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[发明专利]一种基于金融特征的因果时序数据模拟方法-CN202310645794.6在审
发明人：赵禹平;徐建程;陈雪东;万宇雷;田孟奇;王艺滢 -专利权人：上海金仕达软件科技股份有限公司
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于金融特征的因果时序数据模拟方法，本发明的方案能考虑到金融时序数据本身的特点、模拟时序因果的关系，进而准确、高效地生成因果时序数据集，方便在因果推断实验中模拟各种情况。
一种基于金融特征因果时序数据模拟方法

[发明专利]分析装置、分析方法以及分析程序-CN202080004448.4在审
发明人：服部玲子;太田雄也 -专利权人：欧姆龙株式会社
申请日： 2020-02-18 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明的一方面的分析装置获取与构成生产线的多个机构的状态相关的多件测量数据以及前提信息，在由前提信息所给出的限制条件下，统计性地分析多件测量数据，由此来确定多个机构间的因果关系，输出表示所确定的因果关系的因果关系信息，受理对由所输出的因果关系信息所表示的因果关系的修正，修正前提信息，以给出与经修正的因果关系相适合的限制条件，并保存经修正的前提信息。
分析装置方法以及程序

[发明专利]告警因果关系挖掘方法、告警因果挖掘装置及存储介质-CN202111113557.2在审
发明人：弄庆鹏;李忠良;周祥生;高洪;屠要峰 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明实施例涉及互联网技术领域，公开了一种告警因果关系挖掘方法、告警因果挖掘装置及存储介质。本申请部分实施例中，告警因果关系挖掘方法包括：基于系统告警信息和系统告警信息的根因标签数据，搭建深度强化学习的系统告警环境；通过深度强化学习的智能体与系统告警环境交互，学习并生成表征告警因果关系和结构的告警因果模型该实施例避免了手工规则的使用，实现了告警因果关系的挖掘和表征。
告警因果关系挖掘方法因果装置存储介质

[发明专利]用于估计观测变量之间的因果关系的方法、装置和系统-CN201710919294.1在审
发明人：冯璐;刘春辰;卫文娟;潘征 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2017-09-30 - 公布日： 2019-07-16 - 主分类号： G06F16/901 文献下载
摘要：本申请提供了一种用于估计观测变量之间的因果关系的方法、装置和系统。根据本公开的用于估计观测变量之间的因果关系的方法可以包括响应于接收到针对多个观测变量其中至少一部分的专家知识，将所述专家知识转换为所述多个观测变量的因果关系目标式所需要满足的约束；以及利用所述观测变量的观测数据，通过稀疏因果关系推理，在有向无环图的约束和从专家知识转换得到的所需要满足的约束下，对所述因果关系目标式进行最优化求解，以估计所述观测变量之间的因果关系。利用本公开的实施方式，能够以简单的方式将其并入到因果推理过程中，以充分利用专家知识，得到更加精确的因果关系。
因果关系观测变量专家知识有向无环图观测数据推理过程最优化转换求解推理稀疏响应申请

[发明专利]一种基于因果关系的模型训练及调整方法、设备和介质-CN202110826704.4在审
发明人：夏正勋;杨一帆 -专利权人：南京星环智能科技有限公司
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于因果关系的模型训练及调整方法、设备和介质。该方法包括：将目标样本输入至待训练的机器学习模型中进行前向计算，并获取与目标样本对应的至少一个原始特征向量；对各原始特征向量进行因果分析，提取与决策结果存在因果关系的因果特征，并得到与各原始特征向量分别对应的因果特征向量；根据各因果特征向量分别对对应的原始特征向量进行因果关系处理，得到目标特征向量；根据各目标特征向量，进行后向计算，对机器学习模型进行参数调整，直至模型训练结束。可以基于因果关系降低选择性偏倚特征对决策结果的影响，提高模型的可解释性、鲁棒性以及精度，具备通用性。
一种基于因果关系模型训练调整方法设备介质

