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[发明专利]一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法-CN202310528162.1在审
发明人：闫纪红;胡佳宁;张明阳 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种考虑多维影响因素的航空产品加工质量预测方法，涉及加工质量预测领域。本发明是为了解决现有航空产品加工质量预测方法预测精度低、缺少有效关联整合的完整数据和无法统一预测航空产品加工质量的问题。本发明包括：获取航空产品加工质量关联数据并进行预处理；将预处理后的数据滑动分组，将滑动分组后的数据分为训练集和测试集；构建质量预测模型，分别从横、纵向影响因素中学习质量数据特征并通过模型融合层将横纵特征融合，进而得到多输入质量预测模型；利用训练质量预测模型，对训练好的质量预测模型评价，性能最好的质量预测模型为多输入质量预测模型；利用多输入质量预测模型获得航空产品的加工质量。本发明用于预测航空产品加工质量。
一种考虑多维影响因素航空产品加工质量预测方法

[发明专利]一种空气质量预测方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202210144777.X在审
发明人：黄志能 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种空气质量预测方法、装置、计算机设备及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请通过空气质量预测模型的历史预测数据和实际的历史监测数据训练一个具有长短期记忆功能的预测模型，在进行空气质量预测时，先通过空气质量预测模型预测预定区域内的气象预测数据，再将空气质量预测模型预测的气象预测数据输入到长短期记忆预测模型，使得空气质量预测结果充分融合历史预测数据和实际的历史监测数据的特征，使得空气质量预测结果更加准确。此外，本申请还涉及区块链技术，空气质量预测结果可存储于区块链中。本申请结合了传统的数值模型和机器学习模型来预测空气质量，显著提高了空气质量预测的精度。
一种空气质量预测方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种软件质量预测方法-CN202011493240.1在审
发明人：王军;王超梁 -专利权人：郑州航空工业管理学院
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种软件质量预测方法，提供一种软件质量预测方法，包括以下步骤：将软件质量参数数据输入到软件质量预测模型中，所述软件质量参数数据包括高纯度聚类数据和低纯度聚类数据，所述高纯度聚类数据直接输入软件质量预测模型中，所述低纯度聚类数据通过CNN训练后输入软件质量预测模型中，所述软件质量预测模型为CNN‑LSTM模型；从所述软件质量预测模型中获取软件质量预测结果，本发明通过改进演化算法对软件质量参数数据进行准确划分，对不同属性的软件质量参数数据进行不同的处理，增加软件质量预测的准确度。
一种软件质量预测方法

[发明专利]图像质量评估模型的训练方法、图像质量评估方法及装置-CN202211310996.7在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：深圳须弥云图空间科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V10/98 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理技术领域，提供了图像质量评估模型的训练方法、图像质量评估方法及装置。该训练方法包括：获取训练图像和至少两个质量标注数据；将训练图像输入预设评估模型，得到预设评估模型的每个预测分支网络对应的质量预测数据；其中，预设评估模型包括串联的特征提取网络，至少两个特征提取网络后接有预测分支网络；基于每个预测分支网络预测出的质量预测数据和每个预测分支网络对应的质量标注数据，确定每个预测分支网络对应的损失值；基于每个预测分支网络对应的损失值，对预设评估模型的模型参数进行调整，得到符合预设训练结束条件的图像质量评估模型，该图像质量评估模型的性能较高，可以获取到准确的质量评估结果。
图像质量评估模型训练方法装置

[发明专利]一种质量在线预测系统-CN202310290722.4在审
发明人：吉春辉;白鑫磊;贠世悦 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：一种质量在线预测系统，解决了如何提升质量预测准确度的问题，属于工业产品质量预测领域。本发明包括；采集节点单元用于采集生产现场的生产参数数据及对应的质量参数真值数据；边缘节点单元用对采集到的生产参数数据进行预处理，获得质量预测模型的输入数据，输入至质量预测模型，质量预测模型输出相应的质量参数预测值，并与真值数据进行误差计算，获得模型预测准确度，发送云端节点单元，同时将输入数据与真值数据发送至云端节点单元；云端节点单元将输入数据及对应的真值数据进行缓存，利用缓存的数据对质量预测模型进行参数更新，并根据接收到的模型预测准确度，确定是否将质量预测模型下放到边缘节点单元中进行替换。
一种质量在线预测系统

