[发明专利]一种基于DPSO-WKELM-IFSVM的非线性数据分类方法在审
| 申请号： | 201910891353.8 | 申请日： | 2019-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN110598071A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 胡燕祝;王松 | 申请（专利权）人： | 胡燕祝 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于DPSO‑WKELM‑IFSVM的非线性数据分类方法，是一种对非线性数据进行分类的方法，属于数据处理领域，其特征在于采用如下步骤：(1)更新样本数据收敛位置及速度；(2)求得网络输出权值；(3)构造核函数；(4)求学习机核变换函数；(5)样本隶属度函数构建；(6)构造决策函数。本发明克服非线性映射能力较差，识别率低问题。改进的极限学习机在函数逼近能力效果好，更好的处理非线性数据，有效提高分类准确率，完成非线性数据分类。这说明本发明对非线性数据分类，达到较好分类效果。采用等式约束替代不等式约束，降低计算复杂度，加快运行速度。为非线性数据进行分类提供了一种拥有较高分类准确率的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 非线性数据 分类 分类准确率 非线性映射能力 函数逼近能力 数据处理领域 不等式约束 极限学习机 计算复杂度 隶属度函数 等式约束 分类提供 分类效果 构造决策 收敛位置 网络输出 样本数据 核变换 核函数 识别率 学习机 构建 样本 替代 更新 改进 | ||
【主权项】：
1.本发明一种基于DPSO-WKELM-IFSVM的非线性数据分类方法，其特征在于：(1)更新样本数据收敛位置及速度；(2)求得网络输出权值；(3)构造核函数；(4)求学习机核变换函数；(5)样本隶属度函数构建；(6)构造决策函数；具体包括以下六个步骤：/n步骤一：更新样本数据收敛位置
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于胡燕祝，未经胡燕祝许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910891353.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 基于大数据的材料物理数据分类方法、电子设备及存储介质-201911018313.9
- 张伟;王雪 - 牡丹江师范学院
- 2019-10-24 - 2020-02-11 - G06F16/906
- 本发明公开了基于大数据的材料物理数据分类方法，包括如下步骤：接收用户输入的分类项目，建立每一个分类项目分别对应的存储区间；所述分类项目具有一一对应的分类标识；接收用户输入的分类请求，所述分类请求包括待分类数据及分类标识，将所述待分类数据存储至分类请求中的所述分类标识所对应的存储区间。本发明根据用户输入的分类数据和分类标识，将分类数据与分类标识进行绑定，从而将分类标识与对应的存储区间绑定，便于将后续相同分类标识的分类数据存储至相同的存储区间中，更加快速高效的收集数据，便于后续统计和分析应用。
- 数据分析方法、装置、计算机装置及存储介质-201910838702.X
- 周陈龙 - 深圳壹账通智能科技有限公司
- 2019-09-05 - 2020-02-07 - G06F16/906
- 本发明提供一种数据分析方法、装置、计算机装置及存储介质。所述数据分析方法包括：在接收到决策部署请求后，根据所述决策部署请求新建决策部署的应用场景；针对所述应用场景配置决策部署的数据信息；获取所述应用场景的数据集，对所述数据集进行聚类，根据所述数据集的聚类结果生成所述应用场景的决策准则；在接收到针对所述应用场景的决策分析请求后，根据所述数据信息获取待分析数据，根据所述决策准则对所述待分析数据进行决策分析，得到所述待分析数据的决策分析结果。本发明可以快速响应应用场景需求生成决策准则，实现快速的数据分析。
