专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种用于空气质量分类的改进随机森林方法-CN201910612178.4有效
  • 熊庆宇;易华玲;吴丹;吉皇;余洋;高旻;王楷 - 重庆大学
  • 2019-07-08 - 2023-02-21 - G06F18/2431
  • 本发明公开了一种用于空气质量分类的改进随机森林方法,包括空气质量分类模型,该空气质量分类模型包括原始数据模块、数据预处理模块、分类生成模块、分类数据模块,其中,原始数据模块用于采集原始空气数据;数据预处理模块用于对原始空气数据进行数据清洗、数据集成、数据转换等操作;分类生成模块用于对数据预处理模块所处理后的数据进行随机采样,并同时基于CART算法分类出决策树;分类数据模块用于接收分类生成模块所输出的分类模型,以及输出空气数据分类结果,所述随机采样包括基于样本类别分组的自助采样方法和随机特征子空间法。本发明提升了少数类样本的分类精度,降低了样本集的整体错分代价。
  • 一种用于空气质量分类改进随机森林方法
  • [发明专利]一种基于微调条件概率的分类数据转换方法-CN201910770010.6有效
  • 熊庆宇;李秋德;吉胜芬;高旻;余洋;王凯歌;吉皇 - 重庆大学
  • 2019-08-20 - 2022-10-28 - G06F16/2458
  • 本发明涉及数据预处理的数据挖掘或机器学习领域,本发明提出的一种基于微调条件概率的分类数据转换方法,包括:S1、分类数据的数据采集;S2、数据预处理,清洗分类数据中的缺失数据,噪音数据,以及无效数据;S3、条件概率计算,将清洗以后的分类数据转换为数值向量;S4、微调条件概率,对步骤S3中转换后的数值向量进行数值微调;S5、分类数据的数值嵌入,对步骤S4中进行数值微调以后的数值向量,采用原始的分类数据嵌入或映射为数值数据。本发明可将分类数据集中的分类值转换为高质量的数值向量,转换后的数值数据能保持原始数据的真实分布,保证了数据挖掘任务的可靠性。
  • 一种基于微调条件概率分类数据转换方法

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