[发明专利]焊接质量预测方法、装置和设备-CN202310754341.7在审
发明人：李璐璐;张寅;路名 -专利权人：大唐融合通信股份有限公司
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： B23K31/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种焊接质量预测方法、装置和设备，涉及焊接质量检测技术领域，方法包括：获取多组历史焊接数据并进行预处理，确定历史数据集；将历史数据集按照预设比例划分为训练集和测试集；对训练集进行模型训练，确定质量预测模型；在判断质量预测模型对测试集的预测精准度满足预设评估条件的情况下，确定目标质量预测模型；通过目标质量预测模型对目标焊接数据进行质量预测。采用本发明实施例提供的焊接质量预测方法可以实现通过目标质量预测模型对实时采集到的焊接数据进行实时预测，操作透明并且有着较高的计算效率和准确度。
焊接质量预测方法装置设备

[发明专利]一种城市小尺度空气质量指数预测方法与系统-CN201780005024.8有效
发明人：王绍鑫;陈矿;吴建东;曹袭亚;林爱德华·罗伯特 -专利权人：北京质享科技有限公司
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种城市小尺度空气质量指数预测方法与系统，方法为首先将城市区域以网格形式划分出多个待预测地点；然后获取各模型相关的历史数据，并基于历史数据：建立分别对应当前时刻预测以及未来一段时间中各时刻预测的时间预测模型，建立对指定坐标处进行空气质量预测的空间预测模型，建立表征交通数据和地理兴趣点数据与空气质量指数之间关系的动态预测模型，以及表征室内空气质量指数与室外空气质量指数之间关系的室内外预测模型；在进行预测时，对于任一实时时刻的任一待预测地点，将已建立的时间预测模型、空间预测模型、动态预测模型和室内外预测模型进行协同训练，以将所有模型的预测结果相融合，即得到各待预测地点在相应当前时刻和未来一段时间中各时刻的空气质量指数预测值
一种城市尺度空气质量指数预测方法系统

[发明专利]一种教学质量预测方法、装置、设备及产品-CN202111007848.3在审
发明人：房健;韩明涛 -专利权人：浪潮软件科技有限公司
申请日： 2021-08-30 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种教学质量预测方法、装置、设备及产品，涉及教育领域，该方法包括以下步骤：获取待预测学生的待预测视频信息；将待预测视频信息输入至学习信息识别模型中，得到学习信息识别模型输出的待预测学生的学习信息；将学习信息输入至学习质量分析模型中，得到学习质量分析模型输出的待预测学生的学习质量；将学习质量输入至学习成绩预测模型中，得到学习成绩预测模型输出的预测学习成绩；根据预测学习成绩，生成预测教学质量，本发明实现历史学习质量与历史学习成绩做关联分析，预测学生的学习成绩，提前指导学生短板，实现智能分析教学质量，智能预测学习成绩，支撑学生短板分析，提前预备，指导教学工作的开展。
一种教学质量预测方法装置设备产品

[发明专利]一种焦炭质量预测方法、装置及系统-CN201911090455.6在审
发明人：吴严;李城梁;梁二强 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-11-08 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种焦炭质量预测方法、装置及系统，其中方法包括：根据第一配合煤的检测数据和目标机理模型，预测焦炭的第一预测质量数据，其中，所述第一配合煤被炼制后形成所述焦炭；获取第一配合煤的煤岩图像，所述煤岩图像表征所述第一配合煤中的各个组分的含量；根据第一预测质量数据、上述煤岩图像、第一配合煤的检测数据和焦炭质量预测模型，获得所述焦炭的第二预测质量数据，其中，所述焦炭质量预测模型为经过训练后的人工智能AI模型。采用人工智能模型并结合大量配合煤的参数数据预测焦炭的质量数据，使焦炭质量预测模型的泛化能力更强，预测结果更加准确。
一种焦炭质量预测方法装置系统

