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[发明专利]地下水型饮用水水源地污染源解析方法-CN201511009787.9在审
发明人：左锐;张宏凯;王金生;滕彦国;杨洁;翟远征 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2015-12-29 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供一种地下水型饮用水水源地污染源解析方法，包括：对采样数据进行预处理；计算预处理后的采样数据的特征值和特征向量；利用所述特征值矩阵和特征向量矩阵求得因子载荷矩阵和因子得分矩阵；对所述因子载荷矩阵和因子得分矩阵进行非负约束的旋转；使用最小二乘方法进行迭代运算重复所述对所述因子载荷矩阵和因子得分矩阵进行非负约束的旋转，确定因子载荷矩阵和因子得分矩阵。对所述因子载荷矩阵和因子得分矩阵进行非负约束的旋转，避免矩阵分解的结果中出现负值，使得因子载荷和因子得分具有可解释性和明确的物理意义，同时确定污染源和贡献，而不需要事先知道源成分谱，运用简便，从而有效消除测量检测的不确定性
地下水饮用水水源地污染源解析方法

[发明专利]一种基于加权关键主元的工业过程故障检测方法及系统-CN202110599335.X有效
发明人：苏圣超;赵成;冷腾飞 -专利权人：上海工程技术大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于加权关键主元的工业过程故障检测方法及系统，包括以下步骤：S1：获取正常工况下的设备样本数据，构建得分矩阵并计算得分矩阵的局部离群因子值，获取设备的控制限；S2：在线采集设备的样本数据，获取其海林格距离变化率，基于海林格距离变化率构建加权得分矩阵，计算加权得分矩阵的局部离群因子值，判断加权得分矩阵的局部离群因子值是否大于设备的控制限，若是，判断设备发生故障，否则，判断设备正常，返回步骤
一种基于加权关键工业过程故障检测方法系统

[发明专利]基于因子分析法的跨座式单轨车辆摆振评估方法-CN202211420707.9在审
发明人：周军超;刘乙翰;黄尚武;蒋伟;陈炳霖 -专利权人：四川轻化工大学
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因子分析法的跨座式单轨车辆摆振评估方法，包括：S1.采集车辆摆振参数，并对车辆摆振参数进行标准化处理，得到处理后的参数；S2.计算处理后参数的相关系数矩阵；S3.判断相关系数矩阵是否适合做因子分析，若是，则进入步骤S4；若否，则返回步骤S1；S4.计算相关系数矩阵的因子载荷矩阵；S5.对因子载荷矩阵进行旋转，得到旋转因子载荷矩阵以及摆振因子模型；S6.基于旋转因子载荷矩阵以及摆振因子模型，计算综合因子得分；并通过综合因子得分，评估车辆的摆振程度。
基于因子分析跨座式单轨车辆评估方法

[发明专利]一种行道树健康状况评价方法及系统-CN202010509227.4在审
发明人：宋婷;贺坤;王本耀;严巍;杨瑞卿 -专利权人：上海应用技术大学;上海市绿化管理指导站
申请日： 2020-06-07 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法包括获取多棵行道树的各健康指标的评分，构成指标评分数据集；采用主成分因子分析法确定指标评分数据集的主成分复合因子、各主成分复合因子的贡献率以及各主成分复合因子的初始值；对各主成分复合因子的初始值构成的矩阵进行因子旋转，得到因子旋转矩阵；根据因子旋转矩阵确定因子得分系数矩阵；根据求取每棵行道树的第i个主成分复合因子Fi的得分；根据计算每棵行道树的健康评价综合得分F。
一种行道树健康状况评价方法系统

[发明专利]课程智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201811449035.8在审
发明人：韩铃 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-11-28 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06F16/9032 文献下载
摘要：所述方法包括：获取各用户ID、各课程ID和学习记录；计算各用户ID对应的课程ID的兴趣得分，获得各课程兴趣得分；建立第一矩阵，并将各课程兴趣得分输入第一矩阵相应的行列中；分解方法将第一矩阵分解，获得用户因子矩阵；计算方法计算用户因子矩阵中任意两个用户ID对应的课程兴趣得分的相似度，获得两个用户ID的相似度；若符合第一推荐条件，则将符合第一推荐条件的两个用户ID中第一个用户ID对应的课程兴趣得分最高的课程ID推荐给两个用户ID中第二个用户ID，将两个用户ID中第二个用户ID对应的课程兴趣得分最高的课程ID推荐给两个用户ID中第一个用户ID。
课程智能推荐矩阵计算机设备存储介质推荐条件因子矩阵相似度矩阵分解分解行列记录申请学习

