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[发明专利]数据处理电路及故障减轻方法-CN202210429752.4在审
发明人：刘恕民;郭仁和;唐文力;吴凯强 -专利权人：台湾发展软体科技股份有限公司
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种数据处理电路和故障减轻方法。在方法中，分割序列数据成为多个子序列。将子序列中的第一子序列自存储器存取出来进行乘积累加运算，以获得第一运算结果。将子序列中的第二子序列在存储器内进行乘积累加运算，以获得第二运算结果。组合第一运算结果和第二运算结果。第一运算结果和第二运算结果的组合结果相关于序列数据经乘积累加运算的结果。
数据处理电路故障减轻方法

[发明专利]一种数据安全存储设备及方法-CN202210941077.3有效
发明人：张颖;李铁 -专利权人：创云融达信息技术（天津）股份有限公司
申请日： 2022-08-08 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据安全存储设备及方法，将要存储的数据进行分割，并根据分割的部分数对各个分割得到子数据依次根据设定规则进行标号，并根据子数据的原始顺序依次得到其对应的标号所组成的原始序列；随机打乱得到加密序列，并将每一个子数据根据其对应的标号在加密序列中的位置依次进行排列，得到新数据；将加密序列使用加密方法进行加密得到密钥，并将密钥添加在新数据的标签中保持存储；在调取数据的时候，根据数据的访问途径采取不同的措施本发明将存入的数据进行分割，并将分割后的子数据标号，在通过随机生成的序列对子数据进行重新组合，在将组合后的数据存储，同时将序列通过算法加密，使得数据存储的安全性有大幅度的提升。
一种数据安全存储设备方法

[发明专利]一种基于波形匹配的谐波电压责任的划分方法-CN201610576849.2有效
发明人：邱海峰;顾伟;王旭冲;储佳伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2016-07-20 - 公布日： 2018-08-10 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于波形匹配的谐波电压责任的划分方法，包括：步骤10）采集谐波测试数据，形成谐波数据序列；步骤20）设置基本匹配参数；步骤30）计算欧氏距离：根据步骤20）设置的基本匹配参数，对步骤10）形成的谐波数据序列按子序列顺序进行归一化处理，得到谐波样本数据，计算谐波样本数据中谐波电压与谐波电流的欧氏距离；步骤40）筛选子序列：计算每个子序列的相似度，筛选出相似度不小于设置值的子序列；步骤50）划分谐波责任：通过最小二乘法估算出筛选出的子序列的系统侧等效谐波阻抗，利用等效谐波阻抗的均值，计算谐波电压责任。该方法能够利用谐波幅值数据对馈线的谐波污染责任进行量化，适用于工程实际。
一种基于波形匹配谐波电压责任划分方法

[发明专利]一种可配置有序键值类数据模拟发生方法及其发生装置-CN201911162652.4有效
发明人：张可;柴毅;宋鑫;刘超;张龙 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06F1/02 文献下载
摘要：一种可配置有序键值类数据模拟发生方法，包括有：根据预设配置表信息，生成时间序列信息；针对生成的时间序列信息，结合预设配置表信息，判断是否需要将时间序列信息转换为频域有限数量离散信息；若需要转换，则根据预设配置表信息，将时间序列信息转换为频域有限数量离散子信息；若不需要转换为离散频域子序列信息，则根据预设配置表信息，将时间序列信息划分为有序键值类时间子序列信息；将频域有限数量离散子信息或有序键值类时间子序列信息转换为有序键值类数据
一种配置有序键值数据模拟发生方法及其装置

[发明专利]电力负荷的非平稳时间序列预测方法、装置及相关设备-CN202211015336.6在审
发明人：李婉莹;王国勋;刘雨桐;雷晓宇;张兴 -专利权人：华润数字科技有限公司
申请日： 2022-08-23 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了电力负荷的非平稳时间序列预测方法、装置及相关设备。该方法包括获取电力负荷的时间序列数据，并对时间序列数据进行预处理，得到训练数据；采用离散小波变换对训练数据的电力负荷数据进行分解，得到低频子序列和高频子序列；分别基于低频子序列和高频子序列训练初始ARIMAXLSTM模型，得到目标ARIMAX模型和目标LSTM模型；获取待预测电力负荷的目标特征指标，并将目标特征指标分别输入目标ARIMAX模型和目标LSTM模型进行电力负荷预测，得到待预测电力负荷的低频预测数据和高频预测数据；对低频预测数据和高频预测数据均进行小波重构和反标准化，并对结果进行叠加，得到待预测电力负荷的最终预测结果。
电力负荷平稳时间序列预测方法装置相关设备

