基于层次分析法的船舶子系统运行状态分析方法及系统

    公开(公告)号:CN116089787B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310214534.3

    申请日:2023-03-08

    Abstract: 本发明公开一种基于层次分析法的船舶子系统运行状态分析方法及系统,方法包括:获取船舶子系统内的各设备及与各设备相关的监测因素;根据监测因素构建每个设备的因素层判断矩阵,获取各监测因素对设备状态的权重;根据各设备构建设备层判断矩阵,获取每个设备对船舶子系统状态的权重;构建评价集,计算监测数据中四种状态的概率,并将每种状态的概率分布代入各状态的隶属度函数,建立每个设备在因素层的模糊评判矩阵;根据每个设备的模糊评判矩阵,结合每个设备中各监测因素对设备状态的权重,计算设备层的隶属度向量;根据设备层的隶属度向量,结合每个设备对船舶子系统状态的权重构建设备层的模糊评判矩阵,计算船舶子系统的状态等级。

    一种船用静止变频器
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN110572048A

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201910987999.6

    申请日:2019-10-17

    Abstract: 本发明公开了一种船用静止变频器。它包括集成于变频柜内的整流变压器、整流滤波电路、逆变电路、信号检测模块、控制模块和驱动模块,所述整流变压器用于对三相船用电源进行升压;所述整流滤波电路用于将升压后的交流电通过进行整流滤波处理形成直流电;所述逆变电路用于将直流电转变为交流电;所述信号检测模块用于检测直流电压信号、用于交流电压信号和交流电流信号,并将检测的信号输出至控制模块;所述控制模块用于根据接收的信号产生三相SPWM信号输出至驱动模块;所述驱动模块用于根据三相SPWM信号产生驱动信号输出至逆变电路。本发明具有效率高、体积小、功率密度高、可靠性高、工作稳定性好的优点,满足船体使用的特殊要求。

    基于原型网络的手写汉字识别方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116071764B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310311390.3

    申请日:2023-03-28

    Abstract: 本发明公开一种基于原型网络的手写汉字识别方法、装置、设备及介质,方法包括:获取手写文书的灰度图像;基于所述灰度图像进行汉字字符的分割,得到手写文书内每一汉字字符的图像数据;将每一所述汉字字符的图像数据作为预先训练的原型网络汉字识别模型的输入,获取原型网络汉字识别模型的输出,所述输出为相对于输入的汉字字符的候选字符集;基于最大后验概率准则,扩充每一所述候选字符集,得到手写文书内每一汉字字符的扩充候选字符集,并将所述扩充候选字符集与候选字符集取并集形成新候选字符集;将所述新候选字符集作为预先训练的bi‑gram语言模型的输入,结合Viterbi算法选择具有最大概率的句子路径,形成手写文书的识别文本。

    一种S-CO2双涡轮发电系统高级㶲分析方法及系统

    公开(公告)号:CN120012288A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202411871369.X

    申请日:2024-12-18

    Abstract: 本发明属于但不限于#imgabs0#分析技术领域,尤其涉及一种S‑CO2双涡轮发电系统高级#imgabs1#分析方法及系统,包括:S1,使用过程模拟软件Aspen HYSYS构建S‑CO2双涡轮动力循环仿真模型;S2,对S‑CO2双涡轮发电系统开展常规#imgabs2#分析S3,针对系统完成高级#imgabs3#分析,分析系统和部件性能的提升空间;S4,探究系统内部不可逆损失的作用关系;S5,提出部件改进的优先级顺序。本发明构建了S‑CO2双涡轮发电系统,使用Aspen HYSYS软件作为工具对系统运行进行模拟,调用REFPROP数据库做物性计算,对系统做高级#imgabs4#分析,分析系统性能的提升空间,探究系统内部不可逆损失的作用关系,讨论部件改进的优先级顺序,讨论与常规#imgabs5#分析结果的比对。

    基于层次分析法的船舶子系统运行状态分析方法及系统

    公开(公告)号:CN116089787A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310214534.3

    申请日:2023-03-08

    Abstract: 本发明公开一种基于层次分析法的船舶子系统运行状态分析方法及系统,方法包括:获取船舶子系统内的各设备及与各设备相关的监测因素;根据监测因素构建每个设备的因素层判断矩阵,获取各监测因素对设备状态的权重;根据各设备构建设备层判断矩阵,获取每个设备对船舶子系统状态的权重;构建评价集,计算监测数据中四种状态的概率,并将每种状态的概率分布代入各状态的隶属度函数,建立每个设备在因素层的模糊评判矩阵;根据每个设备的模糊评判矩阵,结合每个设备中各监测因素对设备状态的权重,计算设备层的隶属度向量;根据设备层的隶属度向量,结合每个设备对船舶子系统状态的权重构建设备层的模糊评判矩阵,计算船舶子系统的状态等级。

    基于原型网络的手写汉字识别方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN116071764A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310311390.3

    申请日:2023-03-28

    Abstract: 本发明公开一种基于原型网络的手写汉字识别方法、装置、设备及介质,方法包括:获取手写文书的灰度图像;基于所述灰度图像进行汉字字符的分割,得到手写文书内每一汉字字符的图像数据;将每一所述汉字字符的图像数据作为预先训练的原型网络汉字识别模型的输入,获取原型网络汉字识别模型的输出,所述输出为相对于输入的汉字字符的候选字符集;基于最大后验概率准则,扩充每一所述候选字符集,得到手写文书内每一汉字字符的扩充候选字符集,并将所述扩充候选字符集与候选字符集取并集形成新候选字符集;将所述新候选字符集作为预先训练的bi‑gram语言模型的输入,结合Viterbi算法选择具有最大概率的句子路径,形成手写文书的识别文本。

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