[发明专利]一种因果关系确定方法及相关设备-CN202210521841.1在审
发明人：李银川;邵云峰;李文倩 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种因果关系确定方法，涉及人工智能领域，方法包括：获取生成流模型对多个变量预测的指示多个变量之间的因果关系的第一信息，并根据第一信息，通过生成流模型，预测多个变量的第二信息；其中，第二信息指示多个变量中的第一变量和第二变量之间存在第一因果关系，且第一信息指示第一变量和第二变量之间不存在第一因果关系。本申请通过序列生成的方式来识别变量之间的因果关系，随着生成流模型的迭代更新，可以使得生成流模型具备生成较优的因果关系序列的能力，而无需采样大量的因果序列而从多个因果序列中选择较优的，降低算力开销，提高模型的收敛速度
一种因果关系确定方法相关设备

[发明专利]基于因果推断和RAW域加性噪声模型的图像去噪方法-CN202210809348.X在审
发明人：张晓东;张月 -专利权人：武汉似然技术有限公司
申请日： 2022-07-10 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于因果推断和RAW域加性噪声模型的图像去噪方法，涉及图像处理技术领域，包括形成多种噪声的数学建模，建立有向无环因果关系图；采集不同噪声数据和真实信号数据；得到加性噪声模型中的噪声参数，得到完整的加性模型；去除混杂变量，得到加性因果模型、模型中噪声参数和对应的因果条件掩码；约束RAW域条件去噪模型，进行模型训练与模型拟合，得到完整的输入为RAW域带噪图像，并进行输出。本发明利用因果推断和分析，通过将因果关系引入加性噪声模型中进行建模，获得因果条件掩码；基于该掩码形成去噪模型；最终通过训练去噪模型参数，获得能实现高鲁棒性的基于因果推断和RAW域加性噪声模型的RAW域条件去噪模型
基于因果推断 raw 域加性噪声模型图像方法

[发明专利]一种基于因果发现老年慢病的医学风险要素分析方法-CN202310588420.5在审
发明人：龚仁春;张志忠;谢源 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2023-05-24 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果发现老年慢病的医学风险要素分析方法，其特点采用因果发现算法，挖掘老年慢病医学数据中特征变量之间的因果关系，构建特征的因果关系图，找到与不良事件存在直接或间接因果关系的特征变量，使用决策树模型进行危险分层，实现老年慢病不良事件的风险要素聚合分析，具体包括：数据预处理、构建因果关系图、组成最优特征子集、构建决策树模型，实现危险分层等步骤。本发明与现有技术相比具有引入因果发现完成对医疗数据的风险要素的筛选充分考虑特征之间存在的因果关系，更加直观地实现不良事件的风险要素聚合，方法简便，缓解了大量特征带来的大量计算开销，具有良好的应用前景和商业价值
一种基于因果发现老年医学风险要素分析方法

[发明专利]故障相关数据的处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310670713.8在审
发明人：敖笑;程俊;孟涛;吴晓华 -专利权人：电子科技大学;广东美的暖通设备有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：首先，获取第一实体和第二实体之间的故障因果关系，通过获取到的第一实体与第二实体之间故障因果关系以便更好地理解和分析故障发生的原因和过程，然后，将第一实体和第二实体对应的第一融合特征数据以及故障因果关系的因果关系表示数据进行特征融合，得到第二融合特征数据；最后，基于第二融合特征数据对故障因果关系进行评估，得到用于描述第一实体与第二实体之间存在故障因果关系的可能性的评估数据。通过评估数据描述第一实体和第二实体之间存在故障因果关系的可能性，以确定该故障因果关系是否可以视为第一实体和第二实体之间真实的故障原因。
故障相关数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种因果事件图谱构建方法、系统、装置及存储介质-CN201811354870.3有效
发明人：刘焕勇 -专利权人：数据地平线（广州）科技有限公司
申请日： 2018-11-14 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种因果事件图谱构建方法、系统、装置及存储介质，涉及自然语言处理大数据分析领域，包括：构建因果事件模式知识库；根据所构建的因果事件模式知识库自动对输入文本进行因果事件抽取；对抽取后获得的原因事件语句和结果事件语句进行结构化表示；对完成结构化表示的因果事件关系对进行融合；将融合后的因果事件数据存储至图数据库中。本发明使用图数据库进行因果事件图谱存储，灵活性高且可支持深度因果事件查询。
一种因果事件图谱构建方法系统装置存储介质

