“杭州博钊科技有限公司”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果14个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于注意力机制的电力费用预测方法、装置、设备及介质-CN202310044347.5在审
发明人：陈飞;蓝飞;于晓彦;孙泉辉;金绍君;陆晓芬;朱瑶琪;张一泓;张青云;孔德兴;顾聪;周瑞芳;蔡张花;成飞;王薇 -专利权人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;国网浙江省电力有限公司;杭州博钊科技有限公司;浙江华云信息科技有限公司
申请日： 2023-01-11 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明提供了基于注意力机制的电力费用预测方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：获取历史电力可控费用数据，预处理后获得具有时间序列的费用数据；预先生成相关的变量编码信息；基于所述具有时间序列的费用数据进行波动性分类，以获得处理数据；基于Transformer网络建立初始模型，进行训练；在所述初始模型的编码器中，对所述处理数据中某一时刻的费用数据进行自注意力机制学习，并分别结合其前一时刻、后一时刻的费用数据进行交叉注意力机制学习，将各个注意力机制学习输出的特征信息融合后进行编码输出；迭代训练获得目标模型；采用所述目标模型进行预测，获得目标结果，用于解决现有对于电力可控费用预测结果不够准确的问题。
基于注意力机制电力费用预测方法装置设备介质

[发明专利]基于神经网络的电力数据流预测方法、装置、设备及介质-CN202310026899.3在审
发明人：蓝飞;张利军;戴黎;金绍君;朱胜;刘明辉;张荣茂;孔德兴;胡日成;吴潇然;李梦 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;杭州博钊科技有限公司;浙江华云信息科技有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了基于神经网络的电力数据流预测方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：获取历史电力数据流集合，预处理以获得具有以月、周、日为时间序列的处理数据；建立初始模型，采用所述处理数据对所述初始模型进行训练，获得目标模型；将所述处理数据输入至所述目标模型，输出具有以月、周、日为时间序列的预测数据流；基于所述具有以月、周、日为时间序列的预测数据流对各个时间序列下的预测数据流进行加权，获得具有日为时间序列的目标结果，解决现有的统计分析对于电力日现金流的预测结果准确度不够的问题。
基于神经网络电力数据流预测方法装置设备介质

[发明专利]基于目标检测和卷积变换的骨龄评估方法、设备及介质-CN202211349392.3在审
发明人：惠庆磊;洪源 -专利权人： 杭州博钊科技有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供基于目标检测和卷积变换的骨龄评估方法、设备及介质，涉及图像处理领域，包括：建立初始模型，获取若干包含骨龄信息的图像作为训练样本，获取训练数据，采用目标检测模型对训练数据进行识别后裁剪，获得若干包含ROI块的训练子图像；进行特征提取，获得样本特征信息；根据样本数据的性别信息进行编码，并与样本特征信息融合，获得样本融合特征信息；采用变换网络对样本融合特征信息进行处理，采用均值‑方差损失函数调整模型权重分布，迭代训练直至生成目标模型；获取骨影像，预处理后获得待处理图像，采用目标模型对待处理图像处理，输出骨龄评估结果，解决现有缺乏挖掘数据特征的全自动骨龄评估方法的问题。
基于目标检测卷积变换评估方法设备介质

[发明专利]基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质-CN202211350501.3在审
发明人：惠庆磊;洪源 -专利权人： 杭州博钊科技有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了基于全局和局部特征协作的骨龄评估方法、装置、设备及介质，涉及图像处理领域，包括：建立初始评估模型并进行训练，获得目标评估模型；获取待评估的骨影像，预处理后输入至目标评估模型；采用第一卷积网络行特征提取，以获得全局特征；采用预训练后的目标检测模型进行识别后裁剪，获得若干包含预设类别的ROI区的子图像；采用第二卷积网络对各个子图像进行特征提取，以获得若干局部特征；对全局特征和局部特征执行卷积和归一化，获得全局上下文局部特征；将各个局部特征与全局上下文局部特征融合后，连接全局特征和局部特征，并通过一全连接层处理，获得骨龄评估结果，解决现有缺乏一种充分挖掘数据特征的全自动骨龄评估方法的问题。
基于全局局部特征协作评估方法装置设备介质

