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[发明专利]一种智慧能源终端数据异常检测方法-CN202211005533.X在审
发明人：沈俊;徐田园;高新强;李振兴;王浩 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-08-22 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种智慧能源终端数据异常检测方法，包括步骤：由智慧能源终端采集各元件参数数据；由一类支持向量机对各元件正常数据训练，得到一类支持向量机分类器；由一类支持向量机分类器生成的异常数据与采集的异常数据合并，得到异常数据集；将采集的各元件正常数据组成的正常数据集与异常数据集随机分为训练集与测试集；采用一类支持向量机对训练集进行分类训练；当实时分类准确率达到设定分类准确率后，由测试集确认模型分类准确率：采用分类准确率最高的一类支持向量机对各元件参数数据进行异常检测本发明提供一种智慧能源终端数据异常检测方法具有检测精度比较高等特点，提高针对异常数据较少的元件数据扩充，可广泛应用于数据检测领域。
一种智慧能源终端数据异常检测方法

[发明专利]一种模型的训练方法及相关设备-CN201910728775.3在审
发明人：甘伟;陈联忠;金伟 -专利权人：北京嘉和海森健康科技有限公司
申请日： 2019-08-07 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种模型的训练方法及相关设备，用于提高模型的准确率以及减少模型训练的时间。该方法包括：确定N个预测主题；对N个预测主题对应的数据进行关键词标注，得到N组标注关键词；对N组标注关键词进行预处理，得到N个时序数据集；通过预设循环神经网络模型对N个时序数据集进行训练，得到N个模型；判断N个模型中每个模型的预测准确率是否达到第一预设值；若N个模型中存在预测准确率未达到第一预设值的目标模型时，则对目标模型重复执行上述步骤、直至目标模型的预测准确率达到第一预设值。
准确率预设目标模型预测标注时序数据预处理循环神经网络模型训练重复执行申请

[发明专利]一种基于机器学习的变压器故障诊断方法和系统-CN202111398449.4在审
发明人：相智才;卢兴旺;陈莉;卢方正;杜善慧;庄强;杨琪;徐开荣;贾廷波;王伟;杨楠 -专利权人：国网山东省电力公司日照供电公司
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习的变压器故障诊断方法和系统，涉及变压器故障诊断技术领域，该方法包括以下步骤：获取变压器监测数据；对数据进行清洗；使用不同的分类算法分别进行建模得到多个分类模型；对分类模型进行验证评估，得到各分类模型的故障识别准确率；将各分类模型的故障识别准确率进行排序，从中选择故障识别准确率最高的N个分类模型，采用投票机制集成一个新的故障诊断识别模型。本发明利用机器学习中的分类算法构造故障类型识别模型，对变压器运行数据进行分析进而判断故障类型，有效提高变压器故障诊断的准确率。
一种基于机器学习变压器故障诊断方法系统

[发明专利]一种保障数据价值准确性的数据隐私安全共享方法及系统-CN202210985486.3有效
发明人：王萍;徐志华;贾坤;沈星 -专利权人：四川新网银行股份有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种保障数据价值准确性的数据隐私安全共享方法及系统，属于大数据技术领域。本发明包括以下步骤：1）各金融机构将蓝名单数据上传至本地；2）请求方机构发起某客户的蓝名单查询请求，并将该请求定向隐私发送到DNS协调方的协调节点；3）协调节点将收到的请求通过广播的方式发送至其他金融机构；4）其他金融机构收到广播请求后在本地数据库进行查询，并将查询结果反馈至协调节点进行汇总；5）DNS协调方的算力平台计算每条查询结果的准确性，得到准确率数据；6）请求方机构基于准确率数据进行风险决策。本发明解决了传统中心数据库数据共享模式下共享数据准确率不足、安全性不足的难题，极大简化了准确性率判断的难题。
一种保障数据价值准确性隐私安全共享方法系统

[发明专利]基于图像识别和物联网的生理时空大数据处理方法-CN202111560851.8在审
发明人：朱定局 -专利权人：深圳市鹰瞳智能技术有限公司
申请日： 2021-12-20 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F16/735 文献下载
摘要：基于图像识别和物联网的生理时空大数据处理方法，包括：采集时间获取步骤；按时采集数据步骤；图像识别预测步骤；K值修改步骤。上述方法、系统和机器人，利用连接物联网的传感器获取的生理数据的准确率高，同时利用摄像头获取图像预测的生理数据的成本低，通过传感器获取的生理数据来提高图像预测的准确率，通过图像预测的方式来降低传感器的采集频率，进而通过两者取长补短，使得成本低且准确率高，同时考虑到了时间属性，使得生理数据的采集和预测更为全面。
基于图像识别联网生理时空数据处理方法

