基于深度学习的离网稀疏贝叶斯局部放电DOA的估计方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410965380.6

申请日：

2024-07-18

公开(公告)号：

CN118918905A

公开(公告)日：

2024-11-08

发明(设计)人：

张小波陈正宇王平余欣玺李剑林波陈植羽李勇朱金婵秦威马振宇

申请人：

重庆大学国网重庆市电力公司电力科学研究院国家电网有限公司

申请人地址：

400044 重庆市沙坪坝区沙坪坝正街174号

IPC主分类号：

G10L17/26

IPC分类号：

G06F18/2415 G06N3/0442 G01R31/12

代理机构：

北京同恒源知识产权代理有限公司 11275

代理人：

廖曦

法律状态：

授权

国省代码：

北京市市辖区

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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
2025-11-25	授权	授权
2024-11-08	公开	公开
2024-11-26	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G10L 17/26申请日:20240718

共 50 条

[1]

基于深度学习的离网稀疏贝叶斯局部放电DOA的估计方法 [P].

张小波 ;

陈正宇 ;

王平 ;

余欣玺 ;

李剑 ;

林波 ;

陈植羽 ;

李勇 ;

朱金婵 ;

秦威 ;

马振宇 .

中国专利 :CN118918905B ,2025-11-25

[2]

基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法 [P].

郭业才 ;

胡国乐 ;

田佳佳 ;

李晨 .

中国专利 :CN112487703A ,2021-03-12

[3]

基于稀疏贝叶斯在未知噪声场的欠定宽带信号DOA估计方法 [P].

郭业才 ;

胡国乐 ;

田佳佳 ;

李晨 .

中国专利 :CN112487703B ,2024-05-28

[4]

一种基于稀疏贝叶斯学习的输电系统谐波状态估计方法 [P].

张海涛 ;

郑尧中 ;

邹家喻 ;

李佳洛 ;

代冬逸 ;

胡源园 .

中国专利 :CN119742785A ,2025-04-01

[5]

基于改进稀疏贝叶斯算法的级联信道估计方法和介质 [P].

张静 ;

孙锦程 ;

张颖 ;

喻赟 ;

刘勇 .

中国专利 :CN118368169A ,2024-07-19

[6]

基于贝叶斯算法的信道估计方法 [P].

孙晶晶 ;

成先涛 .

中国专利 :CN107086970B ,2017-08-22

[7]

基于贝叶斯深度学习的超参数图像分割方法 [P].

齐仁龙 ;

张庆辉 ;

杨绪华 ;

朱小会 ;

李大海 .

中国专利 :CN111652317A ,2020-09-11

[8]

贝叶斯深度学习内存优化方法 [P].

贾小涛 ;

杨建磊 ;

马宝健 ;

赵巍胜 .

中国专利 :CN110991639A ,2020-04-10

[9]

一种基于贝叶斯深度学习的图像分析方法 [P].

吴秋硕 ;

付本刚 .

中国专利 :CN114463268A ,2022-05-10

[10]

基于贝叶斯半监督深度学习的室内定位方法 [P].

王保成 ;

谢志军 ;

赵伟文 .

中国专利 :CN109581282B ,2019-04-05

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