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公开(公告)号:CN104062312B
公开(公告)日:2017-04-12
申请号:CN201410253719.6
申请日:2014-06-09
Applicant: 清华大学
IPC: G01N23/227
Abstract: 本发明提出一种研究等离子体与材料表面相互作用的XPS分析方法及系统,其中系统包括:加载互锁腔体、等离子体放电腔体和分析腔体。加载互锁腔体用于将样品传送至等离子体放电腔体或分析腔体;等离子体放电腔体与加载互锁腔体相连,用于对样品表面进行等离子体放电处理;分析腔体与等离子体放电腔体相连,用于对处理后的样品进行表面分析。根据本发明实施例的分析系统,通过加载互锁腔体和等离子体放电腔体使样品以高真空状态下进入分析腔体进行分析,从而提高了分析结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN106092110A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610369893.6
申请日:2016-05-30
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3446 , G01C21/3453 , G01C21/3492
Abstract: 本发明涉及一种考虑内部代价并支持快速寻路的路口模型,该路口模型采用胞式结点模型,其包括最外侧、中间层和最内层三层结构;最外层为接口层,是动态扩展层,该层的接口会在路网逻辑化过程中发生增减;其中,接口分为入接口和出接口两类,用于保存结点与其他结点的所有拓扑连接关系信息;中间层为通道层,该层是一个逻辑层,用于指示接口与实际道路的对应;最内层为内部代价层,用于保存路口内部连接代价。本发明既能充分考虑路口内部的通行代价,又能解决寻路速度慢、寻路结果与行车实际不符等问题,可以适用于构建车载导航电子地图。
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公开(公告)号:CN106092109A
公开(公告)日:2016-11-09
申请号:CN201610369879.6
申请日:2016-05-30
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
CPC classification number: G01C21/3446
Abstract: 本发明涉及一种电子地图高效寻路的道路连接逻辑化方法,其步骤:根据给定中心结点提取与中心结点直接相连的结点集合;判定经过中心结点的物理辅连接是否为最优辅连接,从而判断是否添加逻辑直连;判断从入结点经过中心结点至出结点的连接是否为最优辅连接,在考虑路口转弯代价的情况下,对于所有的入结点入接口和出结点出接口而言,任意一个搭配出现连通总代价小于旁通总代价时,即需要在入结点和出结点之间添加逻辑直连,得到直连接口矩阵;而如果经过中心结点的物理辅连接不是最优辅连接,将其视为无效间连,最终得到所有无效接口的索引构成的向量;以路网中其他结点为中心结点,按照结点权重提供的处理次序确定当前中心结点,重复上述过程,直至路网的所有结点完成逻辑化。
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公开(公告)号:CN102819682B
公开(公告)日:2015-01-14
申请号:CN201210273235.9
申请日:2012-08-02
Applicant: 清华大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种多阈值空间相关的浮动车数据清洗和修复算法,该算法将浮动车对一路段的若干天的采集数据合成一数据矩阵,在以天为单位初步筛选数据矩阵中的缺失数据和异常数据后,根据三西格玛过滤法则进一步清除数据矩阵中的异常数据,然后根据缺失数据的类型,用加权平均法和指数平滑法分别结合路段的空间相似特性对缺失数据进行修复,最后用主成分重建方法修复浮动车数据中的高频噪声扰动,从而在不增加浮动车数量和额外处理设备的情况下,对浮动车的规律性车速信息进行充分挖掘,有效地改善了浮动车的数据质量。本发明可以用于浮动车规律性数据的清洗和修复工作,为后续的交通规划和交通辨识提供可靠的数据。
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公开(公告)号:CN104062312A
公开(公告)日:2014-09-24
申请号:CN201410253719.6
申请日:2014-06-09
Applicant: 清华大学
IPC: G01N23/227
Abstract: 本发明提出一种研究等离子体与材料表面相互作用的XPS分析方法及系统,其中系统包括:加载互锁腔体、等离子体放电腔体和分析腔体。加载互锁腔体用于将样品传送至等离子体放电腔体或分析腔体;等离子体放电腔体与加载互锁腔体相连,用于对样品表面进行等离子体放电处理;分析腔体与等离子体放电腔体相连,用于对处理后的样品进行表面分析。根据本发明实施例的分析系统,通过加载互锁腔体和等离子体放电腔体使样品以高真空状态下进入分析腔体进行分析,从而提高了分析结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号:CN102645228B
公开(公告)日:2014-09-10
申请号:CN201210107317.6
