-
公开(公告)号：CN109480331A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811372831.6
申请日：2018-11-19
申请人： 四川大学
摘要： 本发明公开了一种水爆珠的制备方法，将疏水性壁材溶于溶剂油中得疏水性壁材-溶剂油溶液，将疏水性壁材-溶剂油溶液包覆水溶性香精制备成预制液柱流入循环凝固浴中随凝固浴循环适当时间固化、滤出干燥后得，其中凝固浴中的凝固液与溶剂油互溶且不能溶解疏水性壁材，凝固浴起萃取溶剂油使得疏水性壁材包裹水溶性香精收缩成丸的作用。还公开了一种水爆珠的制备装置。本发明本发明生产效率高，能够适用于现有滴丸机进行规模化生产。
-
公开(公告)号：CN117496269A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311677479.8
申请日：2023-12-06
申请人： 国网新疆电力有限公司阿克苏供电公司 , 国网新疆电力有限公司 , 四川大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/06 , G06N3/08 , G06N7/01
摘要： 本发明公开了一种复合电能质量扰动识别方法，涉及复合电能质量扰动识别技术领域，首先，采用MTF可视化映射方式对电能质量扰动信号进行特征提取；然后，对提取到的复合电能质量扰动信号特征进行预处理，作为卷积神经网络的输入；最后，通过神经架构搜索自动调节卷积神经网络超参数训练网络进行分类，识别复合电能质量扰动。采用MTF可视化映射一维时间序列，具有局部性和多尺度性，可以提高复合电能质量扰动类型的特征表达能力，解决了时频特征提取存在信号长度和采样率要求、瞬态特征提取和特征维度等方面不足。可以将图像的空间和时间特征进行有效融合，从而提高了图像的判别性能。
-
公开(公告)号：CN109480331B
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201811372831.6
申请日：2018-11-19
申请人： 四川大学 , 成都宏亿实业集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种水爆珠的制备方法，将疏水性壁材溶于溶剂油中得疏水性壁材‑溶剂油溶液，将疏水性壁材‑溶剂油溶液包覆水溶性香精制备成预制液柱流入循环凝固浴中随凝固浴循环适当时间固化、滤出干燥后得，其中凝固浴中的凝固液与溶剂油互溶且不能溶解疏水性壁材，凝固浴起萃取溶剂油使得疏水性壁材包裹水溶性香精收缩成丸的作用。还公开了一种水爆珠的制备装置。本发明本发明生产效率高，能够适用于现有滴丸机进行规模化生产。
-
公开(公告)号：CN117521522A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311677475.X
申请日：2023-12-06
申请人： 国网新疆电力有限公司阿克苏供电公司 , 国网新疆电力有限公司 , 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/2411 , G06N20/10 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及敏感工业用户暂降经济损失评估技术领域，具体公开了一种电压暂降经济损失评估方法、装置和设备，包括以下步骤：步骤A：根获取敏感用户各次电压暂降下的暂降信息及敏感设备运行状态，并评估敏感设备的失效概率；步骤B：研究敏感设备失效概率的基础上，分析电压暂降下子过程的参数变化以及设备的重启时间；完成子过程中断概率的计算；步骤C：考虑不同子过程对暂降损失的影响权重，建立子过程贡献度模型；以用户暂降经济损失评估值与实际损失统计值之间误差最小为目标，建立目标函数，以此求解子过程贡献度模型并构建损失评估模型。本发明所述方法考虑子过程贡献度对电压暂降的影响，能够提高用户暂降经济损失评估的可靠性。
-
公开(公告)号：CN103065066B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310022466.7
申请日：2013-01-22
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F19/18
摘要： 本发明公开了一种基于药物组合网络的药物联合作用预测方法。构建药物组合网络DCN，利用药物组合网络DCN整合药物协同作用组合信息、药物-靶标相互作用信息、以及靶标蛋白质-蛋白质相互作用信息；将两种药物的靶标分别映射到药物组合网络DCN上，确定联合作用药物在药物组合网络中的邻接群，确定邻接群的拓扑网络特征和生物学功能关系特征。将邻接群的拓扑网络特征和生物学功能关系特征进行整合。确定基于整合的邻接群的特征向量，建立基于支持向量机SVM的药物联合作用效果预测模型，采用支持向量机分类算法，用于预测两种药物的组合是否产生协同作用。本方法可准确地预测新的药物联合作用，对于加快开发新型药物联合治疗方案具有重要价值。
-
公开(公告)号：CN103065066A
公开(公告)日：2013-04-24
申请号：CN201310022466.7
申请日：2013-01-22
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F19/18
摘要： 本发明公开了一种基于药物组合网络的药物联合作用预测方法。构建药物组合网络DCN，利用药物组合网络DCN整合药物协同作用组合信息、药物-靶标相互作用信息、以及靶标蛋白质-蛋白质相互作用信息；将两种药物的靶标分别映射到药物组合网络DCN上，确定联合作用药物在药物组合网络中的邻接群，确定邻接群的拓扑网络特征和生物学功能关系特征。将邻接群的拓扑网络特征和生物学功能关系特征进行整合。确定基于整合的邻接群的特征向量，建立基于支持向量机SVM的药物联合作用效果预测模型，采用支持向量机分类算法，用于预测两种药物的组合是否产生协同作用。本方法可准确地预测新的药物联合作用，对于加快开发新型药物联合治疗方案具有重要价值。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.027 秒)
