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[发明专利]数据处理设备、存储介质以及数据处理方法-CN202310033334.8在审
发明人：渡部康弘;田村泰孝 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2023-01-10 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了数据处理设备、存储介质以及数据存储方法。数据处理设备被配置成：搜索使包括多个状态变量的伊辛型评价函数的值最小化或最大化的多个状态变量的值的组合，重复进行以下操作：基于第一局部字段来确定是否允许多个状态变量中的第一状态变量的值的改变，并且在第一状态变量的值的改变被允许的情况下，基于第一权重值来更新第一局部字段，基于第二权重值来更新第二局部字段，所述第二局部字段对应于第一状态变量的第二权重值为非零的约束条件，以及基于更新之前的第二局部字段和更新之后的第二局部字段来更新第一局部字段。
数据处理设备存储介质以及方法

[发明专利]数据处理设备、存储介质以及数据处理方法-CN202310044393.5在审
发明人：印芳;田村泰孝 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2023-01-12 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供了数据处理设备、存储介质以及数据处理方法，数据处理设备被配置成搜索使伊辛型评估函数的值最小化或最大化的多个状态变量的值的组合，当允许第一状态变量的值的变化时，更新第一状态变量的值，基于与第一状态变量相关的第一权重值更新第一局部字段，以及基于与第一状态变量相关的第二权重值更新第二局部字段，当允许第一辅助变量的值的变化时，更新第一辅助变量的值，以及基于与第一辅助变量相关的第二权重值更新第一局部字段。
数据处理设备存储介质以及方法

[发明专利]一种基于片上网络的大规模全连接伊辛模型退火处理电路-CN202310010051.1有效
发明人：姚恩义;蒋东;汪祥瑞;黄展鸿 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于片上网络的大规模全连接伊辛模型退火处理电路，涉及伊辛模型技术领域，针对现有技术中的模型电路处理规模小、扩展性低、收敛速度慢、并行处理能力低等问题提出本方案。包括：全局控制器、控制总线、自旋处理阵列及合并路由器阵列；所述全局控制器对所有自旋处理单元进行并行控制；所有自旋处理单元共享退火温度和随机数，并通过所述合并路由器阵列进行通讯传递和计算。优点在于，具有高收敛速度、高并行度、高拓展性以及低设计复杂度、低硬件资源成本，能够实现对全连接伊辛模型的高速、高并行退火处理。
一种基于网络大规模连接模型退火处理电路

[发明专利]优势估计方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110540754.6有效
发明人：李小双;王晓;黄梓铭;王飞跃 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-05-18 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种优势估计方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取当前环境状态；将当前环境状态输入至优势估计模型中，得到优势估计模型基于当前环境状态进行优势估计得到的优势动作；其中，优势估计模型是基于示教数据集，以及行为克隆模型训练得到的；示教数据集包括样本环境状态及其对应的样本动作，行为克隆模型是基于示教数据集训练得到的。本发明基于示教数据集和行为克隆模型训练优势估计模型，通过自适应的行为克隆模型，充分利用示教数据，自动挖掘历史示教数据中的专家经验，避免不完善的示教数据可能带来的不利影响，增强优势估计模型的优势估计性能，提高复杂场景下的优势估计准确性。
优势估计方法装置电子设备存储介质

[发明专利]新能源发电单元运行状态识别方法、装置及存储介质-CN202211386757.X在审
发明人：史林军;戴滔;摆世彬;薛峰;田志浩;孙小湘;刘刚;李桐;吴峰;唐冠军;林克曼;朱玲;黄锡芳;李杨 -专利权人：河海大学;国网宁夏电力有限公司;国网电力科学研究院有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明涉及发电系统运行监控技术领域，尤其涉及一种新能源发电单元运行状态识别方法、装置及存储介质，其中新能源发电单元运行状态识别方法包括：S1：获取发电单元输出端的历史电气量数据，构成样本数据集；S2：利用样本数据集，基于CART决策树算法理论，构建识别模型；S3：获取当前的电气量数据，导入到识别模型中判断各个发电单元当前是否处于投运、低电压穿越、高电压穿越或暂态脱网状态，本实施例满足稳定控制过程中对新能源场站在事故中、事故后功率冲击感知需求，解决了传统稳定控制系统获取机组运行状态速度慢、准确度低的问题。
新能源发电单元运行状态识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于多特征注意力神经网络的图像去雾建模方法-CN202110917132.0在审
发明人：汤绍怡;陈彦全;杜玲;郑卓铭;蔡显宏;陈泽潇 -专利权人：暨南大学
申请日： 2021-08-11 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征注意力神经网络的图像去雾建模方法，涉及图像处理领域，包括步骤：获取原始图像、预处理图像并裁剪成预定大小；利用多特征注意力块对原始图像、预处理图像进行编码得到特征图；将原始图像、预处理图像中的有雾输入图像输入到构建的图像去雾网络模型中，经过图像去雾网络，得到去雾生成图；有雾图像输入到图像去雾网络模型得到去雾图像。本发明利用真实无雾图像结合有雾图像经过去雾网络得到的去雾图像，通过VGG19网络计算感知损失，并以一定比例结合感知损失和内容损失，二者一起作用于神经网络，指明了网络优化的方向，保留了特征提取的优势，有效的提高了图像去雾的真实性。
一种基于特征注意力神经网络图像建模方法