[发明专利]基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法-CN202010415168.4有效
发明人：魏笔凡;郭敏;刘均;郑庆华;郝子琛;卜德蕊;邓婷 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2020-05-15 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开基于MOOC日志数据中用户行为因果关系的学习效果优化方法，基于MOOC平台用户的日志数据，利用用户倾向性计算和匹配，通过依照反事实的因果推理框架来选取生成因果网络中的因果自变量，在不同数据规模下根据生成网络的平均马尔可夫毯长度，在其长度趋于平稳时获取最小数据规模；得到因果网络群组；使用专家精确度算法来筛选网络节点间的边，将筛选好的网络群组，使用Bagging投票机制综合生成最终因果网络，得到用户行为和学习效果的因果关系，基于所述因果关系
基于 mooc 日志数据用户行为因果关系学习效果优化方法

[发明专利]工业互联网中因果与注意力并重的大型设备故障预测方法-CN202210187119.9有效
发明人：尹小燕;南鑫;刘长友;龚志敏;王禹;田苗;崔瑾;陈晓江;房鼎益 -专利权人：西北大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种工业互联网中因果与注意力并重的大型设备故障预测方法，该方法基于大型设备的故障样本，通过分析传感器数据与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制预测大型设备的故障本发明的预测方法采取一种有监督的学习方式，收集故障样本，提取故障特征，通过分析特征与故障之间存在的潜在因果关系来构建因果分析模型，结合因果分析与时间注意力机制，实现设备故障的预测。本发明的预测方法基于因果分析，探究特征与故障预测准确度之间的潜在关系，为面向大型设备故障预测模型的特征选取提供一个可行方法，进而为故障的主因特征分配较大权重，为次因特征分配较小权重。
工业互联网因果注意力并重大型设备故障预测方法

[发明专利]因果关系识别装置及存储介质-CN201780061597.2有效
发明人：卡纳萨·库恩卡莱;桥本力;鸟泽健太郎;朱利安·克洛埃特泽;吴钟勋;田仲正弘 -专利权人：国立研究开发法人情报通信研究机构
申请日： 2017-09-28 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F40/20 文献下载
摘要：提供一种无论线索词存在与否，能够以高精度识别因果关系表达的因果关系识别装置。因果关系识别装置(30)包括：候补矢量生成部(50)，接受因果关系候补(32)，并生成表示构成该候补的单词序列的候补矢量；上下文矢量生成部(52)，生成表示上下文的上下文矢量，在所述上下文中，出现因果关系候补的原因部的名词词组和结果部的名词词组二进制模式矢量生成部(54)、回答矢量生成部(56)以及与背景知识有关的关联段落矢量生成部(58)，生成表示背景知识的单词矢量，所述背景知识用于判断原因部中包括的名词词组和结果部中包括的名词词组之间有无因果关系；以及多列卷积神经网络(60)，预先学习完毕，使得接受这些单词矢量，并判断因果关系候补是否为因果关系。
因果关系识别装置存储介质

[发明专利]一种面向事件序列的因果建模方法及装置-CN202010829960.4在审
发明人：巫英才;谢潇;何墨琪 -专利权人：之江实验室
申请日： 2020-08-18 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向事件序列的因果建模方法及装置，包括：获取多条事件序列数据，其中每条事件序列都包含多个带前后顺序关系的事件，事件序列中的事件都来源于一个共享的事件集合；将事件序列数据转化为向量化的表示，并完成事件序列的聚类；使用时间保留的检测方法获取聚类结果中每组事件序列所对应的因果网络，其中因果网络中每个节点是一个事件，节点之间通过有向边连接表示因果关系。本发明通过创建了一个新的因果检测框架实现了面向事件序列的因果检测方法，其实现方法简便，手段灵活，因果关系的质量能得到显著保证。
一种面向事件序列因果建模方法装置

[发明专利]一种因果链路分析方法、设备及计算机可读存储介质-CN202010618648.0在审
发明人：唐建权;杨帆;金继民;张成松 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种因果链路分析方法、设备及计算机可读存储介质，所述方法包括：对指定对象生产过程进行记录分析，获得与所述生产过程对应的多个指定变量；基于相关度判断规则确定所述多个指定变量之间的无向相关链路；根据因果概率预测模型对所述无向相关链路进行预测，获得与所述无向相关链路对应的有向因果概率值；根据所述有向因果概率值确定所述多个指定变量之间的有向因果链路，所述有向因果链路用于表征所述指定对象生产过程的因果关系
一种因果分析方法设备计算机可读存储介质