CnOpenData中国各城市专利申请表

该文章展示了1985年至2021年期间中国各城市的专利申请情况,包括发明专利、实用新型专利和外观设计专利的数量,以安徽省池州市、广东省湛江市和贵州省遵义市、陕西省安康市为例详细列出了数据。数据更新至2021年12月31日。

时间区间

1985-2021.12.31


字段展示

中国各城市专利申请字段表
省份代码
省份
城市代码
城市
申请年份
申请月份
发明专利申请数量
实用新型专利申请数量
外观设计专利申请数量

样本数据

省份代码省份城市城市代码申请年份申请月份发明专利申请数量实用新型专利申请数量外观设计专利申请数量
34安徽省池州市34172020059121317
34安徽省池州市34172020066019332
34安徽省池州市34172020076418219
34安徽省池州市34172020086124127
34安徽省池州市34172020099619133
34安徽省池州市34172020104411432
34安徽省池州市34172020119917143
34安徽省池州市341720201228825923
34安徽省马鞍山市3405198504100
34安徽省马鞍山市3405198507020
34安徽省马鞍山市3405198508030
34安徽省马鞍山市3405198511200
34安徽省马鞍山市3405198512300
34安徽省马鞍山市3405198602010
34安徽省马鞍山市3405198603100
34安徽省马鞍山市3405198605100
34安徽省马鞍山市3405198606100
34安徽省马鞍山市3405198607121
34安徽省马鞍山市3405198608211
34安徽省马鞍山市3405198609210
34安徽省马鞍山市3405198610000
44广东省湛江市4408201202212510
44广东省湛江市4408201203213426
44广东省湛江市4408201204163929
44广东省湛江市4408201205192617
44广东省湛江市4408201206182436
44广东省湛江市4408201207273744
44广东省湛江市4408201208264146
44广东省湛江市4408201209404440
44广东省湛江市4408201210233655
44广东省湛江市4408201211302364
44广东省湛江市4408201212237488
44广东省湛江市4408201301214036
52贵州省遵义市52032008097158
52贵州省遵义市520320081016224
52贵州省遵义市5203200811142713
52贵州省遵义市520320081214345
52贵州省遵义市52032009012510
52贵州省遵义市5203200902361
52贵州省遵义市520320090315205
52贵州省遵义市520320090413149
52贵州省遵义市520320090515178
52贵州省遵义市520320090612244
52贵州省遵义市5203200907222111
61陕西省安康市6109202106205217
61陕西省安康市610920210718144
61陕西省安康市61092021081705
61陕西省安康市61092021091111
61陕西省安康市6109202110100
61陕西省安康市6109202111100

数据更新频率

年度更新

图片

联系人: CnOpenData-sxq

个人联系电话:19121071287

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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