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[发明专利]一种程序故障重启后恢复内存数据的方法和系统-CN201910887746.1在审
发明人：张一罡 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06F9/445 文献下载
摘要：本发明公开了一种程序故障重启后恢复内存数据的方法和系统，其中方法包括步骤1，创建关键变量，关键变量用于保用户的重要数据；步骤2，监控关键变量，并判断关键变量的值是否发生改变；若是，步骤3，获取关键变量，并将关键变量写入磁盘的持久化文件；步骤4，判断预定程序是否重启；步骤5，从磁盘的持久化文件中读取关键变量至内存。通过创建关键变量保用户的重要数据，在关键变量的值发生改变后，将关键变量写入磁盘的持久化文件中，在程序重启后，将位于磁盘的持久化文件中的关键变量读取至内存中，实现内存数据的自动恢复，避免了数据丢失，提高了用户体验
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[发明专利]一种用于建筑能耗混合模型的输入变量获取方法和系统-CN202210815273.6有效
发明人：周克楠;陈斐然;招婉媚;朱迪;何德卫;戚建平;梁永权;郭子科 -专利权人：广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于建筑能耗混合模型的输入变量获取方法和系统，其中本发明的方法包括将初始变量划分为负荷相关变量和机电相关变量；对初始变量进行抽样并进行能耗模拟，分析初始变量对输出变量的影响，然后分别针对两种相关变量进行关键变量的提取；并当初始数据集缺少历史能耗数据时，对根据历史能耗数据补全关键变量后的实际建筑数据集进行关键变量的关联规则挖掘，利用挖掘出的关联规则，从已知关键变量对缺失关键变量进行推测，从而获取需要输入的全部关键变量数据本发明综合考虑了建筑负荷和机电系统的相关变量，使得输入变量的特征更为丰富，同时可以在缺少历史数据的情况下仍可以进行关键变量的提取与关键变量缺失值的推测。
一种用于建筑能耗混合模型输入变量获取方法系统

[发明专利]一种基于PCA的冗余变量筛选改进方法及装置-CN202310299411.4在审
发明人：岳喜超;王勇;刘蔚 -专利权人：上海电力大学;上海云剑信息技术有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PCA的冗余变量筛选改进方法及装置，包括：采集气体流量计特征历史工作数据，对历史工作数据进行预处理；对预处理后的数据进行目标变量聚类，并结合特征选择，计算第一关键变量筛选指标Q1和第二关键变量筛选指标Q2；基于关键变量筛选指标Q1、Q2计算第三关键变量筛选指标Qf，并根据第三关键变量筛选指标Qf完成特征选择得到筛选后的关键变量；将关键变量输入机器学习分类算法中进行测试得到实际预测效果本发明利用数据标准化处理原始数据，平衡了各特征的贡献，消除了量纲影响，通过增加特征选择的考量因素，以第二关键变量筛选指标与第一关键变量筛选指标的比值作为最终的关键变量筛选指标，提高了预测精度。
一种基于 pca 冗余变量筛选改进方法装置

[发明专利]一种基于多隐变量预测器及关键点的行人轨迹预测方法-CN202110624797.2在审
发明人：陈禹行;林华东;李雪;范圣印 -专利权人：北京易航远智科技有限公司
申请日： 2021-06-04 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多隐变量预测器及关键点的行人轨迹预测方法，属于计算机视觉和自动驾驶技术领域。该方法包括以下步骤：①轨迹序列经过Informer‑编码器处理得到特征向量；②通过两个不同的隐变量预测器分别生成轨迹隐变量和关键点隐变量；③通过关键点隐变量生成轨迹关键点，并初始化Informer‑解码器；④Informer‑解码器结合轨迹隐变量生成预测轨迹，最后计算损失函数。本发明采用Informer作为基础网络，引入两个不同的隐变量预测器分别预测轨迹和关键点的隐变量，基于关键点隐变量预测轨迹关键点，再用轨迹关键点初始化解码器并计算关键点的损失。
一种基于变量预测关键行人轨迹方法

