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[发明专利]一种基于大数据分析模型的帮扶指数管理系统-CN201810703902.X在审
发明人：刘涛;吕婧;辛北军;张岩;张少杰;吴敬道;胡向旭;曹宏涛 -专利权人：甘肃万维信息技术有限责任公司
申请日： 2018-07-01 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明涉及计算机通信技术领域，特别是一种基于大数据分析模型的帮扶指数管理系统。由帮扶基础数据组成，帮扶基础数据分为贫困数户数与贫困人口数、主要致贫原因、已脱贫户数与脱贫人口数和贫困户人均纯收入等扶贫信息；所述帮扶基础数据通过使用Excel软件记录，Excel文本使用Excel二维码转换软件转化为扶贫二维码，保存扶贫二维码，通过手机扫描扶贫二维码查看帮扶基础数据。本发明实现对困难村帮扶施的全过程的监管，实时手机查询帮扶数据，实现了无纸化办公。数据更新时仅需导入新的二维码便可完成数据更新替换。所述帮扶基础数据以村或县为单位保存帮扶基础数据。便于数据分级管理。所述扶贫二维码导入电脑进行帮扶基础数据导入和备份。大幅减少数据丢失风险。
基础数据二维码分析模型管理系统数据更新大数据计算机通信技术数据分级管理手机查询手机扫描数据丢失转换软件保存备份纸化替换文本办公记录监管电脑转化

[发明专利]一种用于工业控制系统网络流量的降维方法及电子设备-CN202210952003.X在审
发明人：谢盈;高星;李世鹏;刘政奇;丁旭阳 -专利权人：西南民族大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于工业控制系统网络流量的降维方法及电子设备，包括以下步骤：获取用于表示各个样本点的样本矩阵；获取样本矩阵中每列的权重；将样本矩阵中的列向量重新排序，得到新的样本矩阵；获取降维维数m；取新的样本矩阵中前m维列向量作为降维后的数据，将降维后的数据进行分类检测；判断降维后的数据对应的分类准确率是否满足要求，若是则输出并采用当前的降维维数m对待降维工业控制系统网络流量对应的新的样本矩阵进行降维；否则放大入侵检测模型的总计算量更新降维维数本发明解决了网络流量数据的高维度带来的高复杂度计算与工业控制系统的实时性需求相矛盾的问题。
一种用于工业控制系统网络流量方法电子设备

[发明专利]一种多维数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910472215.6在审
发明人：盛捷来;季纺纺 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2019-05-31 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种多维数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取待处理数据，所述待处理数据为具有多类别属性的多维数据；将所述待处理数据进行降维处理得到目标维度数据，根据所述目标维度数据确定所述待处理数据的类别属性数，如此，通过降维处理可以准确的确定待处理数据的类别属性数；进一步的，根据所述类别属性数对所述待处理数据进行聚类分析，得到与所述类别属性数对应的聚类中心及数据类别；根据每一所述数据类别对应的聚类中心，确定所述数据类别对应的类别属性
一种多维数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种电商企业访客行为的风险分群方法和系统-CN202211564435.X在审
发明人：吴江煌;陈永华;吴少华;连慧奇;宋峥晨;许佳裕 -专利权人：厦门美亚亿安信息科技有限公司
申请日： 2022-12-07 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明公开了一种电商企业访客行为的风险分群方法和系统，包括获取电商企业的访客数据，并对访客数据进行清理，获取标准化数据；根据输入特征变量的数量对标准化数据进行初步降维处理，确定最优降维数，并将初步降维处理后的数据进一步降维至最优降维数；确定最优聚类数目，并根据最优聚类数目对降维后的数据进行聚类；对聚类后的分群结果加上离群值访客群体进行特征分析，确定分群结果类别。
一种企业访客行为风险分群方法系统