- 一种数据处理的方法、装置及存储介质-201911025235.5
- 王斌;余志伟;许阳寅;陈露开 - 腾讯科技(深圳)有限公司
- 2019-10-25 - 2020-02-07 - G06F16/906
- 本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取用户终端针对第一业务数据信息发送的业务辅助信息；所述第一业务数据信息的分类类型为第一分类类型；基于所述业务辅助信息、所述第一分类类型，在与业务数据库相关联的相似模型中获取与所述第一业务数据信息相关联的第一标签向量；基于所述第一标签向量从所述业务数据库中获取满足向量相似条件的第二业务数据信息；将具有所述第二分类类型的第二业务数据信息发送至所述用户终端，以使所述用户终端在与所述第一业务数据信息相关联的第二显示界面上显示所述第二业务数据信息。采用本申请实施例，可以丰富业务数据信息推荐的类型。
- 数据集分类方法、装置、设备及计算机存储介质-201911036146.0
- 林冰垠;王跃;刘玉德;卓本刚 - 深圳前海微众银行股份有限公司
- 2019-10-28 - 2020-02-07 - G06F16/906
- 本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，并公开了一种数据集分类方法，该方法包括：将待分类数据集预划分为训练集、测试集和验证集，并基于所述训练集、所述测试集和所述验证集建立动态图像；根据所述动态图像接收到的调整指令对所述训练集对应的训练比例值进行调整，以获取目标训练比例值；基于所述目标训练比例值和预设的约束条件分别对所述测试集对应的测试比例值和所述验证集对应的验证比例值进行更新，并基于所述目标训练比例值、更新后的所述测试比例值和更新后的所述验证比例值对所述数据集进行分类。本发明还公开了一种数据集分类装置、设备和一种计算机存储介质。本发明提高了对数据集分类的处理效率。
- 信用数据的处理方法及计算机可读存储介质-201910899813.1
- 孙中海;沈毅;姚思明;柯文朴 - 厦门信息集团大数据运营有限公司
- 2019-09-23 - 2020-02-04 - G06F16/906
- 本发明提供了一种信用数据的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，从原始数据中筛选相关的数据表，进行分析；S2,将分析后的数据导入，并将导入的数据进行分类存放生成元数据；S3，对所述元数据进行编目，并进入S4；S4，对所述元数据进行质量评估，当元数据不可用时直接废弃处理，当元数据完全满足要求时进入步骤S6，当元数据需要治理时，进入步骤S5；S5，对元数据进行治理，并进入步骤S6；S6，生成基础数据。
- 一种文档聚类检索系统-201911038276.8
- 陶智强;马小琴;陈章印;龙航;杨恺;王颖;王雯茜 - 贵州电网有限责任公司
- 2019-10-29 - 2020-02-04 - G06F16/906
- 本发明公开了一种文档聚类检索系统，它包括：文档上传预处理模块，将上传的文档内容加载到内存块中，读取内存块中的文档内容做分词处理得到文本特征集，将文本特征集指定唯一键值关联文档保存在数据库中；构建词袋模型模块，使文本特征集组成一个N维向量；聚类算法模块，通过用户输入的关键字在所有文本特征集中匹配，选取匹配文本特征集向量；运用概率分布模型算法LDA对匹配文本特征集向量进行聚类；结果输出模块，通过聚类算法模块返回的匹配文本特征集向量聚类的结果，通过的唯一键值关联文档，将关联的文档聚类推送给用户；解决了人为归档归类效率低下，差错率高等技术问题。
