[发明专利]基于小波理论的自动测试系统采样数据修补方法在审
| 申请号： | 202310349387.0 | 申请日： | 2023-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN116796138A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 范剑;毛伟伟;张家豪;张治国 | 申请（专利权）人： | 南京慧剑光电技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/15 | 分类号： | G06F18/15;G01R13/00;G01R15/12;G01R23/02;G06F18/2131 |
| 代理公司： | 成都立信专利事务所有限公司 51100 | 代理人： | 冯忠亮 |
| 地址： | 210014 江苏省南京市秦淮区永智路5号南京白*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： |
本发明为一种基于小波理论的自动测试系统采样数据修补方法，解决在传统自动测试系统中，通常需要对缺失的数据进行离线补偿，很难获得理想的精度的问题。当信号采样装置进行数据采集后，以一四阶尺度函数表示原始信号，将采样数据按照时间排序，以缺损数据为中心，将采样数据分为奇偶两组数列，按照所选取的数列，分别求取对应的小波变换的尺度因子J和小波变换上限K |
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| 搜索关键词： | 基于 理论 自动 测试 系统 采样 数据 修补 方法 | ||
【主权项】：
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- 2023-07-12 - 2023-10-13 - G06F18/15
- 本申请提供了一种预训练模型调整方法及装置、存储介质、计算设备，该预训练模型调整方法包括：获取初始样本，初始样本包括多个问答对，并计算每一问答对对应的句子嵌入，每一问答对包括问题和答案；利用各个问答对对应的句子嵌入对各个问答对进行聚类，以得到多个簇，每个簇包括多个点，每一点对应一个句子嵌入；在每个簇中按照与同一簇中其他点的最大距离选取多个点，以得到核心样本；利用核心样本对预训练模型进行训练调整。本申请能够在保证模型训练的效果的基础上，避免预训练模型对原有知识的遗忘，提升预训练模型的性能。
- 一种基于张量分解与重构思想的行人流走行数据补全方法-202310920467.7
- 张慧;徐杰;秦勇 - 北京交通大学
- 2023-07-25 - 2023-10-13 - G06F18/15
- 本发明提供了一种基于张量分解与重构思想的行人流走行数据补全方法。该方法包括：构建基于改进CP分解加权优化的张量分解与重构算法；利用遗传算法对算法中张量的秩R、正则化参数#imgabs0#和学习率r
- 可调节负荷互动关联多维数据异常检测方法、系统及设备-202310616102.5
- 王晓磊;马磊;杨金成;范季阳;杨希;王荣强;刘立果;李志潭;张鹏宇 - 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心)
- 2023-05-26 - 2023-10-13 - G06F18/15
- 本发明提供了一种可调节负荷互动关联多维数据异常检测方法、系统及设备，涉及电力系统需求侧管理领域。该方法包括：获取负荷态势观察阶段中的多维数据，并对所述多维数据进行周期性划分；利用降噪自编码器对负荷态势观察阶段中周期内的多维数据进行预处理，生成预处理后的多维数据；所述多维数据包括温度、湿度、风力、降水量、节假日、地区以及电价；按照所述预处理后的多维数据的周期性动态输入至LSTM网络中，预测下一周期的多维数据，生成多维数据预测值；对比所述多维数据预测值以及当前周期的多维数据真实值，检测所述当前周期的多维数据真实值的当前状态；所述当前状态包括多维数据异常状态以及多维数据正常状态。本发明能够对多维数据进行异常检测。
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