[发明专利]基于迁移学习的模型建立方法、装置、设备及存储介质-CN201910993029.7有效
发明人：廖希洋 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能领域，提供一种基于迁移学习的模型建立方法、装置、设备及存储介质，方法包括：将第一研究数据和第二研究数据合并成目标多中心研究数据；分析所述目标多中心研究数据得到第一数据集和第二数据集；通过预置的阈值化双边岭比准则TDRR算法分析所述目标多中心研究数据，获得特征空间维数；根据所述特征空间维数对所述第一数据集和所述第二数据集进行基于最大均值差的降维迁移学习，获得降维数据；通过预置的分类算法和所述降维数据训练初始模型采用本方案，能够提高经过模型处理后的数据可靠性。
基于迁移学习模型建立方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法-CN202210009917.2在审
发明人：何瑶;舒坤贤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于基因表达数据分析领域，具体涉及一种基于深度自动编码器的基因表达数据聚类方法；该方法包括：获取基因表达数据；对基因表达数据进行预处理，得到mRNA数据；将mRNA数据输入到训练好的深度自动编码器中，得到降维后的mRNA数据；采用mclust包确定降维后的mRNA数据的聚类簇数；根据聚类簇数，采用k‑means聚类算法对降维后的mRNA数据进行聚类，得到聚类结果；本发明采用mclust包确定聚类簇数，避免了人为设置聚类簇数的局限性，聚类结果更准确；将深度自动编码器与聚类方法相结合，加快了聚类运算速度，且有效地提升了聚类的效果，具有良好的应用前景。
一种基于深度自动编码器基因表达数据方法

[发明专利]无线发送装置、无线接收装置以及前置码序列分配方法-CN201080010159.1无效
发明人：齐藤佳子;三好宪一;今村大地 -专利权人：松下电器产业株式会社
申请日： 2010-03-01 - 公布日： 2012-02-01 - 主分类号： H04B7/02 文献下载
摘要：公开了无论从无线发送装置的哪个天线发送了的前置码序列被检测的情况下，都能够可靠地确定空间分集的维数，将数据信号正常地解码的无线发送装置。在该装置中，决定单元(101)决定与空间分集的维数为相同数的前置码序列，并且决定空间分集的维数以上的发送块区间，分配单元(102)在与空间分集的维数为相同数的天线中，在发送块区间内对各个天线依序分配与空间分集的维数为相同数的前置码序列
无线发送装置接收以及前置序列分配方法

[发明专利]一种快速统计重复次数方法、装置及存储介质-CN201910298429.6在审
发明人：郭鸿程 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2019-08-23 - 主分类号： G06F12/02 文献下载
摘要：该方法包括：根据预设算法将每一个目标数据转换为字符串，对所述字符串进行进制换算，得到一个十进制的整数序列；依次读取所述整数序列的每个十进制数，判断预设二维数组的第一维度中是否存在所述十进制数，若存在，则在所述第一维度的十进制数对应的第二维度的元素的数值上加1；若不存在，则将该十进制数增加到所述预设二维数组的第一维度中，并将新增的第一维度的十进制数对应的第二维度的数值赋值为1；从所述二维数组中筛选出第二维度数值不为零的元素组成新的二维数组，将该新的二维数组发送给用户利用本发明，加快了统计重复数据的速度，减少了空间内存的消耗。
维度二维数组十进制数存储介质整数序列字符串预设电子装置空间内存目标数据依次读取预设算法元素组成重复数据统计十进制重复换算进制筛选消耗转换

[发明专利]基于孵化间环境数据的孵化异常报警方法-CN202310511308.1有效
发明人：朱娟;赵敏;耿兵;程永玲;龙水义;郭吉利;赵帅兵;苏世达;王冠军;刘敏;孙晓宗 -专利权人：海阳市辛安镇畜牧兽医站
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于孵化间环境数据的孵化异常报警方法，属于数据处理技术领域；包括以下步骤：获取孵化房间中的每个孵化周期内待分析的第一孵化环境数据序列和正常的第二孵化环境数据序列；根据所述邻域半径和所述第一孵化环境数据序列的关联积分获取第一孵化环境数据序列对应的第一关联维数；获取正常的第二孵化环境数据序列对应的第二关联维数；当第一孵化环境数据序列为异常数据时发出异常报警。本发明通过关联维数将正常数据、异常数据和噪声数据进行分类，排除了噪声数据的影响，避免现有的报警方法没有考虑到噪声数据的影响，出现误发报警信号的现象。
基于孵化环境数据异常报警方法

[发明专利]高维数据降维方法及装置-CN201410379941.0有效
发明人：张世明;袁明轩;曾嘉 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2014-08-04 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种高维数据降维方法及装置，应用于数据处理技术领域。在本发明实施例中，先确定高维数据对象中任意两个数据之间的优先关系以得到优先关系图，然后根据该优先关系图进行图染色操作以获取本征低维空间的本征维数，最后根据该优先关系图执行确定优先序列组、编码和组成本征低维空间的数据向量这样就可以把高维数据对象映射到本征低维空间，且在这个过程中确定本征维数和优先序列组时，都是根据优先关系图得到的，使得最终得到的本征低维空间可以很好地反映高维空间中高维数据的优先关系特征。
数据方法装置

