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[发明专利]一种时间序列预测方法-CN202210815733.5在审
发明人：陈海宾;俞磊;童涛;沈华;朱铮;甄昊涵;陈丽雯;沈培刚;肖爽 -专利权人：国网上海市电力公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能中的时间序列分析技术领域，涉及一种时间序列预测方法。本申请通过二次模态提高方法特征提取的能力减少神经网络的训练时间和难度，从而提高BiLSTM模型的预测精度；利用中心频率间隔确定变分模态分解的层数，提高分解工作效率；利用经验模态分解完成二次分解，发掘残差序列中的规律信息，有效提高时间序列的预测精度。
一种时间序列预测方法

[发明专利]基于SSA-ELMAN中深埋厚煤层导水裂隙带预测方法-CN202210929105.X在审
发明人：高喜才;刘帅;虎艳;马腾飞;张锡琛;夏欢;宁佳瑞;张俊博;陈宇竹;邹尚坤 -专利权人：西安科技大学
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SSA‑ELMAN中深埋厚煤层导水裂隙带预测方法，包括分别采集矿区中深埋厚煤层矿井工作面影响导水裂隙带发育高度数据集，进行预处理，补齐缺失特征数据，归一化处理并划分为训练集和测试集；建立Elman神经网络模型；将训练集输入到Elman神经网络模型中训练，利用SSA算法优化Elman神经网络并获取最优的权重和阈值；将测试集输入到优化后Elman神经网络中，反归一化，将预测结果与实测值误差分析，评价模型性能。该方法精确、成本低、速度快、预测准确率高，实现了西部中深埋厚煤层采动过程中工作面涌水量的准确预计及相关顶板水害精准防控。
基于 ssa elman 中深埋厚煤层裂隙预测方法

[发明专利]一种非侵入式负荷识别方法、装置及存储介质-CN202210932582.1在审
发明人：贾云翔;迟长春;赵路尧;黄锋 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2022-08-04 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于优化卷积神经网络的非侵入式负荷识别方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取电器数据信息；确定V‑I轨迹图；建立优化卷积神经网络负荷分类模型，由优化卷积神经网络构成，优化卷积神经网络中的池化层采用双池化混合通道，通过自学习加权掩膜分配双池化混合通道权重；初始化超参数；对优化卷积神经网络负荷分类模型进行训练；基于粒子群优化算法和训练结果对超参数进行优化；判断误差函数是否收敛，若收敛，则优化完成；若不收敛，则更新超参数，并重新进行超参数优化；将V‑I轨迹图输入优化完成的优化卷积神经网络负荷分类模型，得到电器分类结果。与现有技术相比，本发明具有分类识别性能好等优点。
一种侵入负荷识别方法装置存储介质

[发明专利]基于改进多元宇宙优化算法的工程优化方法及相关设备-CN202210718528.7在审
发明人：赵东;任丽莉;苏航;亓爱良;杨潇;栗玉鹏 -专利权人：长春师范大学
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于改进多元宇宙优化算法的工程优化方法及相关设备，所述方法包括：获取工程参数数据，并将所述工程参数数据输入到预设的工程优化模型；基于改进后的多元宇宙优化算法获得预设的工程优化模型；通过所述预设的工程优化模型对所述工程参数数据进行处理，获得制造成本最小的工程造价数据并输出。本发明采用分散觅食策略对宇宙个体位置参数进行更新以获取更高的收敛精度，并采用正交学习机制对种群位置进行扰动以避免算法陷入局部最优陷阱，提高了多元宇宙优化算法的整体性能，以更好的适用于不同领域的优化问题，从而基于改进后的多元宇宙优化算法获得预设的工程优化模型，并通过预设的工程优化模型对工程参数进行优化。
基于改进多元宇宙优化算法工程方法相关设备

[发明专利]使用自举潜在的预测来学习针对代理控制的环境表示-CN202180020853.X在审
发明人： Z.郭;M.G.阿扎尔;B.A.皮雷斯;F.阿尔奇;J-B.F.L.格里尔;B.皮奥;R.穆诺斯 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：包括编码在计算机存储介质上的计算机程序的方法、系统和装置，用于训练强化学习系统的环境表示神经网络控制代理以执行给定的任务。在一个方面，该方法包括：接收当前观察输入和未来观察输入；从未来观察输入生成环境的未来状态的未来潜在表示；使用环境表示神经网络进行处理，以生成环境的当前状态的当前内部表示；从当前内部表示生成预测的未来潜在表示；评估测量未来潜在表示与预测的未来潜在表示之间的差异的目标函数；以及基于所确定的目标函数的梯度来确定对环境表示参数的当前值的更新。
使用潜在预测学习针对代理控制环境表示

