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公开(公告)号：CN111027619A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911248887.5
申请日：2019-12-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于忆阻器阵列的K-means分类器及其分类方法，将K-means算法的聚类中心的维度信息作为训练权重，映射并存储在忆阻器阵列中，以神经网络权重模拟聚类中心的维度信息，基于忆阻器的渐变特性实现欧氏距离的计算，并且直接在硬件电路上实现聚类中心各权重的在线更新，实现了大量非归一化数据在硬件电路基础上的数据聚类，减小了由于数据归一化带来的计算复杂度，以及由于外部电路计算权重变化所带来的电路复杂性，同时也减小了数据距离计算过程中的数据复杂度，降低了数据存储的时间和运算功耗，省去了数据交互的消耗，计算时间较短。
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公开(公告)号：CN110890546A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911208906.1
申请日：2019-11-30
Applicant: 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 华中科技大学 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王建 , 曹元成 , 张伟 , 金铭 , 程时杰 , 魏伟 , 汤舜 , 罗文华 , 杨柱石 , 张小军 , 张陵 , 邓鹤鸣 , 刘振国 , 董新胜 , 庄文兵 , 王帅 , 王斌春 , 陈佳
IPC: H01M4/62 , H01M4/38 , H01M4/587 , H01M10/0525
Abstract: 本发明涉及锂离子电池的储能材料的制备技术领域，是一种高导电率液态金属包覆耐低温储能材料及其制备方法，前者按照下述方法制备得到：将Ti3AlC2黑色粉末加入至氢氟酸溶液中得到第一混合物；第一混合物离心、洗涤、真空干燥，得到样品MX；将样品MX加入至液态LM金属中超声后离心、洗涤、真空干燥，得到样品MX-LM；将样品MX-LM、乙炔黑、聚偏氟乙烯混合，加入溶剂N-甲基吡咯烷酮并搅拌后，均匀涂覆一层活性物质，真空干燥得到高导电率液态金属包覆耐低温储能材料。本发明制备方法简单，通过酸蚀刻层状材料，使产品具有很高孔隙率，可实现低温下离子导电率有效增加且具有耐低温性能。
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公开(公告)号：CN110852429A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911032508.9
申请日：2019-10-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于1T1R的卷积神经网络及其操作方法，包括输入模块、卷积计算模块、池化计算模块、全连接计算模块，其中，卷积计算模块、池化计算模块、全连接计算模块均由1T1R阵列构成，能够原位存储突触权重信息，实现计算和存储的相融合，省去了数据交互的消耗，极大的缩短了计算时间，同时减少能耗。另外，本发明通过调控1T1R器件中晶体管的栅极电压实现双向渐变调整忆阻器电导值大小，可以使得在实现电导减小的过程中，无需将1T1R器件重新操作到最低电导状态，直接通过调整1T1R器件中晶体管的栅极电压，使电导减小即可达到目标电导，功耗较低。
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公开(公告)号：CN105427052B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201510895532.0
申请日：2015-12-08
Abstract: 本发明公开了一种基于参考线的并联水库确定性优化调度方法，属于水利电力技术领域；本发明包括以下步骤：(1)确定调度期；(2)建立水库群确定性长期优化调度发电量最大模型；(3)确定水库群初始参考线和初始调度方案；(4)判断初始调度方案是否可行。本发明将水库最小决策限制线和防弃水线结合起来使用，可准确确定水库增发单位出力引起的不蓄电能损失值(K值)计算的起始和终止时刻，不要求各水库使用统一的调度起始和终止时刻，避免了各水库蓄、供水期划分的不同对调度结果的影响；将专家经验和水库调度理论相结合，避免了水库群调度“维数障碍”问题，适用于大规模并联水库群优化调度。
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公开(公告)号：CN105427052A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510895532.0
申请日：2015-12-08
CPC classification number: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于参考线的并联水库确定性优化调度方法，属于水利电力技术领域；本发明包括以下步骤：(1)确定调度期；(2)建立水库群确定性长期优化调度发电量最大模型；(3)确定水库群初始参考线和初始调度方案；(4)判断初始调度方案是否可行。本发明将水库最小决策限制线和防弃水线结合起来使用，可准确确定水库增发单位出力引起的不蓄电能损失值(K值)计算的起始和终止时刻，不要求各水库使用统一的调度起始和终止时刻，避免了各水库蓄、供水期划分的不同对调度结果的影响；将专家经验和水库调度理论相结合，避免了水库群调度“维数障碍”问题，适用于大规模并联水库群优化调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104537577A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410826730.7