[发明专利]一种确定复杂工业过程中关键变量因果关系的方法-CN201711427123.3有效
发明人：王雅琳;胡芳香;曹跃;袁小锋;阳春华;桂卫华 -专利权人：中南大学
申请日： 2017-12-26 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种确定复杂工业过程中关键变量因果关系的方法，通过对工业过程中待确定因果关系的关键变量的历史数据采用伪近邻思想计算每个关键变量的最佳时序嵌入维度；针对两两关键变量，假定因果关系，以假定因变量的最佳时序嵌入维度为标准，构造两个关键变量的时序重构流形，利用收敛交叉映射算法计算两者间的收敛交叉映射能力；基于蒙特卡洛模拟确定CCM的能力判定阈值，以此判定关键变量间假定因果关系的正确性，从而构建工业过程中关键变量的初步因果关系网络；利用时滞检测方法修正初步因果关系网络，得到最终关键变量因果关系网络。
关键变量因果关系时序复杂工业过程工业过程嵌入维收敛判定离线数据历史数据生产过程时滞检测映射能力映射算法网络无干扰因变量构建流形重构修正生产

[发明专利]保护安全关键变量-CN200910128607.7有效
发明人： M·H·科斯丁;M·于;J·T·库尔尼克;T·W·海恩斯;P·A·鲍尔勒 -专利权人：通用汽车环球科技运作公司
申请日： 2009-03-12 - 公布日： 2009-09-16 - 主分类号： G06F13/28 文献下载
摘要：本发明涉及保护安全关键变量。一种系统包括通用存储器、可锁定存储器、存储器管理单元和处理器。通用存储器包含用于第一组地址的数据。可锁定存储器包含用于第二组地址的数据。
保护安全关键变量

[发明专利]生成目标数据集的方法、装置、设备及存储介质-CN202210125906.0在审
发明人：穆旖旎;张瑞霞 -专利权人：深圳希施玛数据科技有限公司
申请日： 2022-02-10 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种生成目标数据集的方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：将文献文件格式转换为文本格式信息，基于所述文本格式信息，获取第一关键变量；基于预设映射变量仓库，对所述第一关键变量进行修正，得到第二关键变量；基于所述第二关键变量，对预设底层业务库进行指标匹配及数据处理，得到变量数据集；基于所述变量数据集，进行关联查询并发送给用户。采用本申请，能够大幅度提升从文献中提取关键信息的效率。
生成目标数据方法装置设备存储介质

[发明专利]测试用例生成方法、生成装置、电子设备及存储介质-CN202310693511.5在审
发明人：周腾飞;孙国强;杨大胜;宋华林;高海洋 -专利权人：广东美的智能科技有限公司;美的威灵电机技术（上海）有限公司
申请日： 2023-06-12 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：其中，方法包括：生成XML格式的初始测试用例；提取初始测试用例中的关键变量；获取关键变量对应的第一当前文法规则；基于第一当前文法规则和与第一当前文法规则相对应的新文法，生成关键变量对应的第一新文法规则；基于关键变量和关键变量对应的第一新文法规则，生成第一新测试用例。如此，通过生成标准化的XML格式的测试用例，使测试用例能够最大限度的被利用，能够适应各种功能的扩展，另外，在测试用例的生成过程中，通过提取关键变量，并对关键变量的文法规则进行扩展，忽略无关变量，能够有效提高测试用例的生成效率
测试生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种用于数据的溯源方法和系统-CN201910927707.X有效
发明人：吴江煌;吴少华;吴世雄 -专利权人：厦门美亚亿安信息科技有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本发明给出了一种用于数据的溯源方法和系统，包括响应于目标机器上发生文件操作，获取文件信息；基于对文件信息进行筛选，获得结构化数据和与结构化数据对应的非结构化数据，其中，结构化数据作为固定的关键变量组，非结构化数据包括多组可变关键变量组；响应于关联图谱中不存在固定变量组的信息，将固定变量组对应的文件信息进行唯一标识并存入关联图谱中；响应于关联图谱中存在固定变量组的信息，对与固定变量组对应的可变关键变量组和关联图谱中已有的可变关键变量组进行相关性校验，若相关联，则将其纳入关联图谱中已有的可变关键变量组对应的文件信息的唯一标识下。
一种用于数据溯源方法系统

[发明专利]一种生成风险评估量表的方法及装置-CN201811175191.X在审
发明人：王则远;孙佳星 -专利权人：大连诺道认知医学技术有限公司
申请日： 2018-10-10 - 公布日： 2019-02-19 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种生成风险评估量表的方法及装置，所述方法包括：根据风险评估基本信息建立风险评估数据库；插补剩余变量的缺失值；所述剩余变量是所述风险评估数据库中的数据缺失率小于等于预设缺失率阈值的变量；筛选插补缺失值后的剩余变量，以获取风险评估的关键变量；验证所述关键变量，并根据验证结果生成风险评估量表。本发明实施例提供的生成风险评估量表的方法及装置，通过插补小于等于预设缺失率阈值的变量的缺失值，筛选剩余变量获取关键变量，再验证关键变量，并根据验证结果生成风险评估量表，能够高效、准确地生成风险评估量表。
风险评估量表关键变量剩余变量插补风险评估数据库验证结果缺失率预设筛选验证数据缺失率基本信息