[发明专利]使用学习的隐藏状态规划作用因素控制-CN202180021114.2在审
发明人： J.施里特韦瑟;I.安东诺格鲁;T.K.休伯特 -专利权人：渊慧科技有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，用于选择由与环境交互的作用因素执行的动作，以使作用因素执行任务。方法之一包括：接收表征环境的当前环境状态的当前观察；执行多次规划迭代以生成规划数据，该规划数据指示执行作用因素的任务的相应值，该作用因素执行环境中的动作集中的每个动作并且从当前环境状态开始，其中执行每次规划迭代包括基于由动力学模型和预测模型生成的输出选择从当前环境状态开始的、要由作用因素执行的动作序列；以及基于规划数据，响应于当前观察从动作集中选择要由作用因素执行的动作。
使用学习隐藏状态规划作用因素控制

[发明专利]会话管理方法、装置和电子设备-CN202210873555.1在审
发明人：胡晓亮;闫慧丽;倪云;季圣哲;邱志明 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本公开提供一种会话管理方法、装置和电子设备，方法包括：将获取的待识别语句输入意图识别模型，输出第一意图数据；根据第一意图数据在意图流数据库中确定对应的目标意图流数据中的目标意图数据的后置意图数据，意图流数据库由多个意图流数据组成，意图流数据由具有顺序的多个意图数据组成，后置意图数据为在意图流数据中与目标意图数据相邻且排序靠后的意图数据；根据后置意图数据在应答话术数据库中按照预设映射关系进行匹配，得到至少一个候选话术数据；将第一意图数据和至少一个候选话术数据输入话术选择模型，根据输出结果确定目标应答话术数据。实现准确、快速地根据待识别语句选择符合逻辑的应答话术。
会话管理方法装置电子设备

[发明专利]一种基于节点相关度实现可靠解列的网架结构优化方法-CN201911225971.5有效
发明人：唐飞;梁伟强;刘涤尘;高鑫;胡本溪;都念纯;张一凡 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-12-04 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于节点相关度实现可靠解列的网架结构优化方法，该方法针对当前解列过程中分群模式不显著、解列范围广散分布，导致解列策略不收敛的难题，通过采用调整线路支数的方法，改变系统节点之间的关联程度，达到缩小解列决策空间的目的。本发明基于慢同调理论进行广义特征分析，获取主导模式构造模态矩阵；经过Gauss消主元得到慢同调矩阵，改进节点分类判据，构造节点相关度模型；综合考虑系统稳定约束条件，利用DPSO智能优化算法获取同调群强耦合、非同调群弱连接的优化方案。本发明将解列决策空间高度集中化，确保不同扰动下解列断面均能高概率落在弱连接区域，避免同调群内部振荡，提升解列有效性，对维护系统安全稳定有着重要意义。
一种基于节点相关实现可靠网架结构优化方法

[发明专利]一种面向区块链平台的基于字节码的诈骗合约检测方法-CN202110627401.X有效
发明人：沈夏炯;姜帅民;张磊;韩道军;陈会平;李星辰;马夏青;欧阳文蕾 -专利权人：河南大学
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向区块链平台的基于字节码的诈骗合约检测方法,依次包括以下步骤：A：获取区块链平台中智能合约的字节码，将获取到的字节码转化为标准化后的特征矩阵并消除特征矩阵中的噪声；B：获取诈骗合约的数据集并划分为训练集和测试集；然后将训练集和测试集中的测试数据分别转化为标准化后的特征矩阵；C：使用特征矩阵训练并测试异常检测模型，最终得到最佳异常检测模型；D：利用步骤C中得到的最佳异常检测模型，对待判定的智能合约进行是否为诈骗合约的判定。本发明能够有效的检测区块链平台中的诈骗类型的智能合约，维护区块链的健康发展。
一种面向区块平台基于字节诈骗合约检测方法

[发明专利]一种改进的混合多目标粒子群优化特征选择算法-CN202210202109.8在审
发明人：潘晓英;孙俊 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种改进的混合多目标粒子群优化特征选择算法(HIMOPSO)，属于机器学习领域。核心思想是在第一阶段采用基于概率距离的fisher score算法与基于互信息的MIC算法计算特征的相关性，进行排序筛除特征得到两个特征子集；然后，对两个特征子集进行交集处理。第二阶段采用多目标粒子群算法作为特征选择的搜索算法，提出了一种兼顾种群多样性和先验知识的粒子初始化方法；算法结合迭代次数对多目标粒子群算法的参数进行了非线性的改进，调整出合适的参数适应算法的迭代过程；并通过爆炸产生新的粒子增加种群多样性，使粒子去探索更多有潜力的区域，提高整体种群质量。本发明提供的特征选择方法，能够得到最优子集，有助于提高对数据后续的学习分类。
一种改进混合多目标粒子优化特征选择算法