[发明专利]一种膨化结晶机的运行状态实时评估方法及系统-CN202210281681.8有效
发明人：张光寿;甘德淮;王新民;谭国荣;万小伟;贺圣强 -专利权人：广东宏大韶化民爆有限公司
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种膨化结晶机的运行状态实时评估方法及系统，实时获取运行参数序列和物料属性参数序列；通过物料属性参数序列动态初始化滑动窗口，以滑动窗口搜索出物料属性参数序列中数据波动最大位置；取在物料属性参数序列中数据波动最大位置的滑动窗口内的数据构成第一子序列，取运行参数序列内的数据作为第二子序列；根据第一子序列和第二子序列的相似度和设备运行状态结果的关系输出对应的设备运行状态结果。够在敏感度高、采样频率高的环境下，快速的根据物料的物理量变化快速获得设备的运行状态，提高了设备的评估的实时性和精准性，提取的数据的抗干扰性强，能够保证了设备评估稳定性。
一种膨化结晶运行状态实时评估方法系统

[发明专利]估计在数据流中接收的数据子帧的定时位置的方法和装置-CN99121371.8无效
发明人：周海 -专利权人：朗迅科技公司
申请日： 1999-10-12 - 公布日： 2003-12-24 - 主分类号： H04B7/005 文献下载
摘要：一种估计在数据流中接收的数据子帧的定时位置的方法和设备，其中包括多个位的每个数据子帧具有在固定位置的一个训练序列。接收机包括电路，该电路关于每个接收的数据子帧用于估计训练序列的定时位置的至少一个位置，并且相关每个均衡的数据子帧。其中估计训练序列的定时位置的多个位置，对于每个接收的数据子帧，接收机电路确定具有最高值的相关结果并保持与具有最高值的相关结果有关的均衡的数据子帧。
估计数据流接收数据定时位置方法装置

[发明专利]一种基于时间序列的量子纠缠数据传输方法及装置-CN202010192447.9在审
发明人：林锑杭 -专利权人：莆田市烛火信息技术有限公司
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： H04B10/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列的量子纠缠数据传输方法，涉及量子力学应用领域，包括：首先，将处于量子纠缠状态的粒子对序列中的第一粒子序列设置于第一空间位置，并将粒子对序列中的第二粒子序列设置于第二空间位置；然后，在首颗第一粒子B0量子坍塌观测之后，依次根据数据Dj的数据状态，设定第一粒子Bi+1与第一粒子Bi的量子坍塌观测时间间隔；然后，根据第二粒子Ci+1与第二粒子Ci的量子坍塌观测时间间隔，解析数据Dj，获得数据序列Data。同时，本发明还公开一种基于时间序列的量子纠缠数据传输装置。本发明克服现有技术量子纠缠不能数据传输的误解，实现量子纠缠的数据传输，以便实现超光速数据传输。
一种基于时间序列量子纠缠数据传输方法装置

[发明专利]基于人工智能与物联网的配电箱远程监测系统-CN202310560137.1有效
发明人：郭新艳;张丽;郭景赞 -专利权人：山东欣瑞电气有限公司
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及基于人工智能与物联网的配电箱远程监测系统。该系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：根据各用户对应的电流序列中每两个相邻电流数据之间的差异情况，得到对应的功率评价指标，进而获得各用户对应的第一子序列和第二子序列；根据各用户对应的第一子序列和第二子序列中功率评价指标的分布情况，得到各用户对应的第一子序列和第二子序列之间的相似指标，确定了类别数，进而对所有用户进行分组获得各类用户；根据各类用户在预设时间段内各采集时刻的电流数据，预测各类用户下一时刻的电流数据。本发明提高了电流数据监测结果的可信度。
基于人工智能联网配电箱远程监测系统

[发明专利]基于GAN的带有结构约束的时序图数据生成方法及系统-CN202211638436.4有效
发明人：李松;齐逸岩;刘力铭;幺宝刚 -专利权人：粤港澳大湾区数字经济研究院（福田）
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于GAN的带有结构约束的时序图数据生成方法及系统，基于GAN网络结构，使用时序图序列生成网络生成模拟时序图序列数据，对目标领域的真实时序图采样获得真实时序图序列数据，使用时序图序列判别网络获得模拟时序图序列数据与真实时序图序列数据之间的第一损失值，并比较模拟时序图序列数据的子图分布距离值、真实时序图序列数据的子图分布距离值，获得第二损失值，根据第一损失值和第二损失值优化时序图序列生成网络，训练时时序图序列生成网络能学习真实时序图的子图分布，使得训练好的时序图序列生成网络能够生成与真实时序图逼近的、高质量的时序图数据。
基于 gan 带有结构约束时序数据生成方法系统