- 一种基于边界点匹配的聚类方法-201910829276.3
- 李奇;岳士弘;丁明亮;高晓峰 - 天津大学
- 2019-09-03 - 2020-01-31 - G06F16/906
- 本发明涉及一种基于边界点匹配的聚类方法，包括下列步骤：1)定义边界点。2)计算边界点匹配指标值：对于数据集X，利用某一聚类算法将其划分成c个互不相交的类，即X＝C
- 应用分类方法、装置以及相关设备-201911024245.7
- 夏丹丹 - 腾讯科技(深圳)有限公司
- 2019-10-25 - 2020-01-31 - G06F16/906
- 本发明实施例公开了一种应用分类方法、装置以及相关设备，该方法包括：获取待分类应用的名称和描述信息；基于词向量库将所述名称和所述描述信息向量化，得到M个词向量，所述M为大于0的整数；基于所述M个词向量确定Q个第一卷积核；基于所述M个词向量和所述Q个第一卷积核确定Q个列向量，以及从所述Q个列向量中确定Q个第一数值，所述Q个列向量与所述Q个第一卷积核一一对应，所述Q个第一数值与所述Q个列向量一一对应，所述Q为大于0的整数；基于所述Q个第一数值确定所述待分类应用的第一应用类别。采用本发明实施例可提高应用分类的客观性和准确性。
- 一种网络电台的音频专辑内容质量评价方法及系统-201910866694.X
- 石文涛;杨晶生 - 上海麦克风文化传媒有限公司
- 2019-09-12 - 2020-01-24 - G06F16/906
- 本发明公开了一种网络电台的音频专辑内容质量评价方法及系统，方法包括获取音频专辑的内容质量特征，内容质量特征包括文本特征、图像特征和音频特征；确定内容质量特征的评分标准；基于评分标准计算内容质量特征中文本特征、图像特征和音频特征的特征分；为文本特征、图像特征和音频特征中的每一项分配特征权重；对文本特征、图像特征和音频特征的特征分进行加权求和计算音频专辑的内容质量分。本发明从文本、图像和音频三个方面的特征，对音频专辑的内容质量进行特征评分，通过加权求和得出音频专辑的内容质量分，从而给出一个音频专辑的质量好坏的量化标准，为音频专辑的后续应用提供准确、可靠的参考依据，有效提升用户体验。
- 一种海量数据聚类分析方法及装置-201911270066.1
- 查文宇;曾理;徐浩;王纯斌;赵神州;张艳清 - 成都四方伟业软件股份有限公司
- 2019-12-12 - 2020-01-21 - G06F16/906
- 本发明公开了一种海量数据聚类分析方法及装置，本发明的目的在于实现一种基于并行计算的DBSCAN算法，解决传统密度聚类算法无法进行海量数据分析的问题。该发明提出了高效的交叠分区和类簇合并策略，能够快速的进行数据拆分和类簇合并，并且该方法充分考虑了负载均衡，可以在分布式框架下实现高效运算，从而支持海量数据的聚类，高效地解决了传统DBSCAN无法进行海量数据分析的问题，因此该方法具有较高的性能和实用价值。
- 基于用户画像的业务推荐方法以及装置-201910924794.3
- 黄海鹏 - 黄海鹏
- 2019-09-27 - 2020-01-17 - G06F16/906
- 本发明提供了一种基于用户画像的业务推荐方法及装置，该方法包括：电子设备获取待选择的n个业务，将n个业务输入分类器进行计算得到n个业务对应的n组类别，n组类别中每组类别包括：e个类别以及e个类别对应的e个概率值；电子设备依据预设的用户画像矩阵依据n组类别对n个业务分别执行计算得到n个计算结果，电子设备将该n计算结果的值降序排列，将降序排列中前α个计算结果对应的α个业务作为推荐业务。本发明提供的技术方案具有推荐精确，用户体验度高的优点。
- 一种认知负荷评价方法、装置、系统及存储介质-201910842346.9