[发明专利]基于机器学习的区域NO2-CN202211155716.X在审
发明人：池毓锋 -专利权人：三明学院
申请日： 2022-09-22 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的区域NO2空间分布计算方法、装置及设备，方法包括：采集遥感数据集和辅助数据；所述遥感数据集包括AOD数据集、NO2柱浓度和相关数据；所述辅助数据包括一年中的某一天doy的特性、每个像素的位置ID以及覆盖研究区域的UTM坐标系统的1公里分辨率网格；对所述遥感数据集和辅助数据进行预处理；将所有像素的位置标记为独立的ID，通过随机算法将所有ID打乱，并将随机ID引入随机森林回归方法；使用随机森林回归方法训练和预测NO2浓度的空间分布。与现有的RF模型相比，本实施例在性能和显示效果中均有明显提升。
基于机器学习区域 no base sub

[发明专利]评分卡模型的生成方法和装置-CN202211150809.3在审
发明人：杜金泉 -专利权人：蚂蚁区块链科技（上海）有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种评分卡模型的生成方法和装置，所述评分卡模型用于预测用户针对目标指标的指标评分，方法包括：获取样本集合，所述样本集合包括各个样本用户分别对应于多项维度特征的特征取值，以及用户的指标评分标签；利用所述样本集合训练梯度提升决策树GBDT模型，得到N棵深度为1的子决策树；任一所述子决策树的根节点根据分裂条件分裂为两个叶子节点；其中，所述分裂条件涉及所述多项维度特征中的一项特征和该项特征的分裂阈值，叶子节点对应于指标评分的预测值；将所述GBDT模型转化为评分规则集，所述评分规则集构成所述评分卡模型。能够使得模型的解释性和模型性能同时得到满足。
评分模型生成方法装置

[发明专利]一种评估指标群决策赋权方法及系统-CN202211305688.5在审
发明人：易当祥;江云天;余志刚;李志红;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：信云领创（北京）科技有限公司
申请日： 2022-10-24 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种评估指标群决策赋权方法及系统，该方法包括：采集评估指标集合的权重值，得到评估指标独立赋权结果；利用贝叶斯网络，构建得到群决策赋权模型；所述群决策赋权模型包括评估指标节点、独立赋权节点、权威等级节点；响应于用户的分布数据参数的设置，得到所有节点的先验分布数据和条件分布数据；响应于用户的赋权与权威参数的设置，得到所有对象的所述评估指标独立赋权结果和对象权威等级数据；利用所述群决策赋权模型、信念传播算法，对所述数据进行权重融合处理，得到评估指标群决策融合权重值。可见，本发明有利于增强共识、平抑分歧，有益于提升指标权重的可信程度，符合群决策时对象来源多样化的实际场景。
一种评估指标决策方法系统

[发明专利]量子辅助优化-CN201680086099.9有效
发明人： V.S.邓切夫;M.莫塞尼;H.内文 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：用于量子辅助优化的方法和装置。在一个方面，该方法包括获得初始输入状态的集合；当状态在经典信息处理器内演变时，将(i)动力学热涨落和(ii)聚类更新算法中的一个或多个施加于输入状态和后续输入状态的集合；当状态在量子系统内演变时，将动力学量子涨落施加于输入状态和后续状态的集合；以及重复施加步骤直到获得期望的输出状态。
量子辅助优化

