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[发明专利]医学时序数据的缺失值处理方法、装置、设备及存储介质-CN202210082206.8在审
发明人：吴静依;李青;周勋;李鹏飞 -专利权人：杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种医学时序数据的缺失值处理方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待填补的时序变量以及与待填补的变量相关的变量；将相关的变量分为等周期时序变量集合、等比例周期时序变量集合、不等周期时序变量集合和非时序变量集合；对等周期时序变量集合以及非时序变量集合进行匹配，得到第一协变量集合以及第四协变量集合，对等比例周期时序变量集合以及不等周期时序变量集合进行预变换，得到第二协变量集合以及第三协变量集合；根据待填补的时序变量、第一至第四协变量集合以及自回归模型构建缺失值填补模型，将待填补的时序变量输入缺失值填补模型，得到待填补的缺失值。
医学时序数据缺失处理方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法、不良贷款的预测方法及相关装置-CN202210435592.4在审
发明人：刘恒 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-04-24 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取第一自变量集合，第一自变量集合是根据历史贷款客户的数据确定的，第一自变量集合包括N个自变量，N为大于1的整数；采用秩和检验法和逐步回归法对第一自变量集合进行降维，得到第二自变量集合，第二自变量集合为第一自变量集合的子集；通过主成分分析法，从第二自变量集合中确定第三自变量集合，第三自变量集合为第二自变量集合的子集；基于第三自变量集合中每项自变量的显著性，通过逐步回归法对预测模型进行训练。
模型训练方法不良贷款预测相关装置

[发明专利]电力在线客服接待分配方法、系统及电力在线客服系统-CN201911170004.3有效
发明人：许杰雄;祝永晋;尹飞;马吉科;王松云;葛崇慧;李昆明;李剑;武梦阳;孔峥;豆龙龙;龙玲莉;杨勤胜;曹卫青 -专利权人：江苏方天电力技术有限公司
申请日： 2019-11-26 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力在线客服接待分配方法，包括采集客服变量集合以及各变量集合的客户评分，构建样本数据集；计算样本数据中各元素出现的概率；根据样本数据中各元素出现的概率，计算客户评分下变量集合中各变量出现的概率；根据样本数据中各元素出现的概率和客户评分下变量集合中各变量出现的概率，根据贝叶斯定理计算变量集合下客户评分出现的概率；根据变量集合下客户评分出现的概率，计算各变量集合的评分；基于变量集合评分的排序，进行接待分配本发明的方法基于客户评分计算客服变量集合评分，基于变量集合评分的排序，进行接待分配，减少了主观人为因素，相较于传统的方法更加合理。
电力在线客服接待分配方法系统

[发明专利]事件型变量关联性计算方法-CN201711379860.0在审
发明人：王智敏;王广辉;李伟阳;郑厚清;贾德香;柳占杰;于灏;陈光;陈睿欣;王玓;刘素蔚;施永益;钱仲文;黄建平;陈浩;张建松;沈思琪;董知周;苏安龙;周小明;张佳鑫;周兵兵;寸馨;黄柏富;晏梦璇;许方园;施明泰;李浩松;许中平;李金;康泰峰 -专利权人：国网能源研究院有限公司;国网浙江省电力有限公司;国网辽宁省电力有限公司;北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种事件型变量关联性计算方法，将事件型变量的逻辑自变量按数值不同划分为两个集合a和b，每个集合中的自变量数值相同；确定a和b中元素个数较少的集合b，以及b中元素个数nb，从a中随机抽取nb个元素，与b中所有元素共同组成自变量样本集合xi，将自变量样本集合对应的因变量数值组成一个因变量样本集合yi，重复本步骤k次，生成k个自变量样本集合，和k个因变量样本集合；对每个自变量样本集合，计算其与对应的因变量样本集合的关联性，生成k维关联性向量，再计算事件型变量的关联性。该方法采用配对性样本分类器，将两个事件性数据项间的关联性计算转换为多个平衡样本的关联性计算，最终提升事件型变量关联性计算准确度。
样本集合自变量关联性计算因变量关联性集合计算事件随机抽取样本分类准确度事件性数据项配对向量样本重复转换平衡

[发明专利]定位方法、装置、终端及存储介质-CN202110282709.5有效
发明人：侯宪龙 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-03-16 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：其中，一种定位方法，包括：获取变量集合；变量集合中包括终端采集的与终端所处基站对应的位置变量；基于变量集合中各位置变量的计数信息，获取变量集合中的第一变量集合和第二变量集合；第一变量集合中第一位置变量的计数信息大于第二变量集合中第二位置变量的计数信息；对第一位置变量进行随机扰动得到第三位置变量，对第二位置变量进行数据交换得到第四位置变量；将第三位置变量和第四位置变量发送至服务器，以使服务器基于第三位置变量和第四位置变量确定基站位置。
定位方法装置终端存储介质

