一种基于多任务深度学习的最优潮流计算方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202110826171.X

申请日：

2021-07-21

公开(公告)号：

CN113283547B

公开(公告)日：

2021-08-20

发明(设计)人：

黄刚廖龙飞华炜

申请人：

申请人地址：

310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 H02J300

代理机构：

杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213

代理人：

孙孟辉

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
2021-08-20	公开	公开
2021-09-07	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20210721
2021-11-23	授权	授权

共 50 条

[1]

一种基于信息熵的多任务最优潮流计算方法 [P].

李水佳 ;

李文桦 ;

王锐 ;

李凯文 ;

陈德龙 ;

许志伟 ;

黄生俊 ;

张涛 ;

刘亚杰 ;

史志超 ;

黄旭程 .

中国专利 :CN120546017A ,2025-08-26

[2]

基于多任务Transformer的多时段最优潮流快速计算方法 [P].

代伟 ;

陈柏成 ;

刘辉 ;

李宏洲 ;

唐勇强 .

中国专利 :CN119382140A ,2025-01-28

[3]

一种基于深度学习的视觉多任务处理方法 [P].

祝裕昌 ;

肖南峰 .

中国专利 :CN115909245B ,2025-07-22

[4]

一种基于多任务深度学习的安全缺陷报告预测方法 [P].

苏小红 ;

蒋远 ;

牟辰光 ;

王甜甜 .

中国专利 :CN112001484A ,2020-11-27

[5]

基于物理模型的概率潮流深度学习计算方法 [P].

余娟 ;

杨燕 ;

杨知方 ;

向明旭 ;

代伟 .

中国专利 :CN109995031A ,2019-07-09

[6]

基于多任务深度学习的网络入侵检测方法 [P].

刘兰 ;

蔡廷丰 ;

郭丰玮 ;

梁炜杰 ;

古智轩 .

中国专利 :CN119675931A ,2025-03-21

[7]

基于多任务学习策略和深度学习的综合能源负荷预测方法 [P].

邓欣宇 ;

朱汉卿 ;

刘轶超 ;

刘扬 ;

李天梦 .

中国专利 :CN113822481A ,2021-12-21

[8]

一种基于深度学习的多任务级联人脸对齐方法 [P].

刘云楚 .

中国专利 :CN107038429A ,2017-08-11

[9]

一种考虑拓扑特征学习的数据驱动最优潮流计算方法 [P].

王辉东 ;

姚海燕 ;

钱少锋 ;

余娟 ;

郭强 ;

高茂胜 ;

韩荣杰 ;

杨知方 ;

缪宇峰 ;

俞啸玲 ;

钱浩 ;

黄佳斌 ;

来益博 ;

萨拉赫·卡莫 .

中国专利 :CN116316629B ,2024-09-03

[10]

一种基于多任务深度学习的票据文本检测方法 [P].

刘桂雄 ;

刘思洋 .

中国专利 :CN111027443A ,2020-04-17

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