申请日：2014-12-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于参考线的水电站确定性优化调度方法，属于水利电力技术领域。本发明包括以下步骤：(1)确定调度期，设置调度期内约束条件；(2)建立水库确定性长期优化调度发电量最大模型；(3)以减少弃水能量和入能损失为原则，获得防弃水线和最小决策限制线；(4)对防弃水线进行相应调整，确定最优运行参考线；(5)根据最优运行参考线，获得最优决策，指导电站运行。本发明将专家经验和水库调度规则融入方法本身，容易为调度人员理解并掌握；任意时刻可根据水电站当前蓄水状态作出相应的决策，具有更强的可执行性和更大的指导意义。
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公开(公告)号：CN108985447B
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN201810622448.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N3/06
Abstract: 本发明公开一种硬件脉冲神经网络系统，包括：输入节点层和非监督制学习层采用神经元全连接方式通过突触连接单元连接，非监督制学习层和监督制学习层采用神经元全连接方式通过另一个突触连接单元连接；输入节点层实现不同编码方式下的信息输入，非监督制学习层采用非监督制学习方式，监督制学习层采用监督制学习方式；突触连接单元由电子突触器件实现，以使得突触连接单元具备脉冲时序依赖可塑性STDP，突触阵列单元接收来自前一层神经元携带信息的刺激信号作为突触前脉冲，结合后一层神经元所激发的动作电位脉冲作为突触后脉冲，突触前脉冲和突触后脉冲的时间差决定突触连接单元的突触权重调节量。本发明提供的神经网络系统具有广阔应用价值。
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公开(公告)号：CN106981567A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710164794.9
申请日：2017-03-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: H01L45/00
Abstract: 本发明公开了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法,该人工突触器件包括上电极、下电极以及位于上、下电极之间的功能材料层，上电极、功能层材料及下电极共同形成三明治结构；其中，功能材料层由具有光电导效应的材料制成，下电极为透明导电电极；电信号通过上电极、下电极输入，光信号则通过透明导电电极输入；本发明提供的这种人工突触器件在电信号之外引入光作为另一端调控信号，将二端人工突触器件的调控端扩至三端；添加的这一端使得人工突触器件可在外界光学激励信号下发生阻值变化，通过对光学激励信号强度、频率及光脉冲时间的选择调控，能够将该人工突触器件配置到相应的多个阻态，相应实现多种突触可塑性功能。
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公开(公告)号：CN106981567B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201710164794.9
申请日：2017-03-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: H01L45/00
Abstract: 本发明公开了一种基于光电耦合忆阻器的人工突触器件及其调制方法,该人工突触器件包括上电极、下电极以及位于上、下电极之间的功能材料层，上电极、功能层材料及下电极共同形成三明治结构；其中，功能材料层由具有光电导效应的材料制成，下电极为透明导电电极；电信号通过上电极、下电极输入，光信号则通过透明导电电极输入；本发明提供的这种人工突触器件在电信号之外引入光作为另一端调控信号，将二端人工突触器件的调控端扩至三端；添加的这一端使得人工突触器件可在外界光学激励信号下发生阻值变化，通过对光学激励信号强度、频率及光脉冲时间的选择调控，能够将该人工突触器件配置到相应的多个阻态，相应实现多种突触可塑性功能。
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公开(公告)号：CN108985447A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810622448.5
申请日：2018-06-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N3/06
CPC classification number: G06N3/0635 , G06N3/061
Abstract: 本发明公开一种硬件脉冲神经网络系统，包括：输入节点层和非监督制学习层采用神经元全连接方式通过突触连接单元连接，非监督制学习层和监督制学习层采用神经元全连接方式通过另一个突触连接单元连接；输入节点层实现不同编码方式下的信息输入，非监督制学习层采用非监督制学习方式，监督制学习层采用监督制学习方式；突触连接单元由电子突触器件实现，以使得突触连接单元具备脉冲时序依赖可塑性STDP，突触阵列单元接收来自前一层神经元携带信息的刺激信号作为突触前脉冲，结合后一层神经元所激发的动作电位脉冲作为突触后脉冲，突触前脉冲和突触后脉冲的时间差决定突触连接单元的突触权重调节量。本发明提供的神经网络系统具有广阔应用价值。
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