[发明专利]基于因子得分K-Means聚类的网贷借款者信用评级方法-CN202110631024.7在审
发明人：陈荣达;金骋路;陈鑫浩;周寒娴;包薇薇;汪圣楠;俞静婧 -专利权人：浙江财经大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因子得分K‑Means聚类的网贷借款者信用评级方法，包括以下步骤：S1：获取样本数据，先对样本数据进行预处理，然后再进行标准化处理；S2：应用步骤S1中标准化后的样本数据输出KMO统计量和Bartlett的球形度检验显著性值，确定适合做因子分析的样本数据；S3：输出适合做因子分析的样本数据的公因子方差，运用因子分析提取公因子方差中的公共因子，再利用旋转成分矩阵来解释各个公共因子的含义并命名，最后根据因子得分矩阵计算因子得分；S4：通过K‑Means聚类算法对样本数据进行聚类分析；S5：引入违约回收率指标，作为信用等级判断的量化标准。
基于因子得分 means 借款信用评级方法

[发明专利]一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质-CN202111289159.6在审
发明人：栾乐;许中;霍建彬;莫文雄;王勇;罗思敏;崔屹平;徐硕;肖天为;刘田;周凯 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局
申请日： 2021-11-02 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种配电网设备风险等级评估方法、装置、设备和介质，通过设备群中各设备的风险评估指标的取值生成样本数据集；计算各风险评估指标之间的相关系数以获取相关系数矩阵；通过相关系数矩阵的特征值的累计贡献率从风险评估指标中确定公共因子，并计算公共因子的得分估计值；通过隶属度矩阵和得分估计值计算聚类中心，然后通过聚类中心、隶属度函数和得分估计值计算价值函数的值，判断是否满足收敛条件，若是，则输出当前的隶属度矩阵，若否，更新隶属度矩阵，进行迭代计算；最终根据输出的隶属度矩阵评估各设备群的风险等级，改善了现有技术从元件级角度评估风险等级，存在评估效率低、在配电网中的实际应用较低的技术问题。
一种配电网设备风险等级评估方法装置介质

[发明专利]基于平行因子和粒子群优化算法的混合物组分定量方法-CN202310812776.2有效
发明人：张鲁筠;蔡诺;王春艳;樊心民;高进;高娟娟;黄小东;王岩 -专利权人：潍坊学院
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于平行因子和粒子群优化算法的混合物组分定量方法，属于智能光谱分析技术领域，包括如下步骤：步骤1、对各个样品进行激发发射矩阵光谱检测，得到一个三维光谱数据矩阵；步骤2、基于平行因子分析法，得到因子组分得分矩阵；步骤3、将因子组分得分矩阵分解，分解后做线性拟合，获得各个混合物样品的拟合参数行向量；步骤4、基于粒子群优化算法寻找每个拟合参数行向量的最优解，将所有拟合参数行向量的最优解组合得到最优拟合参数矩阵，最优拟合参数矩阵中包含各个单质样品作为单质组分在各个混合物样品中的相对定量。
基于平行因子粒子优化算法混合物组分定量方法

[发明专利]预测方法、系统、介质和电子设备-CN201811463866.0在审
发明人：刘洪彬;魏望;高畅;刘彦东 -专利权人：网易传媒科技（北京）有限公司
申请日： 2018-11-30 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明的实施方式提供了一种预测方法，包括获得由多个用户向量构造的用户矩阵以及由多个对象向量构造的对象矩阵，其中，所述用户向量包括该用户在多个因子上的得分，所述对象向量包括该对象在所述多个因子上的得分，确定所述用户矩阵和所述对象矩阵的乘积矩阵，以及基于所述乘积矩阵中的元素，确定与各个用户对应的对象集合作为预测结果。该方法通过构造用户矩阵以及对象矩阵以及求矩阵乘积的方式，无需构造大量样本，解决了现有技术中基于矩阵分解的召回方法计算量过大导致耗时严重的问题。
矩阵对象矩阵乘积矩阵电子设备向量构造向量计算机可读存储介质对象集合构造用户矩阵乘积矩阵分解预测结果预测系统计算量预测耗时样本

[发明专利]一种复烤片烟自然醇化品质评价及模型构建方法-CN201510359319.8有效
发明人：王涛;张晓龙;资文华;龙明海;史绍新;袁仕信;周继月;刘磊;赵庆华;尹晓东;黄丽清;张海 -专利权人：云南省烟草烟叶公司;云南瑞升烟草技术（集团）有限公司
申请日： 2015-06-26 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明根据影响烟叶自然醇化过程中品质变化的因素，确定主要品质评价指标，再利用数量特征分析、因子分析、线性相关和典型相关分析4种分析方法，筛选得到与烟叶感官评吸质量相关性较强的品质评价指标，再将筛选得到的评价指标做因子分析，得到因子得分系数矩阵，并将公因子得分）与感官评吸质量做主成分回归分析，得到标准化方程，再将因子分析得到的得分系数矩阵代入到标准化方程中，即可得到复烤片烟自然醇化过程中品质评价模型。
一种复烤片烟自然醇化品质评价模型构建方法

