撰写专利

一个专利从构思、撰写、内部审核、代理撰写和修改、再到受理是一个比较漫长的过程,一般需要好几个月。
在公司的环境下,其实写专利非常有优势。只要针对公司的数据、业务环境做一些优化、改进,提出一个新的算法,解决实际问题就可以完成一个专利。
由于专利代理一般对我们的专业不是很懂,最好在交底书中多一些基础知识的介绍。重要的名称都要解释一下,多举例做一些说明。
对于专利中的数学公式,需要想的比较清楚。特别是某些我们认为很自然的公式或者算法,但是专利代理并不同,最好能够做一些通俗的描述。
写专利对于总结知识是一个非常好的手段,同时和代理的交流,对于把专利想得更透彻、讲的更通俗也是一个帮助。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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