[发明专利]救援计划的确定方法、装置、服务器和存储介质-CN202010235312.6有效
发明人：宋轩;张浩然;黄立乔;徐宁;范子沛;柴崎亮介 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种救援计划的确定方法、装置、服务器和存储介质。该救援计划的确定方法包括：获取一个或多个待救援目标的目标位置并获取一个或多个医院的医院位置；根据所述目标位置和医院位置确定一个或多个救援中心位置；根据所述目标位置、医院位置和救援中心位置确定所述一个或多个待救援目标的救援计划。达到在发生灾害事件时自动生成救援计划的效果。
救援计划确定方法装置服务器存储介质

[发明专利]一种热工过程模型在线辨识方法及装置-CN201810643418.2有效
发明人：黄从智;张天阳;侯国莲;张建华 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种热工过程模型在线辨识方法及装置，该热工过程模型在线辨识方法包括：获取热工过程中稳态间变化过程的历史采样数据，并对历史采样数据进行数据预处理生成原始处理数据；对原始处理数据进行离线辨识，构建各稳态时刻的热工过程模型；采用快速在线代数参数辨识算法对相邻稳态间的热工过程模型的模型参数进行动态辨识，生成模型参数辨识结果；根据模型参数辨识结果对各模型参数进行更新，得到热工过程优化模型。通过实施本发明实现了对热工过程模型的优化，使得控制系统的控制参数能够满足节约能源，经济实用的生成要求，并实现了对系统稳态间变化过程的实时在线辨识，提高了辨识结果的准确性。
一种过程模型在线辨识方法装置

[发明专利]一种基于改进粒子群优化算法的数值函数优化方法-CN202110403163.4在审
发明人：熊聪聪;杨晓艺;王丹;赵青 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2021-04-15 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能计算领域，尤其是一种基于改进粒子群优化算法的数值函数优化算法。主要技术特点是：改进了粒子群优化算法，该算法增强了种群的多样性，扩大了粒子的寻优范围。按照粒子群优化算法的寻优模式，初始的搜索空间在经过少数几次迭代之后便对整个算法失去了指导意义，易于造成容易收敛到局部最小值，多样性下降过快、参数敏感等问题。提出的算法从扩大寻优范围和增强种群多样性两个方面进行考虑，加入了局部搜索和全局搜索相结合的空间搜索策略，即利用伯恩斯坦粒子和反向学习的策略对粒子群算法的初始化阶段和速度及位置的迭代公式进行修整。
一种基于改进粒子优化算法数值函数方法

[发明专利]一种模型训练方法、合成说话表情的方法和相关装置-CN201811354206.9有效
发明人：李廣之;陀得意;康世胤 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种用于合成说话表情的模型训练方法，根据包含了说话人面部动作表情和对应语音的视频得到表情特征、声学特征和文本特征。由于声学特征和文本特征均是根据同一视频得到的，故根据声学特征确定出文本特征所标识发音元素的时间区间和时长。根据文本特征所标识发音元素的时间区间和时长，以及表情特征确定第一对应关系，根据所述第一对应关系训练表情模型。该表情模型可以对该文本特征中具有不同时长的同一发音元素确定出不同的子表情特征，增加了说话表情的变化样式，根据表情模型所确定目标表情特征生成的说话表情，由于对于同一个发音元素说话表情具有不同的变化样式，从而一定程度上改善了说话表情变化的过度不自然的情况。
一种模型训练方法合成说话表情相关装置

[发明专利]一种基于图卷积神经网络和NSGA-Ⅱ算法的水库调度多目标优化方法-CN202110275101.X有效
发明人：胡鹤轩;邵良欢;胡强;朱跃龙;胡震云;张晔 -专利权人：河海大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GCN和NSGA‑Ⅱ的水库调度多目标优化方法，包括：搜集水库防洪调度相关数据，建立防洪多目标优化模型；使用NSGA‑Ⅱ得到初代种群，通过编码操作对个体进行分组，分组后的类别作为GCN的节点，将交叉、变异操作得到的父子代关系映射为GCN节点之间的边；使用NSGA‑Ⅱ获得初步pareto前沿，对其横坐标进行分组标签化，再利用该分组标签和步骤二得到的图结构训练GCN模型；利用训练好的GCN模型对图结构的节点进行分类，再使用NSGA‑Ⅱ调节pareto前沿的均匀度；根据NSGA‑Ⅱ调节后的pareto前沿，输出水库调度多目标优化问题的非劣方案集。本发明可广泛应用在多目标水库优化调度上，快速给出满足所有目标的水库优化调度方案。
一种基于图卷神经网络 nsga 算法水库调度多目标优化方法