- 王群;高景伯;孙宁;姜川;陈瀚;鲁鹏;孔维星;谢勃毅 - 国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司
- 2019-09-06 - 2020-01-14 - G06F16/906
- 本发明公开了一种认知负荷评价方法、装置、系统及存储介质，其中认知负荷评价方法包括：获取认知数据集，确定认知数据集所处的认知环境；分别计算认知数据集与预设的聚类中心数据库的认知环境中各聚类中心的欧式距离；选取出最小的欧式距离，并以与最小的欧式距离相对应的聚类中心所属的认知负荷等级作为认知数据集的认知负荷等级。上述方案通过计算认知数据集与预设的聚类中心数据库的认知环境中各聚类中心的欧式距离，从而能够确定认知数据集的认知负荷等级，能够在智能网联汽车设计定型之前对汽车驾驶功能变化给智能网联汽车驾驶员造成的认知负荷变化进行评级，从而确定智能网联汽车人机界面设计的合理性和适人性。
- 信息分类方法和装置-201910905249.X
- 刘曾超前;董灵芝 - 北京百度网讯科技有限公司
- 2019-09-24 - 2020-01-10 - G06F16/906
- 本申请实施例公开了信息分类方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：接收异常信息；基于异常信息提取异常字段集合；将异常字段集合转化为固定长度的字符串，作为异常信息的标识；基于标识进行异常分类，确定异常信息的类别。该实施方式涉及云计算领域，既提高了信息分类的准确度，又提高了信息分类的效率。
- 一种数据处理方法及电子设备-201910912792.2
- 陈宏志;马鹏程 - 联想(北京)有限公司
- 2019-09-25 - 2020-01-10 - G06F16/906
- 本申请实施例提供了一种数据处理方法及电子设备，其中，所述方法包括：获取目标对象满足预设时间序列的数据集；确定所述数据集中满足预设要求，可表征所述目标对象特征的子数据集，其中，所述预设要求用于体现所述子数据集的数据分类目标；处理所述子数据集确定匹配的概率密度函数；基于所述概率密度函数确定能够生成描述所述目标对象满足预设时间序列的变化过程图像的模型。本申请实施例方法用于制备能够有效减小电子设备处理负载的模型，使电子设备基于该模型而能够在无较高硬件水平的情况下快速高效地绘制出可反应目标对象在预设时间段内的变化过程图像。
- 环境与康养数据分类存储方法及装置-201910891854.6
- 张卫延;李辉 - 四川省绵阳太古软件有限公司
- 2019-09-20 - 2020-01-03 - G06F16/906
- 本发明实施例公开了一种环境与康养数据分类存储方法及装置，方法包括：获取待处理健康因子数据和待处理康养数据；对该待处理健康因子数据和待处理康养数据进行标签化处理以得到多个标签化数据；将多个标签化数据进行分类存储。实施本发明实施例所提供的环境与康养数据分类存储方法及装置，可智能地实现健康因子数据和康养数据的分类与存储，为养生研究的后续流程提供了基础，且提高了数据分类的效率。
- 一种基于AAE-DWMIL-LearnNSE的数据流分类算法-201910929480.2
- 赵兴昊;王松;胡燕祝 - 北京邮电大学
- 2019-09-29 - 2020-01-03 - G06F16/906
- 本发明涉及基于AAE‑DWMIL‑LearnNSE的数据流分类算法，是一种对数据流进行分类的方法，属于数据挖掘与机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)更新每个分类器权重；(2)加权处理基分类器；(3)加权合成集成分类器；(4)计算新数据集上分类错误率；(5)综合预测模型；(6)数据流分类函数确定及分类。本发明克服了由于缺乏对训练样本进行有选择的选取，导致分类精度受影响程度大的问题，去掉了对旧的数据样本的保存环节，为新数据节省了大部分存储空间，同时充分利用了旧的分类模型，取得了较高的分类准确率。有效解决了度量源领域中有标签的训练样本和目标领域中无标签测试样本之间相似度问题。