[发明专利]提升和矩阵分解-CN202180006754.6在审
发明人：王刚;何鹏宇 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本公开提供了包括在计算机存储介质上编码用于呈现新的机器学习模型架构的计算机程序的方法、系统和装置。在一些方面中，方法包括获得具有多个训练样本的训练数据集，训练数据集包括特征变量和输出变量。使用训练数据集生成第一矩阵，第一矩阵是训练数据集的稀疏表示。生成第一矩阵可以包括生成数值特征的分类表示和分类特征的编码表示。方法进一步包括生成第二矩阵、第三矩阵和第四矩阵。然后，使用包括多个可调参数的向量表示第一矩阵的每个特征。通过使用损失函数、第四矩阵和第一矩阵的组合调整可调参数的值，机器学习模型可以学习。
提升矩阵分解

[发明专利]调整程序、调整方法以及信息处理装置-CN202080099858.1在审
发明人：浅井达哉 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明提供调整程序、调整方法以及信息处理装置，信息处理装置对第一模式信息和第二模式信息进行比较，其中，该第一模式信息对作为一个属性值或多个属性值的组合的条件部和与条件部对应的标签建立有对应关系，该第二模式信息与第一模式信息不同。而且，在条件部或者标签中的任意一个存在矛盾的情况下，信息处理装置基于第一模式信息和第二模式信息之间的一致的程度或者矛盾的程度，调整对第一模式信息的重要度。
调整程序方法以及信息处理装置

[发明专利]一种基于XGBoost的配电网电压预测方法-CN202211005820.0在审
发明人：李斌;姜叶海;马嘉阳;向威;刘建良 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于XGBoost的配电网电压预测方法，方法包括以下步骤：1)特征提取；2)数据处理：对历史数据做预处理，进行数据清洗、缺失值处理及数据分配；3)构建模型：定义模型学习目标函数、回归树生成参数等建立XGBoost模型；4)训练并预测：将特征输入模型进行训练，形成预测模型，并将训练后的模型用于配电网电压预测。本发明具有预测精度高、收敛速度快的优点，可以实现配电网电压预测，解决了传统配网计算方法在电表量测有延迟或需要时间计算情形下的问题，对电压预警，电压波动、电压越限等业务场景有一定的指导和借鉴意义。
一种基于 xgboost 配电网电压预测方法

[发明专利]模型迁移方法、装置及电子设备-CN202110510937.3在审
发明人：阮怀玉;章鹏;苏煜 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：一种模型迁移方法及装置，所述方法包括：基于源场景中的第一训练样本数据、与第一训练样本数据对应的样本标签对所述模型进行模型训练，得到训练完成的所述决策树模型；基于目标场景中的无样本标签对应的第二训练样本数据，对训练完成的所述决策树模型中的每个决策树分别进行剪枝处理，以完成将所述决策树模型从源场景迁移至目标场景。一方面，解决了目标场景无标签情况下模型初始化的问题，并提升迁移模型在目标场景的泛化效能；另一方面，仅需将源场景训练的决策树模型的模型参数输出到目标场景，无需要使用源场景下的数据，满足了数据安全和隐私保护的用户需求。
模型迁移方法装置电子设备

[发明专利]基于改进Relief-F算法的电压稳定裕度评估方法、设备及介质-CN202210814511.1在审
发明人：孟祥飞;赵龙;田鑫;杨思;高效海;杨斌;王男;张丽娜;付一木;魏佳;魏鑫;张玉跃;张栋梁;袁振华;程佩芬;邱轩宇;石冰珂;王耀;王辰;李哲;曾凡斐;刘志鹏 -专利权人：国网山东省电力公司经济技术研究院;国家电网有限公司
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06N5/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于改进Relief‑F算法的电压稳定裕度评估方法、设备及介质，以解决现有方法在评估系统电压稳定裕度状态时易发生误判，进而造成系统电压失稳的技术问题。该方法包括：根据预训练的决策树模型的路径结构提取电压稳定裕度评估规则；其中，用于构建所述决策树模型的训练样本集，通过引入了惩罚因子的Relief‑F算法进行划分，惩罚因子用于识别异类标签以弥补Relief‑F算法固有缺陷，增强场景适应性；将向量测量单元采集的实测数据与由决策树模型提取的所述电压稳定裕度评估规则进行匹配，得出系统当前电压稳定状态。本申请实现了对不同类别标签差异的辨识，切实提高了Relief‑F算法在电力系统静态电压稳定评估场景中的适用性，提升了电压稳定裕度评估的准确性。
基于改进 relief 算法电压稳定评估方法设备介质

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