申请日:2012-04-12
Applicant: 清华大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 一种车载导航系统通过性寻路算法,其特征在于,它采用通过性路网模型,将路径的起点和终点分设在两个路网中,两路网只在通过区域范围内才能相互连通,从而确保由起点到达终点的寻路过程中一定经过指定的通过区域;采用通过区域半径调节方案,在起点和终点距离较远时设置较大的通过区域半径,路网密度较小时设置较大的通过区域半径,从而确保规划路径有效经过控制点附近,但并不一定经过控制点;采用虚终点寻路通过设置虚终点并利用A*算法引导路径通过指定区域,采用变方向寻路通过更改寻路引导代价引导路径从指定区域向终点规划,从而确保结果的准确性和可靠性。本发明规划出的路线既能满足用户意图经过通过区域又能满足代价最低准则,可以用于各种嵌入式车载导航系统。
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公开(公告)号:CN119834201A
公开(公告)日:2025-04-15
申请号:CN202411665991.5
申请日:2024-11-20
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司通辽供电公司 , 清华大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电力负荷预测方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取在先负荷时序数据,其中,所述在先负荷时序数据为非平稳性时序数据;对所述在先负荷时序数据进行变分模态分解,得到多个目标本征负荷模态,其中,所述目标本征负荷模态为与温度特征相关的模态;调用预先训练好的负荷预测模型,并将所述目标本征负荷模态输入至所述负荷预测模型,得到所述负荷预测模型输出的与所述在先负荷时序数据相匹配的目标负荷预测值,其中,所述目标负荷预测值用于表征在后负荷,所述负荷预测模型用于根据所述目标本征负荷模态得到目标负荷预测值。实现了能够对非平稳性的负荷时序进行准确负荷预测,从而可以提高季节性负荷预测的准确性。
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公开(公告)号:CN102298640B
公开(公告)日:2013-07-10
申请号:CN201110270946.6
申请日:2011-09-14
Applicant: 清华大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种地图显示数据预处理方法,其特征在于:它包括三部分:1)建立多分辨率二级网格索引存储结构,并基于此索引存储结构实现预估读取策略;2)为每个网格的显示对象密度进行单独控制,从而挑选合理的显示对象;3)结合人眼分辨率,对各个网格内的显示对象进行简化处理。本发明在地图定向移动显示中可以得到更高的加载效率,保证在各个比例尺、各个区域内的显示内容密度都较为合理,且在保证人眼视觉效果的前提下对显示对象进行简化处理,减小了显示数据量。本发明可以广泛地应用于各种车载导航系统中,实现地图显示数据的高效率加载。
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公开(公告)号:CN101269972B
公开(公告)日:2010-06-02
申请号:CN200810104076.3
申请日:2008-04-15
Applicant: 中国科学院理化技术研究所 , 清华大学
IPC: C04B35/622
Abstract: 本发明涉及超重力场中制备致密块体陶瓷材料的装置。在反应腔内有转子架,转子架下方有滑动相接的由内环和外环构成的集电环,转子架和集电环的内环固定连接,集电环的外环与主反应腔的底部固定连接;在转子架上安装有多功能吊杯,在多功能吊杯的壁上安装有加热器件和测温传感器;其中内环上的导线与加热器件及测温传感器连接,外环上的导线与主反应腔壁上的传感器信号接口相连;在主反应腔的壁上开有真空孔及进气口,真空孔处安装有与真空泵相连的管路;电控柜的数据传输导线分别与真空泵、安装在高速电动机上的编码器及传感器信号接口相连接。本发明用于合成致密块体陶瓷材料所需时间短,效率高。
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公开(公告)号:CN101269972A
公开(公告)日:2008-09-24
申请号:CN200810104076.3
申请日:2008-04-15
Applicant: 中国科学院理化技术研究所 , 清华大学
IPC: C04B35/622
Abstract: 本发明涉及超重力场中制备致密块体陶瓷材料的装置。在反应腔内有转子架,转子架下方有滑动相接的由内环和外环构成的集电环,转子架和集电环的内环固定连接,集电环的外环与主反应腔的底部固定连接;在转子架上安装有多功能吊杯,在多功能吊杯的壁上安装有加热器件和测温传感器;其中内环上的导线与加热器件及测温传感器连接,外环上的导线与主反应腔壁上的传感器信号接口相连;在主反应腔的壁上开有真空孔及进气口,真空孔处安装有与真空泵相连的管路;电控柜的数据传输导线分别与真空泵、安装在高速电动机上的编码器及传感器信号接口相连接。本发明用于合成致密块体陶瓷材料所需时间短,效率高。
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