[发明专利]数据流的识别准确率确定方法、装置、设备和存储介质-CN202210038715.0在审
发明人：蒋政胜 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-01-13 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据流的识别准确率确定方法、装置、设备和存储介质。所述方法涉及人工智能，包括：根据训练好的得分识别模型，对测试数据流的各数据流片段进行得分识别，生成对应的得分识别结果，各数据流片段携带预先标注的实际场景标签。获取与得分识别结果对应的关联应用场景下的决策边界阈值，根据得分识别结果、关联应用场景下的决策边界阈值、以及预先标注的实际场景标签，确定训练好的得分识别模型对测试数据流的识别准确率。采用本方法实现了根据测试数据流的得分识别结果、决策边界阈值以及实际场景标签，直接确定出训练好的得分识别模型的识别准确率，以判断得分识别模型的识别准确率是否满足平台实际需求，保障应用平台的数据安全性。
数据流识别准确率确定方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于云平台的负荷分解方法-CN201710623509.5有效
发明人：颜钢锋;王轶楠 -专利权人：广州瓦良格机器人科技有限公司
申请日： 2017-07-27 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云平台的负荷分解方法，传统的利用功率的负荷分解方法分解出的状态准确率差，本发明为解决这一问题，将深度学习技术引入了负荷分解中，解决了传统时域负荷分解准确率低的问题。本发明使用总线中的瞬时功率特征作为负荷分解的输入，避免了对瞬时电流向量的高频采样和傅里叶分解过程，结合马尔可夫概率、用户习惯自学习过程，克服了由于采样频率低、数据丢失而导致的分解结果准确率低的问题，降低了实际环境下采样数据丢失对准确率的影响
一种基于平台负荷分解方法

[发明专利]一种道路上坑洼凸包的检测方法、系统、电子设备及存储介质-CN202310124656.3在审
发明人：袁聪;李先楚;李靖和 -专利权人：北京中交慧联信息科技有限公司
申请日： 2023-02-02 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01B21/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种道路上坑洼凸包的检测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：根据车辆的轮胎称重值符合预设变化条件，确定轮胎称重值的变化规律，基于变化规律判定道路上是否有坑洼凸包；若有，则获取坑洼凸包的位置，并生成位置上的坑洼凸包数据；基于经过位置的车辆数据、其他车辆检测的位置上的坑洼凸包数据和车辆生成的坑洼凸包数据，确定坑洼凸包的准确率；根据准确率在包含道路的地图上标记坑洼凸包。通过车辆轮胎称重值的变化规律判断出车辆经过了的坑洼凸包，更接近真实场景，再结合所有车辆经过相同坑洼凸包的数据计算坑洼凸包的准确率，以提升准确性，然后根据准确率在地图上标记坑洼凸包，及时防止一定安全事故的发生
一种道路坑洼检测方法系统电子设备存储介质

[发明专利]线上模型维护时间点的分析方法、装置、设备及介质-CN202111262277.8在审
发明人：李会璟 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术，揭露一种线上模型维护时间点的分析方法，包括：在线上质检模型的维护时间内，从业务数据库中提取样本业务集合及质检标注；利用线上质检模型的线下镜像模型对所述样本业务集合进行质量检测，得到检测结果集合；通过对比检测结果集合与样本业务集合的质检标注，得到模型准确率；获取历史时间段内各个历史维护时间对应的模型准确率，根据各个所述模型准确率拟合得到准确率回归曲线；利用准确率回归曲线计算线上质检模型在不同时间点的模型预测准确率本发明可以准确预测线上模型的必要维护时间。
线上模型维护时间分析方法装置设备介质

[发明专利]一种数据的过滤方法、装置、电子设备及存储介质-CN201811386470.0在审
发明人：张志远;王生玉;王雪松;石志中;张俊杰 -专利权人：北京锐安科技有限公司;青海省公安厅
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种数据的过滤方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待过滤的数据；利用预先训练好的过滤模型对所述数据进行过滤。而由于过滤模型是机器学习得到，因此，处理数据速度较快，并且准确率高，从而提高整体引擎的准确率及召回率，以更高效、更精准、更稳定的方法实现数据的过滤。
过滤存储介质电子设备准确率处理数据机器学习引擎