[发明专利]一种基于核半监督判别分析的语音情感识别方法-CN201310549224.3有效
发明人：郑文明;徐新洲;赵力;魏昕;余华;黄程韦;刘健刚 -专利权人：东南大学
申请日： 2013-11-07 - 公布日： 2014-01-29 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核半监督判别分析的语音情感识别方法，对经预处理的语音样本中语音情感特征提取后，进行特征筛选、KSDA维数约简和分类。在训练阶段，对全监督训练样本集使用KSDA进行维数约简，将表示训练样本不同关系信息的嵌入图结合起来，并使用核化数据映射，实现对语音情感特征维数约简的优化，再用低维样本训练多类SVM分类器；在测试阶段，依次使用训练阶段特征筛选得到的特征及维数约简得到的数据映射方式与现有方法相比，本发明的方法在语音情感特征维数约简中增加了降维的有效性，使语音情感识别系统的识别率性能得到了提升。
一种基于监督判别分析语音情感识别方法

[发明专利]一种应用于生产管理的数据分类识别方法-CN202310851485.4有效
发明人：秦炎 -专利权人：南通二进制软件科技有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种应用于生产管理的数据分类识别方法，包括：获取生产线上设定时间内的数据矩阵；根据数据矩阵中每一行数据得到所述数据矩阵的整体特征；根据时间延迟量以及相空间的嵌入维数得到所述相空间的多个相点；获取不同嵌入维度下的最小空间单元，根据各个最小空间单元内所有相点之间的欧氏距离得到搜索半径的取值范围；获取不同搜索半径对应的关联维数，进而得到每个嵌入维数的变化曲线；根据所有变化曲线的斜率得到特征区间以及最佳关联维数，得到数据矩阵的局部特征；使用历史数据的局部特征和整体特征训练分类神经网络；使用分类神经网络判断数据类型。
一种应用于生产管理数据分类识别方法

[发明专利]对抗样本检测方法、装置、电子设备和介质-CN202310896491.1在审
发明人：林师言;高航;高福星;林朝文 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2023-07-20 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：提供了一种对抗样本检测方法、装置、电子设备和介质，可以应用于人工智能技术领域和大数据技术领域。获取图像数据；基于所述图像数据，选择N个局部邻域，其中，N为正整数；对于所述N个局部邻域中的每一个：进行第一预处理，获取局部维数特征；基于所述局部维数特征，利用第一参数估计方法，获取局部维数估计值；将N个局部维数估计值进行聚合，获取聚合估计值；以及基于所述聚合估计值，利用预先训练的分类器模型获取对抗样本检测结果。
对抗样本检测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种基于K-Means的电梯维保质量分析方法-CN202011026413.9有效
发明人：潘健鸿;张欢;朱继青;张莉君;李伟程;邹山青;卢燕标;邱梦华 -专利权人：福建省特种设备检验研究院
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于K‑Means的电梯维保质量分析方法，其包括如下步骤：S1，获取电梯维保的检验记录数据、设备档案数据、维保单位数据、品牌数据以及不合格项数据；S2，统计各维保单位各月合格数、设备数、不合格数以及检验记录数；S3，计算各维保单位各月度首次检验不合格率，构建月度首次检验不合格率细分模型输入表；S4，应用K‑Means算法，对模型输入数据进行聚类；S5，采用指标Silhouette_Score对比选择出最优聚类模型；S6，对比分析最优聚类模型中的品牌、使用年限、安装公司、不符合项分布；S7，通过比对最优聚类结果，不合格率较高的维保单位，并找出其质量较低的影响因素。从多角度剖析维保单位首次检验不合格率低下的原因，为电梯检验与安全监察工作提供标靶。
一种基于 means 电梯质量分析方法

[发明专利]一种结合降维和认知引力模型的人脸表情识别方法-CN201510467926.6有效
发明人：文贵华;孙亚新 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2015-07-31 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：训练过程包含步骤：(1)使用基于金字塔的梯度方向直方图提取训练样本的特征；(2)训练增强型长程相关反馈维数约减方法，获得维数投影映射；并将训练数据从高维空间映射到低维空间；(3)计算训练样本的质量；测试过程包含步骤：(1)使用基于金字塔的梯度方向直方图提取训练样本的特征；(2)根据训练阶段获得的维数投影映射对测试数据降维；(3)计算测试数据的质量；(4)计算测试数据与训练数据之间的引力；(5)根据引力获得测试样本的类别
一种结合维和认知引力模型表情识别方法