[发明专利]负荷预测方法及装置-CN202011346134.0有效
发明人：赵蕾 -专利权人：新智数字科技有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了负荷预测方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：获取预测时段前的序列模式以及序列模式中的目标子序列，序列模式包括各个历史负荷数据各自携带的聚类标识；从序列模式中确定目标子序列的匹配子序列；根据目标子序列和预测时段之间的序列长度、各个匹配子序列以及序列模式，确定预测时段的至少一个目标聚类标识；根据各个目标聚类标识、各个历史负荷数据以及各个历史负荷数据各自携带的聚类标识，确定预测时段的负荷数据本发明提供的技术方案通过历史负荷数据携带的聚类标识，从历史负荷数据中找到与预测时段的负荷相似的负荷数据，提高了负荷预测的准确性，同时无需进行时间序列模型训练，提高了负荷预测的效率。
负荷预测方法装置

[发明专利]语音声调的识别方法和装置-CN201210088946.9无效
发明人：韩卫生;谢凌云;潘兴德;章斯宇;孟子厚 -专利权人：北京中传天籁数字技术有限公司
申请日： 2012-03-29 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：所述方法包括：采集语音数据；将所述语音数据中的音节的基音序列进行分割，分别得到第一子基音序列、第二子基音序列和第三子基音序列；将所述第一子基音序列、第二子基音序列和第三子基音序列分别取均值/中值，得到第一子均值/中值，第二子均值/中值和第三子均值/中值；根据所述第一子均值/中值，第二子均值/中值和第三子均值/中值判断语音声调。
语音声调识别方法装置

[发明专利]一种基于动态网格划分的时序数据趋势特征提取方法-CN202110054385.X有效
发明人：杨皓杰;杨雨;孙丰诚 -专利权人：杭州安脉盛智能技术有限公司
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明提出一种基于动态网格划分的时序数据趋势特征提取方法，包括以下步骤：设定目标数N，根据时序数据的密度分布动态划分网格，将时序数据的时间和值分别划分为m段和n段；遍历每个网格内的局部数据，采用线性分割计算距离的方式，获取关键特征点的优先级队列；汇总各网格中提取的关键特征点的优先级队列，得到原数据的一维特征子序列S1；根据目标数N，在时间序列中等间隔的抽取数据点，得到原数据的一维趋势子序列S2；整合特征子序列S1和趋势子序列S2得到用于数据挖掘的新序列S。本发明可用少量数据点保留时序数据中的关键特征点和趋势信息，提高后续数据建模分析的效率和准确性。
一种基于动态网格划分时序数据趋势特征提取方法

[发明专利]服务异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210237284.0在审
发明人：宋宇;黄生平;刘作蕊;李娇娇 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：所述方法包括：获取待检测的服务数据时间序列；根据服务数据时间序列对应的多个数据切分点，将服务数据时间序列拆分为多个子服务数据时间序列；根据各子服务数据时间序列对应的数据特征向量，确定异常检测信息，并采用异常检测信息，构建不同异常数据类型各自对应的异常检测模型；基于各异常检测模型，分别对各子服务数据时间序列进行数据检测，将各子服务数据时间序列的异常数据信息，作为服务数据时间序列的服务异常检测结果。采用本方法实现了基于模型参数对服务异常进行有效识别，无需人工标注数据，能够根据具体业务场景灵活调整阈值，且具有良好的可解释性。
服务异常检测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种多模态高压开关的感知方法及相关装置-CN202310188281.7在审
发明人：张杰明;高宜凡;李波;刘洋;陈显超;陈展尘;陈益哲;梁妍陟;陈金成;陈忠颖 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司肇庆供电局
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本申请公开了一种多模态高压开关的感知方法及相关装置，包括：获取高压开关状态检测传感器的检测数据以及图像数据，将检测数据和图像数据进行结合并通过引入开关状态权重矩阵判断高压开关的状态；将开关权重矩阵进行二进制编码得到二进制时间序列和环境因素权重矩阵，通过小波分解技术将二进制时间序列分解成若干个平稳时间子序列；通过平稳时间子序列对预测网络模型进行训练，将二进制时间序列输入到训练好的预测网络模型中，得到预测时间子序列；对预测时间子序列进行序列重构，得到预测时间重构序列，将预测时间重构序列引入到环境因素权重矩阵中，得到开关状态预测序列，从而解决了现有技术对高压开关状态检测和预测精度较差的问题。
一种多模态高压开关感知方法相关装置