循环神经网络 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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法律状态：全部已授权审中

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一种基于循环神经网络的超声波燃气表故障预测方法，包括：采集超声波燃气相关历史数据；对历史数据进行预处理；对时间预测RNN集成模型预训练；将预处理过训练集的数据输入到时间预测RNN集成模型得到输出结果；对输出的预测结果以及对应的真实数据进行进一步的预处理；运用损失函数对时间预测RNN集成模型内的参数进行调整；用测试集的数据对模型进行测试。本发明基于时间预测RNN集成模型，可以实现对超声波燃气的预测，同时根据预测数据和实际数据的偏差值对模型不断进行修正，模型不断地被完善，得到很好的预测效果。

📄 2022111046234 📂 G06F17_00 👤 浙江工业大学之江学院 📅 2022-09-09

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基于循环神经网络集成的超声波燃气表故障预测方法

2022111046234 · 浙江工业大学之江学院

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CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
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SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
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交易类型：转让
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钙钛矿光伏组件技术

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交易金额：¥50万/年

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