- 一种离散时序数据的非稳态性格兰杰因果关系挖掘方法-201910754617.5
- 蔡瑞初;陈济斌;温雯;郝志峰;梁智豪;乔杰;陈薇;陈炳丰;李梓健 - 广东工业大学
- 2019-08-15 - 2019-12-31 - G06F16/906
- 本发明公开了一种离散时序数据的非稳态性格兰杰因果关系挖掘方法，首先获取时空序列数据集并建立霍克斯模型，初始化霍克斯模型并对时间序列标注类别标签；通过Hawkes‑EM算法学习各类别数据对应的模型参数以及格兰杰因果关系，基于贪婪算法优化对时空序列数据的类别划分；计算霍克斯模型的最终评分；重复步骤S2和S3直至最终评分值满足预设标准，则此时模型参数对应的述时空序列数据的类别划分情况及对应类别挖掘得到的格兰杰因果关系为最优解。本发明在利用原有的Hawkes‑EM算法基础上结合贪婪算法使其成为离散时序数据的非稳态性格兰杰因果关系挖掘方法，从而找出在一段离散时序数据中属于不同类别的数据，并发现其在相应类别下代表的格兰杰因果关系。
- 分类案例推送方法及相关装置-201910778392.7
- 戈东;林克翔;林捷嘉 - 深圳市天彦通信股份有限公司
- 2019-08-22 - 2019-12-24 - G06F16/906
- 本申请公开了一种分类案例推送方法及相关装置，应用于电子设备，所述电子设备关联社戒社康管理系统，所述社戒社康管理系统包括云服务器，所述云服务器与所述电子设备通信连接，所述方法包括：获取目标人员的属性信息；对所述属性信息进行分级处理，得到所述属性信息对应的目标等级；根据所述目标等级，进行案例推送。本申请有利于提高进行案例推送的智能性和准确性，针对不同人群，进行不同的推荐，提高了案列推荐多样性。
- 用户身份标签生成方法、装置、计算机设备和存储介质-201910809578.4
- 肖武;文勇舸 - 湖南草花互动网络科技有限公司
- 2019-08-29 - 2019-12-24 - G06F16/906
- 本申请提供了一种用户身份标签生成方法、装置、计算机设备和存储介质，获取存量用户的指标数据，根据预设的目标识别指标矩阵对指标数据进行筛选，识别出目标用户，再根据预设的目标识别指标矩阵对目标用户的行为特征数据进行匹配筛选，生成目标用户的身份标签信息。整个过程，基于目标识别指标矩阵为未携带有身份标签的目标用户实时生成身份标签，能够主动从存量用户中挖掘出潜在的高价值用户，有效地解决了生成用户身份标签时效性差的问题，且提高了用户的便利性。
- 一种基于DPSO-WKELM-IFSVM的非线性数据分类方法-201910891353.8
- 胡燕祝;王松 - 胡燕祝
- 2019-09-21 - 2019-12-20 - G06F16/906
- 本发明涉及基于DPSO‑WKELM‑IFSVM的非线性数据分类方法，是一种对非线性数据进行分类的方法，属于数据处理领域，其特征在于采用如下步骤：(1)更新样本数据收敛位置及速度；(2)求得网络输出权值；(3)构造核函数；(4)求学习机核变换函数；(5)样本隶属度函数构建；(6)构造决策函数。本发明克服非线性映射能力较差，识别率低问题。改进的极限学习机在函数逼近能力效果好，更好的处理非线性数据，有效提高分类准确率，完成非线性数据分类。这说明本发明对非线性数据分类，达到较好分类效果。采用等式约束替代不等式约束，降低计算复杂度，加快运行速度。为非线性数据进行分类提供了一种拥有较高分类准确率的方法。
- 基于类型化知识图谱的虚拟社区人员性格分类及性格转换方法-201910890168.7
- 段玉聪;湛楼高;曹凯;宋蒙蒙 - 海南大学
- 2019-09-20 - 2019-12-13 - G06F16/906
