模型的视频预测方法 [P].

袁玉 ;

孟朝晖 ;

杜玮 .

中国专利 :CN120689788A ,2025-09-23

[9]

基于分散式振动数据和卷积自编码深度学习的结构损伤评估方法 [P].

郭彤 ;

张敏特 ;

宗跃然 ;

刘中祥 ;

韩达光 .

中国专利 :CN113158548B ,2021-07-23

[10]

基于HOG特征和自编码器的目标检测方法 [P].

陈天标 ;

张昊 .

中国专利 :CN109800767A ,2019-05-24

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