[发明专利]一种车辆驶出环岛的自动驾驶控制方法及相关设备-CN202310297456.8在审
发明人：魏开运;邹天明;何家瑞;杨文利 -专利权人：北京领骏科技有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：该方法包括：获取目标车辆的当前行驶特征变量；获取第一方向上的遮挡障碍物运动特征变量集合和第二方向上的横穿障碍物运动特征变量集合，其中，第一方向与目标车辆的行驶方向不交叉，第二方向与目标车辆的行驶方向存在交叉；根据遮挡障碍物运动特征变量集合和横穿障碍物运动特征变量集合进行博弈分析操作以获取关键障碍物特征变量集合，其中，博弈分析操作是根据遮挡障碍物运动特征变量集合对横穿障碍物特征变量集合中的不受影响横穿障碍物的特征变量进行筛选以获取关键障碍物特征变量集合；根据关键障碍物特征变量集合和当前行驶特征变量进行碰撞分析以确定目标车辆的环岛驶出策略。
一种车辆驶出环岛自动驾驶控制方法相关设备

[发明专利]一种水凝物变量高斯转换方法-CN201910363637.X有效
发明人：陈耀登;孟德明;王元兵;高玉芳;孙涛;陈海琴 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2023-02-14 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明的水凝物变量高斯转换方法，首先通过集合预报方法获取一组水凝物变量集合样本；再由高斯转换算法对各集合成员中的各水凝物变量进行三维全场转换，获取更为高斯的水凝物转换变量集合样本；最终计算得到的水凝物变量集合平均作为水凝物变量背景场，集合扰动作为水凝物变量背景误差的样本。有益效果：新构造的水凝物转换变量的背景误差满足高斯分布特征，满足资料同化系统高斯无偏的假定，新构建的水凝物转换变量能够作为资料同化系统的控制变量，实现同化系统对水凝物变量的合理分析。
一种水凝物变量转换方法

[发明专利]贝叶斯图的获取方法及装置、存储介质-CN201911089367.4在审
发明人：赛影辉;王磊;肖飞 -专利权人：奇瑞汽车股份有限公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：所述方法包括：接收数据采集集合，数据采集集合包括多个变量中每个变量的一个或多个观测值；基于每两个变量的观测值，获取数据采集集合中每两个变量的相关性信息，相关性信息用于反映两个变量的相关性；基于数据采集集合中每个变量与数据采集集合中其他变量的相关性信息，确定每个变量的父节点变量；基于每个变量与其父节点变量的相关性信息，建立每个变量与其父节点变量之间的有向边，并获取有向边的权重，得到反映数据采集集合中变量相关关系的贝叶斯图。
贝叶斯图获取方法装置存储介质

[发明专利]针对数据偏移的目标对象行为预测方法及其相关设备-CN202011487422.8有效
发明人：张巧丽;林荣吉 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F18/2113 文献下载
摘要：本申请属于人工智能领域，涉及针对数据偏移的目标对象行为预测方法及其相关设备，所述方法包括:获取特征变量并进行预处理和特征筛选，生成第一特征变量集合和第二特征变量集合；对第一特征变量集合进行权重赋值，根据第二特征变量集合得到第三特征变量集合并进行权重赋值；根据第一特征变量集合和对应的权重进行模型训练输出训练结果，根据第一特征变量集合、第三特征变量集和对应的权重进行模型训练得到训练结果；当两个训练结果的比较结果满足预设条件时，输出第二训练模型进行行为预测
针对数据偏移目标对象行为预测方法及其相关设备

[发明专利]一种基于联合集合卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计方法-CN202010987010.4有效
发明人：郑迪;王颖;汪伟 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联合集合卡尔曼滤波的锂电池荷电状态估计方法。其包括以下步骤：(1)根据锂电池状态变量和参数变量初值和协方差抽样构成初始状态变量集合和参数变量集合；(2)计算当前时刻状态变量估计值集合和参数变量估计值集合；(3)计算当前时刻输出变量估计值集合；(4)计算当前时刻状态变量修正值集合和参数变量修正值集合；(5)输出当前时刻修正的锂电池荷电状态平均值。
一种基于联合集合卡尔滤波锂电池状态估计方法