[发明专利]基于混合双层模型融合的生产过程质量预测方法-CN202311108235.8在审
发明人：向峰;赵雨龙;陶飞;张萌;左颖;邹孝付 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2023-08-31 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于混合双层模型融合的生产过程质量预测方法，收集实时生产数据，并划分为训练集和测试集；构建整体式预测模型和分段式预测模型；整体式预测模型通过对生产全过程进行特征选择，并通过深度学习算法进行第一产品质量的预测；分段式预测模型将生产过程分为n个阶段，通过随机森林算法预测每个阶段的产品质量，并进行整合得到最终的第二产品质量的预测；将整体式预测模型和分段式预测模型作为Stacking融合模型的基学习器，并通过训练集和测试集进行5折交叉验证，以对Stacking融合模型进行训练；将待预测的生产数据输入训练好的Stacking融合模型，得到最终产品质量。
基于混合双层模型融合生产过程质量预测方法

[发明专利]一种空气质量指数的预测方法-CN202011433625.9在审
发明人：尚鹏;王博;侯增涛;付威廉;张笑千;杨德龙 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-12-10 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及空气污染预测技术领域，尤其涉及一种空气质量指数的预测方法，包括以下步骤：构造网络数据；构建空气质量指数预测模型，空气质量指数预测模型包括基于注意力的图卷积网络和长短期记忆神经网络；训练空气质量指数预测模型；利用训练好的空气质量指数预测模型对空气质量指数进行预测。本发明提出的一种空气质量指数的预测方法，解决了现有的预测方法的准确率不高的问题。
一种空气质量指数预测方法

[发明专利]空气质量预测模型训练方法、空气质量预测方法及装置-CN202011548395.0在审
发明人：韩金栋;刘浩 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本公开公开了空气质量预测模型训练方法、空气质量预测方法及装置，涉及深度学习、大数据等人工智能领域。具体实现方案为：根据多个区域之间的空间相关性信息，建立空气质量预测模型；根据多个区域之间的空气质量的观测值以及所述空气质量预测模型输出的多个区域的空气质量的预测值，对所述空气质量预测模型进行调整。本公开能够提高空气质量预测结果的准确性。
空气质量预测模型训练方法装置

[发明专利]一种基于深度学习模型的含分布式电源配电网电能质量预测方法-CN201811561834.4有效
发明人：翁国庆;龚阳光;舒俊鹏 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习模型的含分布式电源配电网电能质量预测方法，包括：电能质量历史数据获取，含电能质量影响因素变量数据和电能质量指标数据；电能质量历史数据预处理，含数据归一化、时间序列转换、训练数据和评估数据分割；电能质量长短时记忆神经网络，即LSTM预测模型确定，含LSTM预测模型构建、参数初始化、基于训练数据实现LSTM预测模型确定；基于评估数据的预测模型性能评估；未来时段系统电能质量指标预测。本发明的优点是：1、对含DG配电网的电能质量进行了有效预测；2、在处理时间序列预测问题上能获得更高的精度；3、充分考虑到了预测模型中各个特征输入变量的影响作用。
一种基于深度学习模型分布式电源配电网电能质量预测方法

[发明专利]一种上线软件系统的质量预测方法及装置-CN202110693234.9在审
发明人：彭杰 -专利权人：北京仁科互动网络技术有限公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明提供一种上线软件系统的质量预测方法及装置，其中方法包括：确定待质量预测的上线软件系统的特征信息；将所述待质量预测的上线软件系统的特征信息输入至质量预测模型，得到所述质量预测模型输出的上线软件系统的质量预测结果；其中，所述质量预测模型是基于开发过程中的待上线软件系统的特征信息构建样本数据后对预设回归模型进行训练得到的。本发明实施例实现了上线软件系统的质量预测的高精度以及不断动态调整数据以提升质量。
一种上线软件系统质量预测方法装置

[发明专利]一种多模型融合的深度学习的空气质量预测方法-CN201811210072.3有效
发明人：陈红倩;陈晚林 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2018-10-17 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种多模型融合的深度学习的空气质量预测方法，一、获取历史空气质量数据和气象数据；二、对历史空气质量数据进行缺失值插值及归一化处理；三、利用历史空气质量数据构建基于seq2seq的深度学习模型作为单因素预测模型；四、利用历史空气质量数据和气象数据构建基于双注意力机制的seq2seq深度学习模型作为多因素预测模型；五、将空气质量数据的单因素预测模型预测结果、多因素预测模型预测结果以及当前气象数据融入到xgboost提升树中进行回归计算，得到最终的空气质量数据的预测值，本发明方法能够提高空气质量数据的预测精度。
一种模型融合深度学习空气质量预测方法

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