[发明专利]一种Text-to-SQL方法、系统及介质-CN202310502292.8在审
发明人：车万翔;王丁子睿;窦隆绪;王佳琪;夏文岳;陶洪铸;刘金波;李大鹏;付聪;黄运豪;张杰;商敬安;潘琦;刘涛;贺春 -专利权人：哈尔滨工业大学;中国电力科学研究院有限公司;国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：一种Text‑to‑SQL方法、系统及介质，涉及数据库技术领域，针对现有技术中长度较长的问题以及数据库结构，生成SQL时存在准确率低的问题，本申请针对长度较长的问题以及数据库结构中存在的模型记忆信息困难以及信息对应能力较弱，本申请通过信息标记以及应用SQL语法规则解决了记忆信息困难以及信息对应能力较弱的问题，进而解决了现有技术中长度较长的问题以及数据库结构，生成SQL时存在准确率低的问题，提升了SQL生成的准确率。
一种 text to sql 方法系统介质

[发明专利]一种高准确率高敏捷性的水下激光目标识别仪-CN202110025072.1有效
发明人：廖屹琳;范军;王文海;卢建刚;陈金水;刘兴高 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G01S17/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种高准确率高敏捷性的水下激光目标识别仪，包括激光探测器、数据库及上位机；激光探测器、数据库和上位机依次相连，所述的激光探测器对所检测的水域进行探测，并将得到的图像存储到所述的数据库，所述的上位机包括数据预处理模块本发明公开的一种高准确率高敏捷性的水下激光目标识别仪具有目标识别准确率高、速度快的优点。
一种准确率敏捷性水下激光目标识别

[发明专利]基于数据分析的数据分类方法、装置、终端及介质-CN201910755965.4在审
发明人：杨恒 -专利权人：重庆金融资产交易所有限责任公司
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于数据分析的数据分类方法、装置、终端和介质，其中，该方法包括：获取待分类的舆情数据，将舆情数据输入至第一舆情分类模型中进行处理，以获取针对舆情数据的第一分类结果，第一分类结果中包括舆情数据所属的第一类别，获取第一舆情分类模型针对第一类别的舆情数据的分类准确率；若分类准确率低于预设准确率，则将舆情数据输入至第二舆情分类模型中进行处理，以获取针对舆情数据的第二分类结果，检测第一分类结果中的第一类别在第二分类结果中的分类概率是否大于预设分类概率；若是，则将舆情数据的类别确定为第一类别。通过上述方式，可以提升舆情数据分类的分类效率以及分类准确率。
分类结果分类准确率分类模型分类概率数据分类预设分类效率类别确定数据分析准确率终端分类检测

[发明专利]一种统计营销系统业扩档案准确率方法-CN202011248225.0在审
发明人：刘西卓;马鑫;靳鑫;李梦琪;魏明川;王颖;胡萧;蒋晗;张南韵;刘峰;张凌霄;汪正猛;林梅;朱一帆;李明珏 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2020-11-10 - 公布日： 2021-02-12 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种统计营销系统业扩档案准确率方法，该方法包括以下步骤：导出周期内增量业扩档案的关键字段数据；针对关键字段数据分别设置判断方法；通过判断方法判断各个关键字段数据是否满足填写准确性，若不满足，导出所有的不满足准确性的关键字段数据的次数n和所有关键字段数据总和m；计算业扩档案关键字段准确率。本发明在现有技术的基础上，用营销系统的档案数据与业扩规范化管理中的关键字段填写标准进行比对，实现及时快速的统计业扩档案关键字段准确率，指导工作人员及时整改，解放人力资源开展其他工作。
一种统计营销系统档案准确率方法

[发明专利]基于生成模型的数据标注方法、装置、设备及存储介质-CN202110193454.5在审
发明人：李薿;陈曦;崔艳;庄伯金;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-20 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F16/38 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭露一种基于生成模型的数据标注方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括获取待标注文本，并对待标注文本进行拆分，分词和合并处理，得到目标短语；通过多种预设标注规则分别对目标短语进行标注，得到标签样本；再获取标签样本对目标短语的样本标注概率，并通过样本标注概率对生成模型生成的初始参数进行迭代更新，得到训练好的生成模型，并通过训练好的生成模型输出标注准确率；再根据标注准确率确定目标标签样本通过多种预设规则对数据进行标注，并根据生成模型选取数据标注准确率最高的标签样本，有利于提高数据标注的准确率。
基于生成模型数据标注方法装置设备存储介质