- 本发明提出一种基于数据图谱、信息图谱和知识图谱的用户类型划分和转换方法；其特征在于基于数据图谱、信息图谱和知识图谱对用户进行属性建模，基于自我建构理论和自我决定理论，对虚拟品牌社区中的用户类型进行粗略划分，将潜在的用户转换为活跃的教资会贡献者，旨在解决由用户类型影响的各类问题，包括孤僻症，网瘾症等。
- 一种对数据对象筛选分类的方法、装置以及电子设备-201510011902.X
- 黄益聪;付登坡;王超;甘云锋;李俊良;强琦 - 阿里巴巴集团控股有限公司
- 2015-01-09 - 2019-12-13 - G06F16/906
- 一种对数据对象筛选分类的方法，包括：读取筛选需求，根据其描述值建立分层的属性描述网络；从待筛选数据对象的描述信息中提取出其中包含的所述属性描述网络中的描述值；建立所述筛选需求与所述属性描述网络间的映射关系，生成路径依赖图；将所述待筛选数据对象的描述信息中包含的描述值与所述路径依赖图中的各描述值遍历比较；若一个描述路径的所有描述值均包含在待筛选数据对象的描述信息中，则该描述路径记为该待筛选数据对象的匹配路径；根据待筛选数据对象的各匹配路径，确定所述待筛选数据对象符合的筛选需求。该对数据对象筛选分类的方法，基于路径依赖图，合并了公共描述值与公共子描述路径，减少了筛选过程中的判断，节省了计算时间。
- 一种流聚类的方法、装置、电子设备及介质-201910844459.2
- 钟韬 - 北京奇艺世纪科技有限公司
- 2019-09-06 - 2019-12-10 - G06F16/906
- 本发明实施例提供了一种流聚类的方法、装置、电子设备及介质，涉及聚类技术领域，以实现对新增样本的实时聚类。本发明实施例的方案包括：若检测到数据库中存在新增样本点，则判断是否存在与所述新增样本点之间的距离小于预设距离的目标质心，其中，质心为所述数据库中的簇包括的预设数量个样本点的特征平均值，若存在与所述新增样本点之间的距离小于预设距离的目标质心，则将所述新增样本点加入所述目标质心对应的簇。
- 一种面向大规模流数据的分布式聚类方法及系统-201910795304.4
- 许利杰;王伟;魏峻;康锴;叶星彤 - 中国科学院软件研究所
- 2019-08-27 - 2019-12-06 - G06F16/906
- 本发明涉及一种面向大规模流数据的分布式聚类方法及系统，通过构造时序化的微批式增量计算模型及基于多维划分的并行化方法，实现了可以对典型流式聚类算法进行并行化的分布式系统框架，解决了当前流式聚类分析算法难以并行化、吞吐率低的问题。通过真实的数据集对本发明进行聚类质量、吞吐率和扩展性测试，结果表明基于本发明的系统实现的流式聚类算法可以随着集群规模增长，达到亚线性的吞吐率提升，且保持与标准单机流式聚类算法相近的聚类质量，同时比其他并行化方式(如无序更新方式)实现的流式聚类算法在聚类质量方面提升2.5倍、吞吐率方面提升1.9倍。因此，本发明能够满足大规模高流速数据所需的低延时、高吞吐率的数据聚类分析需求。
- 一种万物分类表-201910829662.2
- 甘亚;冯良荣 - 成都大学
- 2019-09-03 - 2019-12-06 - G06F16/906
- 本发明将宇宙万物分门别类，以大类中分小类的形式形成多等级分类，并在一个统一的数值空间中对各等级分类或最底层类里面的个体赋予一个数字和/或者字符串值，从而将宇宙万物在一个统一的数值空间中赋值或命名。本发明的优点是，宇宙万物与一个统一的数值空间中的一个数字和/或者字符串值一一对应，避免了不同学科或者不同的人类语言对同一事物有不同的命名，有利于利用机器学习、人工智能、物联网等程序进行处理、识别和分类等操作。
- 信息处理方法及装置-201910625865.X
- 肖迎春 - 深圳职业技术学院
- 2019-07-11 - 2019-12-03 - G06F16/906