[发明专利]一种三维医学图像配准方法、系统及计算机可读存储介质-CN202211071338.7在审
发明人：黄崇飞;惠庆磊;徐金华;张铭哲;洪源 -专利权人：杭州类脑科技有限公司;杭州博钊科技有限公司;濮阳大数据与人工智能研究院
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种三维医学图像配准方法、系统及计算机可读存储介质，三维医学图像配准方法，包括以下步骤：获取待配准图像，并对待配准图像作标准化预处理；类比于复数空间的Beltrami系数，于三维空间内定义一新测度，并基于新测度构建配准模型；对配准模型作离散化处理，并使用高斯‑牛顿迭代法对离散化处理后的配准模型优化，以得到最优变换模型；基于最优变换模型构建待配准图像中的浮动图像，并将形变后的浮动图像与待配准图像中的目标图像融合显示。采用上述技术方案后，实现三维医学图像的精确配准，且融合不同模态或时间的医学图像，提高信息利用率的准确性。
一种三维医学图像方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]一种骨龄评估方法、系统及计算机可读存储介质-CN202211065741.9在审
发明人：王佩怡;洪源 -专利权人：杭州类脑科技有限公司;濮阳大数据与人工智能研究院;杭州博钊科技有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种骨龄评估方法、系统及计算机可读存储介质，骨龄评估方法，包括以下步骤：获取具有手掌图像的医学图像，并基于YOLOV5目标检测方法提取医学图像中的骨骺区域；筛选具有骨骺区域的医学图像的数量至一第一阈值，并对筛选后的医学图像裁剪至预设尺寸，以得到预设数量的ROI图像；将每一ROI图像作为输入图像输入至卷积神经网络中，其中卷积神经网络具有预设数量的并行本地网络；卷积神经网络将每一本地网络输出的特征向量拼接，形成一特征向量集，并对特征向量集执行Dropout操作后使用带线性激活的全连接层执行回归操作，得到骨龄信息。采用上述技术方案后，基于卷积神经网络模拟骨龄评估过程，在临床医学应用上很有必要。
一种评估方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]基于深度卷积神经网络的骨龄评定方法、设备及计算机可读存储介质-CN202111451503.7在审
发明人：王春林;孔振岩;蔡祁文;刘倩;孔德兴 -专利权人： 杭州博钊科技有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度卷积神经网络的骨龄评定方法、设备及计算机可读存储介质，骨龄评定方法包括：收集已标定有骨龄信息的手腕骨X线片，基于UNet算法构建第一深度卷积神经网络对手腕骨X线片作图像分割，以获得预处理图像集，并选取部分图像作为训练集图像，其余图像作为测试集图像；基于DenseNet算法构建构建第二深度卷积神经网络，并将训练集图像输入，以对第二深度卷积神经网络的参数进行训练，从而获得经训练的第二深度卷积神经网络，经训练的第二深度卷积神经网络具有学习后的网络权重参数；将测试集图像输入至经训练的第二深度卷积神经网络，由经训练的第二深度卷积神经网络迭代后，输出骨龄评定结果。采用上述技术方案后，使得骨龄评定结果可符合临床应用的要求。
基于深度卷积神经网络评定方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于深度卷积神经网络和特征融合的骨龄评定方法、设备及计算机可读存储介质-CN202111529159.9在审
发明人：惠庆磊;洪源;孔德兴 -专利权人： 杭州博钊科技有限公司;海盐县南北湖医学人工智能研究院
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度卷积神经网络和特征融合的骨龄评定方法、设备及计算机可读存储介质，骨龄评定方法包括如下步骤：收集手腕骨X线片，对手腕骨X线片分类形成手腕骨X射线图像集；随机选取训练图像和测试图像，基于TW评分法标记ROI区域，构建应用YOLO模型的目标检测神经网络，将训练图像和测试图像输入目标检测神经网络，形成深度卷积神经网络；随机选择训练图像输入至深度卷积神经网络，由深度卷积神经网络提取训练图像的全局特征信息，并基于目标检测神经网络提取训练图像的局部特征信息，以融合全局特征信息和局部特征信息得到骨龄评定结果。采用上述技术方案后，可实现骨龄评估的全自动化，提升网络性能，进一步提高骨龄评定的准确率。
基于深度卷积神经网络特征融合评定方法设备计算机可读存储介质

[发明专利]电力销售金额预测方法和系统-CN202111187180.5在审
发明人：惠庆磊;孔德兴 -专利权人： 杭州博钊科技有限公司
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种电力销售金额预测方法和系统，该电力销售金额预测方法包括：获取多个历史时间点对应的用电历史信息，所述用电历史信息包括用电特征、缴费特征和历史天气特征；将所述多个历史时间点对应的用电历史信息输入预测模型，确定至少一个待预测时间点的电力销售金额。所述预测模型包括特征构建层和预测层；所述特征构建层基于所述多个历史时间点对应的所述用电历史信息，获取所述多个历史时间点对应的电力销售特征；所述预测层基于所述电力销售特征预测层，确定至少一个待预测时间点的电力销售金额。
电力销售金额预测方法系统

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的电力销售金额智能预测方法-CN201910117873.3有效
发明人：贺一丹;肖坤涛;李梦;孔德兴 -专利权人： 杭州博钊科技有限公司
申请日： 2019-02-15 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理，旨在提供一种基于深度卷积神经网络的电力销售金额智能预测方法。包括：读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，预处理后进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出每天缴费用户的分布信息，并按照设定数据结构进行数据组织；对历史数据结构进行组织；进行交叉检验，利用深度卷积神经网络进行未来定期金额预测的回归训练，并将剩下的一组作为检验集，对模型进行性能测试；采用网格法得到神经网络的最佳超参数，最终确定深度卷积神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的预测。本发明预测更加准确、合理，准确度有所提升；可以较少的人工干预，结果更加鲁棒，更适应大数据，并可以自动学习。
一种基于深度卷积神经网络电力销售金额智能预测方法