[发明专利]一种数据分类方法及系统-CN201010293694.4无效
发明人：储晨 -专利权人：合肥兆尹信息科技有限责任公司
申请日： 2010-09-21 - 公布日： 2011-05-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据分类方法，包括：选取分割变量；依据所述分割变量和所述目标变量，对原始样本集分割分层，得到训练子集和测试子集；选取所述训练子集中的关键变量，计算回归系数，根据所述关键变量和回归系数运用回归模型，对训练子集逐个建模以产生描述数据的模型；将所述测试子集中的样本变量代入所述模型，计算样本的概率值，根据所述概率值对样本进行分类。应用上述技术方案，选取关键变量之前首先根据分割变量对原始样本集进行分割，有效地消除关键变量的局部差异性，提高建模的准确度，进而样本分类准确度提高。
一种数据分类方法系统

[发明专利]气象数据的预处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201911180400.4在审
发明人：周康明;何敏 -专利权人：上海眼控科技股份有限公司
申请日： 2019-11-27 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06F16/16 文献下载
摘要：所述方法包括：读取出所获取的气象数据中的数据信息，数据信息包括多个气象参数变量；根据预先生成的气象参数关键变量字典，从多个气象参数变量中提取出气象参数关键变量；依次将所提取出的气象参数关键变量进行格式转换并保存；将气象参数关键变量输入至深度学习训练模型，对深度训练学习模型进行训练。采用本方法能够将转换数据格式后的气象数据关键变量文件可以被反复用于作为后续的深度学习训练的输入数据，从而为深度学习模型训练时读取气象数据节省了大量的时间，加快了深度学习模型训练时数据输入的效率。
气象数据预处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种硬件解耦的多址变量管理方法-CN202310647052.7在审
发明人：赖春露;邓子祺;崔子浩;魏登亮;侯思远;陈浩;李承轩;段彤阳 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2023-05-31 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本申请提供一种硬件解耦的多址变量管理方法，包括多址变量的关键信息集合的编辑操作以及多址变量的访问操作；所述多址变量为需要在至少两个存储地址同步更新地存储的变量；所述关键信息集合包括同步更新地访问其对应的多址变量所需的信息；多址变量的访问操作在MCU平台的应用层硬件解耦地进行，包括基于所述关键信息集合同步更新地访问该关键信息集合对应的多址变量的步骤。本申请提供的管理方法，能够实现多址变量访问过程中的软硬件解耦，有效地排除了嵌入式系统运行中由于多个模块之间触发中断竞争导致的数据不同步的风险。
一种硬件变量管理方法

[发明专利]核电站闭环控制系统变参数设计与整定方法、装置及设备-CN202110136047.0在审
发明人：宋飞;张旭峰;仇少帅;刘鹏;雒志强;乔建峰;郭吉春 -专利权人：中广核工程有限公司;中国广核集团有限公司;中国广核电力股份有限公司
申请日： 2021-02-01 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G21D3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种核电站闭环控制系统变参数设计与整定方法、装置及设备，方法包括：根据控制系统出现的问题，获取影响控制系统的物理变量；根据控制系统运行过程中涉及的所有工况，结合工艺流程的启停和运行过程的分析，从所述物理变量中选取出关键物理变量；基于控制变量法，根据所述关键物理变量进行变参数PID整定，以获得各个关键物理变量与PID参数之间的函数关系，以根据所述函数关系以及所述关键物理变量进行变参数的PID
核电站闭环控制系统参数设计方法装置设备

[发明专利]流动性风险评估方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202310473622.5在审
发明人：张扬;黄蝶 -专利权人：中银金融科技有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供一种流动性风险评估方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：基于流动性风险评估数据表中各候选自变量因子下的历史因子数据，对各候选自变量因子进行筛选，得到关键自变量因子；基于关键自变量因子下的历史因子数据及因变量因子下的历史因子数据，构建流动性风险评估模型；基于流动性风险评估模型，应用待评估企业的各关键自变量因子下的目标因子数据，得到待评估企业在各关键自变量因子下的流动性风险评估结果，由此既提高流动性风险评估效率，又提高了流动性风险评估准确率
流动性风险评估方法装置设备介质程序产品

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