[发明专利]运营数据的分析方法、装置、存储介质及电子设备-CN202111434657.5在审
发明人：方晴;刘景延;郭思琪;廉颖;张璞;左向红;鞠力;宫一玉;张帆;滕苏郸;刘方蓝;王昊婧;朱溪;卓越;李方青 -专利权人：国网北京市电力公司;国家电网有限公司;北京电力经济技术研究院有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取多个供电企业的运营数据，其中，上述运营数据包括：配电网理论线损记录数据；将上述配电网理论线损记录数据预处理得到对应的相关系数矩阵，其中，上述预处理包括：均一化处理与标准化处理；采用因子分析模型计算上述相关系数矩阵，得到因子得分矩阵，其中，上述因子分析模型是多代弱学习算法加权组合得到的强学习算法；对上述因子得分矩阵进行均值聚类分析处理，得到运营数据分析结果。
运营数据分析方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于蒙特卡洛和非负矩阵因子分解的基因选择和癌症分类方法-CN201410745298.9有效
发明人：陈晶;张苗;邵学广 -专利权人：西北师范大学;陈晶
申请日： 2014-12-09 - 公布日： 2017-07-25 - 主分类号： G06F19/18 文献下载
摘要：一种基于蒙特卡洛和非负矩阵因子分解的基因选择和癌症分类方法，用蒙特卡洛方法从原样本的基因表达数据中产生多个基因子集；每个子集通过非负矩阵因子分解方法分解为系数矩阵和基矩阵；每一个非负矩阵因子分解迭代中，若基矩阵中某样本的稀疏性小于原样本的最小稀疏性，该样本中的元素从小到大逐步被零代替，至其稀疏性不再小于原样本最小稀疏性；判断收敛；迭代收敛后，基因得分用于判断基因的重要性按得分大小以降序排列基因，逐个选择序列中的基因建立一系列模型
基于蒙特卡洛矩阵因子分解基因选择癌症分类方法

[发明专利]一种保障边云负载比的边云协同多任务调度方法和系统-CN202210036283.X在审
发明人：罗红;陈春丽;任有为;孙岩;杨雪梅 -专利权人：北京邮电大学;北京海联捷讯科技股份有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明提供一种保障边云负载比的边云协同多任务调度方法和系统，所述方法的步骤包括：基于各节点的cpu资源剩余可用量和内存资源剩余可用量、各个任务cpu资源请求量和内存资源请求量，计算每个任务调度到任一节点的得分，建立得分矩阵；初始化信息素矩阵；获取基于每个任务的所有元素值，计算每个任务的随机因子；建立调度策略分界线，使蚂蚁采用信息素浓度调度策略或随机调度策略；获取每个蚂蚁的调度策略，获取每个蚂蚁的调度方案；计算边云负载比，计算调度方案的目标得分；获取每个任务的随机因子的大小，若均大于预设的第一阈值，则将目标得分最大的蚂蚁的调度方案作为最优策略；若存在小于等于预设的第一阈值，更新所述信息素矩阵。
一种保障负载协同任务调度方法系统

[发明专利]基于WATS-LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置-CN202310292007.4在审
发明人：王鸿程;吕家强;殷万欣;宋云鹏;陈家骥;王爱杰 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置，方法包括：采集污水管道数据并利用采集数据构建污水管道WATS模型；利用模拟退火算法对WATS模型参数进行更新并进行校验；将校验后的WATS模型生成的水质数据和采集数据作为因变量数据矩阵并进行标准化处理，根据碎石检验确定公因子数并对因变量数据矩阵进行因子分析得到因子得分矩阵；将因子得分矩阵分为训练集和测试集，利用训练集对LSTM模型进行训练，输出归一化的硫化氢排放量；对LSTM模型的输出结果进行反向归一化得到硫化氢排放量预测值
基于 wats lstm 耦合模型城市污水管道硫化氢预测方法装置

[发明专利]一种确定智能电能表质量技术基础能力的方法和系统-CN201911087715.4在审
发明人：刘岩;郑安刚;徐英辉;尚怀嬴;王雍 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网河南省电力公司电力科学研究院
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2020-04-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：所述方法和系统选择生产厂商样本，并采集指标的数据值，生成原始数据矩阵，并对其进行归一化生成标准数据矩阵，通过主成分分析法，基于标准数据矩阵确定原始指标变量的主成分，并对所述主成分进行因子分析确定指标子系统，并对所述子系统进行主成分分析以确定每个主成分因子的权重和得分，最后根据每个样本全部主成分因子的权重和得分得到样本生产智能电能表质量技术基础能力的得分值，确定样本生产智能电能表质量技术基础能力。
一种确定智能电能表质量技术基础能力方法系统

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