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本发明公开一种车辆转向节载荷谱预测模型的构建方法及系统,所述构建方法包括:获取转向节载荷谱多组测试样本;对各所述测试样本进行分析,确定转向节载荷谱的影响因素及对应的权重;基于神经网络,根据各组测试样本、影响因素及对应的权重,建立神经网络预测模型,用于预测待测车辆转向节载荷谱。本发明通过对多组测试样本进行分析,获得转向节载荷谱的影响因素及对应的权重,结合神经网络,建立神经网络预测模型以预测待测车辆转向节载荷谱,将神经网络的样本训练结果代替传统专家系统中最为难以准确量化的专家经验,可有效提升运算效率和预测的准确度。
📄 2017107554435 📂 G06F17_50 👤 燕山大学 📅 2017-08-29
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年