[发明专利]表征现金流的数据组织形式与基于多任务学习的预测方法-CN201910466692.1有效
发明人：贺一丹;李梦;孔德兴 -专利权人： 杭州博钊科技有限公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理技术，旨在提供一种表征现金流的数据组织形式与基于多任务学习的预测方法。包括：对电力部门销售流水和用电量的历史数据进行信息挖掘和统计分析；建立与回归分析有关的多个任务，建立多维数据标签；按时间序列进行交叉检验，利用深度卷积神经网络或者递归神经网络进行多任务学习，对模型进行性能测试；采用网格法得到神经网络的最佳超参数，最终确定神经网络模型的配置，并将该神经网络模型用于电力销售金额的预测。本发明构建了联合这些信息的新的数据组织形式，能够刻画日现金流来源。通过本发明构建的多任务学习相比传统统计模型有较少的人工干预，结果更加鲁棒，更适应大数据。
表征现金流数据组织形式基于任务学习预测方法

[发明专利]一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法-CN201910282579.8有效
发明人：王冬法;金翔;陈俊;丁伟斌;王麦静;江强;李梦;肖坤涛;贺一丹;叶添雄;孔德兴 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;杭州博钊科技有限公司;浙江华云信息科技有限公司
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理，旨在提供一种基于深度循环神经网络的电力销售金额智能预测方法。包括：读取电力部门销售流水和用电量的历史数据，预处理后进行信息挖掘和分析，评估金额到账时间与用户支付时间的关系，得出分布信息；对历史数据结构进行组织，取归一化后的n天数据作为输入，使用多层循环神经网络(GRU)学习高维特征，并将高维特征输入softmax判别器进行未来某时期销售金额等级分类；用网格法对深度循环网络模型的超参数进行遍历，多次实验后记录最佳的超参数，构建最终的金额预测的深度循环神经网络模型，并利用其进行电力销售金额的智能预测。本发明更加准确、合理，较少人工干预，结果更加鲁棒，更适应大数据，并可以自动学习。
一种基于深度循环神经网络电力销售金额智能预测方法

[发明专利]基于可控费用外生变量空间直和分解的可控费用测算方法-CN201910633398.5在审
发明人：陈飞;蓝飞;于晓彦;孙泉辉;金绍君;陆晓芬;朱瑶琪;张一泓;张青云;孔德兴;顾聪;周瑞芳;蔡张花;成飞;王薇 -专利权人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院;国网浙江省电力有限公司;杭州博钊科技有限公司;浙江华云信息科技有限公司
申请日： 2019-07-12 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及电网可控费用数据测算与数据处理分析领域，旨在提供一种基于可控费用外生变量空间直和分解的可控费用测算方法。本发明通过对给定可控费用外生变量空间进行直和分解，得到可控费用外生变量的无关分类；并测算每一类外生变量对可控费用变量的影响：弱关联关系给出关联规则；强关联关系建立近似逼近多项式模型。进一步针对出每一外生变量空间的无关类内部强交叉关联规则建立近似逼近模型；针对分属不同外生变量空间的强交叉关联规则建立近似逼近模型，完成外生变量空间对可控费用空间影响的测算。本发明提出了普适的方法，解决了引入的电网系统外部外生变量无关性分类问题，并能测算出电网系统外部外生变量各类别对可控费用的影响关系。
可控变量空间测算近似逼近电网系统费用测算规则建立交叉关联分解关联关系建立数据处理分析多项式模型费用数据分类问题关联关系关联规则空间影响影响关系无关性外部电网分类引入

[发明专利]一种基于非平稳时间序列的电力销售日现金流预测方法-CN201910282578.3在审
发明人：蓝飞;张利军;戴黎;金绍君;朱胜;刘明辉;张荣茂;孔德兴;胡日成;吴潇然;李梦 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;杭州博钊科技有限公司;浙江华云信息科技有限公司
申请日： 2019-04-10 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及大数据处理，旨在提供一种基于非平稳时间序列的电力销售日现金流预测方法。包括：读取电力部门历史销售流水数据并进行预处理，排查缺失数据和明显的异常数据，然后整理缴费金额信息和时间周期特征；对每月月总值进行平稳性检验，然后做ARIMA拟合预测，并留出检验集对所获预测模型进行性能测试；将每周周总值时间序列经过差分并通过单位根检验后，对其做ARIMA拟合预测；用回归分析的方法分别建立一个月中四周的日现金流回归模型，并利用其进行电力销售日现金流的预测。本发明构能够对不同时期、周期进行分类，方便市场调查、销售计划制定，相比简单的基于平稳时间序列曲线趋势预测更加准确、合理，准确度有所提升。
现金流电力销售预测非平稳时间序列拟合检验预处理读取缴费金额信息时间序列曲线时间周期特征电力部门回归分析回归模型计划制定历史销售流水数据趋势预测缺失数据时间序列性能测试异常数据预测模型准确度数据处理平稳性市场调查排查分类销售

1
共 14 条