[发明专利]一种提高标准置信度传播译码性能的方法-CN200710025687.4有效
发明人：高西奇;周沐 -专利权人：东南大学
申请日： 2007-08-14 - 公布日： 2008-06-18 - 主分类号： H03M13/00 文献下载
摘要：本发明是用于无线通信系统中低密度校验码的译码方法，尤其是一种提高标准置信度传播译码性能的方法，它是基于校验节点与变量节点并行与串行混合译码，在初始化变量节点的后验信息后，通过把变量节点分组，分组并行，依次遍历每组中的变量节点，选出当前遍历的变量节点连接的校验节点集合，再找出这些校验节点集合连接的变量节点集合，先将变量节点集合中除当前遍历的变量节点以外的所有变量节点的消息通过校验节点集合传递给当前遍历的变量节点，再将已更新的当前遍历的变量节点的消息通过校验节点集合传递给所有其他变量节点该方法加强了新消息传播的速度和广度；利用检验节点间并行达到合理译码延时，变量节点间串行达到理想译码性能。
一种提高标准置信传播译码性能方法

[发明专利]一种基于重用距离的数据亲缘性分析方法-CN201511029801.1有效
发明人：付雄;朱广中;邓松;程春玲;王俊昌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2015-12-31 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于重用距离的数据亲缘性分析方法，根据所有不相同的变量地址的重用距离序列的集合计算出每个变量地址重用距离序列中重用距离值的个数，根据所有不相同的变量地址的重用距离序列的集合得到该集合的项的集合，根据项的集合和相应的公式得到所有变量地址的重用距离序列集合的序列元素的集合，再根据相应的公式得到每个变量地址重用距离序列的序列元素的集合。使用n维向量表示每个变量地址重用距离序列的序列元素的集合对所有变量地址的重用距离序列的序列元素的包含关系，最后根据公式计算任意两个变量地址的数据亲缘性。本发明通过分析程序中变量之间的关系，为数据布局优化提供指导，从而提高cache命中率，优化程序性能。
一种基于重用距离数据亲缘分析方法

[发明专利]用于输出信息的方法和装置-CN201911106997.8在审
发明人：刘昊骋;李原 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：上述方法的一具体实施方式包括：获取用户的特征数据，特征数据包括用户标识、特征变量的取值和用户标识对应的标签值；确定特征变量中的离散型特征变量和连续型特征变量；确定不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合以及确定不同标签值对应的连续型特征变量取值的集合；根据不同标签值对应的离散型特征变量取值的集合和连续型特征变量取值的集合，确定不同标签值对应的特征变量取值的集合；输出不同标签值对应的特征变量取值的集合。
特征变量标签集合离散型连续型特征数据用户标识方法和装置输出信息信息挖掘大数据云计算自动化输出挖掘申请

[发明专利]贝叶斯网络构建方法及装置-CN201710639177.X在审
发明人：赛影辉;张国兴;李中兵 -专利权人：奇瑞汽车股份有限公司
申请日： 2017-07-31 - 公布日： 2017-12-01 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：该方法包括计算第一随机变量与随机变量集合中其他的随机变量之间的互信息，从随机变量集合中筛选出与第一随机变量相关程度较高的随机变量，将这些相关程度较高的随机变量的集合作为第一随机变量的候选父节点集合；获取候选父节点集合的所有子集，利用打分函数对该所有子集中每一个进行评分；从该所有子集中删除不包括第一随机变量的父节点的子集，将剩余子集的并集作为第一随机变量对应的第二变量集合，在第二变量集合中各随机变量对应节点、第一随机变量对应节点间添加有向边本公开解决了贝叶斯网络构建效率低下的问题，提高了多个随机变量对应的贝叶斯网络的构建效率。
贝叶斯网络构建方法装置

[发明专利]用于风险识别模型的衍生变量选择方法和装置-CN202010244612.0有效
发明人：付大鹏;赵闻飙 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种用于风险识别模型的衍生变量选择方法、装置及电子设备、存储介质，涉及风险识别领域。通过根据目标遗传算法模型及其种子池生成的衍生变量的质量，确定目标遗传算法模型更新后的种子池，且更新后的种子池包括更新前种子池生成的N个质量最优的衍生变量的父本集合；然后根据第一父本累积变量集合和第二父本累积变量集合，以衍生变量质量最优的变异方向确定目标衍生变量集合，输出目标衍生变量集合中的衍生变量，以作为风险识别模型的样本特征。
用于风险识别模型衍生变量选择方法装置

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