- 本发明公开了一种信息处理方法及装置，该信息处理方法包括：将待上报参数数据按不同数据类型进行分类；判断所述待上报参数数据中是否包括明文数据；若判定出待上报参数数据包括明文数据，则对所述明文数据进行加密处理；将所述加密处理生成的密文数据，通过原有逻辑进程上报。根据本发明实施例提供的信息处理方法及装置，通过将工业制程现场待上报的参数进行合理有效分类、并对机密数据进行加密，解决了现有技术制程数据直接上报、造成网络流量流费及服务器负载加大的问题，同时对工业制造过程中的机密数据进行了保护。
- 一种业务数据处理方法、装置、介质和设备-201910806268.7
- 周曦;姚志强;刘国栋 - 上海云从汇临人工智能科技有限公司
- 2019-08-29 - 2019-12-03 - G06F16/906
- 本发明提出一种业务数据处理方法、装置、介质和设备，包括：根据数据应用领域创建样本集；根据所述样本集获取算法参数描述文件；根据所述数据应用领域创建训练数据集，训练算法模型；根据所述算法模型构建算子管理器；通过所述算法参数描述文件和所述算子管理器，获取初始化算法文件；编辑所述初始化算法文件，生成算子；本发明可有效简化算子的生成过程，提高算子的生成效率。
- 跨领域观点数据的分类方法和装置-201410201027.7
- 周光有;薛伟;王巨宏 - 中国科学院自动化研究所;腾讯科技(深圳)有限公司
- 2014-05-13 - 2019-12-03 - G06F16/906
- 本发明公开了一种跨领域观点数据的分类方法和装置，属于互联网技术领域。方法包括：根据源领域和目标领域的共享话题获取共享话题矩阵，并根据源领域的领域特定话题和目标领域的特定话题分别获取源领域的领域特定话题矩阵和目标领域的领域特定话题矩阵；确定源领域的目标函数，并确定目标领域的目标函数；根据源领域的目标函数和目标领域的目标函数确定总目标函数；确定总目标函数中各个参数的收敛值，根据总目标函数中各个参数的收敛值获取分类函数；根据分类函数对目标领域的观点数据进行分类。本发明通过共享话题矩阵获取的分类函数对跨领域观点数据进行分类，由于共享话题矩阵可以减小不同领域的差距，因而提高了对跨领域观点数据分类的精度。
- 信息配置方法、设备、存储介质及装置-201910767999.5
- 杨巧美 - 中国平安财产保险股份有限公司
- 2019-08-15 - 2019-11-29 - G06F16/906
- 本发明公开了一种信息配置方法、设备、存储介质及装置，该方法包括：获取预设周期内的新增信息；按照业务类型将所述新增信息进行分类，获得各业务类型分别对应的对内第一信息；通过对外信息分类模型对所述对内第一信息进行分类，获得目标对外信息分类表，所述目标对外信息分类表包括目标第一层级信息和对应的目标次层级信息；根据所述目标第一层级信息和监管系统中报备属性信息的匹配情况将所述目标对外信息分类表上传至所述监管系统。基于人工智能，将预设周期内的新增信息分别分类为对内第一信息和目标对外信息分类表，既有符合内部业务规则的对内信息，又有符合外部规则的对外信息，降低人工沟通的成本和处理成本，提升信息配置效率。
- 大电网调控多维数据融合方法、终端设备及存储介质-201910732387.2
- 边伟;贺卫华;刘国瑞;刘雷 - 国网山西省电力公司
- 2019-08-09 - 2019-11-26 - G06F16/906
- 本申请适用于电力自动化技术领域，提供了一种大电网调控多维数据融合方法、终端设备及存储介质，上述方法包括：获取大电网的原始采集数据；原始采集数据为大电网调控多维数据；根据预设的转换模型分别对原始采集数据进行处理，生成对应的处理数据；处理数据为数据结构统一的、无量纲数据；对处理数据进行分类存储。本申请实施例提供的大电网调控多维数据融合方法，针对大电网调控多维数据在数据结构及单位量纲等方面存在的巨大差异，将大电网调控多维数据转换为数据结构统一的、无量纲数据，从而解决目前大电网数据运用困难的问题。
- 专利分类
