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[发明专利]编码方法、编码装置、解码方法和解码装置-CN201710780153.6在审
发明人： C·吉斯科特;G·拉罗彻 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-01-11 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：该编码方法包括获得要编码的图像部分要使用的运动信息预测结果的目标数量；以及使用所获得的目标数量来生成运动信息预测结果的集合。该集合是通过以下步骤所生成的获得运动信息预测结果的第一集合；通过除去重复的运动信息预测结果来修改运动信息预测结果的第一集合以获得包含第一数量的运动信息预测结果的运动信息预测结果的缩减集合；将运动信息预测结果的第一数量与所获得的目标数量进行比较；以及在第一数量低于目标数量的情况下，获得附加运动信息预测结果，并且将该附加运动信息预测结果添加至运动信息预测结果的缩减集合。
编码方法装置解码

[发明专利]编码方法、编码装置、解码方法和解码装置-CN201710781118.6在审
发明人： C·吉斯科特;G·拉罗彻 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-01-11 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： H04N19/52 文献下载
摘要：该编码方法包括获得要编码的图像部分要使用的运动信息预测结果的目标数量；以及使用所获得的目标数量来生成运动信息预测结果的集合。该集合是通过以下步骤所生成的获得运动信息预测结果的第一集合；通过除去重复的运动信息预测结果来修改运动信息预测结果的第一集合以获得包含第一数量的运动信息预测结果的运动信息预测结果的缩减集合；将运动信息预测结果的第一数量与所获得的目标数量进行比较；以及在第一数量低于目标数量的情况下，获得附加运动信息预测结果，并且将该附加运动信息预测结果添加至运动信息预测结果的缩减集合。
编码方法装置解码

[发明专利]编码方法、编码装置、解码方法和解码装置-CN201710780662.9有效
发明人： C·吉斯科特;G·拉罗彻 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-01-11 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： H04N19/52 文献下载
摘要：该编码方法包括：获得要编码的图像部分要使用的运动信息预测结果的目标数量；以及使用所获得的目标数量来生成运动信息预测结果的集合。该集合是通过以下步骤所生成的：获得运动信息预测结果的第一集合；通过除去重复的运动信息预测结果来修改运动信息预测结果的第一集合以获得包含第一数量的运动信息预测结果的运动信息预测结果的缩减集合；将运动信息预测结果的第一数量与所获得的目标数量进行比较；以及在第一数量低于目标数量的情况下，获得附加运动信息预测结果，并且将该附加运动信息预测结果添加至运动信息预测结果的缩减集合。
编码方法装置解码

[发明专利]编码方法、编码装置、解码方法和解码装置-CN201710780126.9有效
发明人： C·吉斯科特;G·拉罗彻 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-01-11 - 公布日： 2020-03-03 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：该编码方法包括：获得要编码的图像部分要使用的运动信息预测结果的目标数量；以及使用所获得的目标数量来生成运动信息预测结果的集合。该集合是通过以下步骤所生成的：获得运动信息预测结果的第一集合；通过除去重复的运动信息预测结果来修改运动信息预测结果的第一集合以获得包含第一数量的运动信息预测结果的运动信息预测结果的缩减集合；将运动信息预测结果的第一数量与所获得的目标数量进行比较；以及在第一数量低于目标数量的情况下，获得附加运动信息预测结果，并且将该附加运动信息预测结果添加至运动信息预测结果的缩减集合。
编码方法装置解码

[发明专利]编码方法、编码装置、解码方法和解码装置-CN201710780655.9有效
发明人： C·吉斯科特;G·拉罗彻 -专利权人：佳能株式会社
申请日： 2012-01-11 - 公布日： 2020-03-03 - 主分类号： H04N19/52 文献下载
摘要：该编码方法包括：获得要编码的图像部分要使用的运动信息预测结果的目标数量；以及使用所获得的目标数量来生成运动信息预测结果的集合。该集合是通过以下步骤所生成的：获得运动信息预测结果的第一集合；通过除去重复的运动信息预测结果来修改运动信息预测结果的第一集合以获得包含第一数量的运动信息预测结果的运动信息预测结果的缩减集合；将运动信息预测结果的第一数量与所获得的目标数量进行比较；以及在第一数量低于目标数量的情况下，获得附加运动信息预测结果，并且将该附加运动信息预测结果添加至运动信息预测结果的缩减集合。
编码方法装置解码

[发明专利]一种电价预测方法及相关装置-CN201810729659.9在审
发明人：曾云;殷豪;刘哲;黄圣权 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-05 - 公布日： 2018-10-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种电价预测方法，可以将历史电价数据通过模态分解算法进行分解，得到多个离散模态，从而对每个离散模态利用优化的预测模型进行预测，可以得到对应每个离散模态的预测结果，将每个预测结果进行叠加即可得到电价的预测结果由于将高度非线性的历史电价数据进行模态分解，再对模态分解结果进行预测，对于每个分解结果而言，预测过程可以避免高度非线性的问题，因此每个离散模态的预测结果就会更准确，将每个预测结果进行叠加即可得到基于历史电价数据的实际预测结果，从而可以使实际的预测结果也更加准确。本申请还提供了一种电价预测系统、装置及计算机可读存储介质，同样可以实现上述有益效果。
预测结果电价离散模预测高度非线性模态分解分解叠加计算机可读存储介质数据通过相关装置预测模型预测系统对模算法申请优化

[发明专利]产品销量预测方法及装置-CN202111145771.6在审
发明人：俞宏福;卢阳光;张明 -专利权人：三一重机有限公司
申请日： 2021-09-28 - 公布日： 2022-01-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种产品销量预测方法及装置，所述方法包括：将影响因素数据输入至产品销量预测模型，得到产品销量预测模型输出的产品销量预测结果；其中，产品销量预测模型是基于产品样本数据以及产品样本数据对应的产品销量结果训练得到的；产品销量预测模型用于基于至少两种机器学习模型分别得到影响因素数据对应的初始销量预测结果，并对所有初始销量预测结果进行融合，得到产品销量预测结果。本发明不仅能够快速得到产品销量预测结果，而且由于产品销量预测结果是对至少两种机器学习模型分别对应的初始销量预测结果进行融合后得到的，从而可以保证产品销量预测结果的稳定性和准确性。
产品销量预测方法装置

[发明专利]一种基于多指标数据的消防员危险性预警方法及穿戴设备-CN202310830138.3在审
发明人：李勇峰;陈华杰;黄娟;杨雨琼 -专利权人：北京理工大学珠海学院
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G08B21/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多指标数据的消防员危险性预警方法及穿戴设备，该方法包括：采集环境数据和生命体征数据并对其进行预处理和标准化处理；构建神经网络预测模型，更新神经网络预测模型内部参数，并获取不同内部参数下神经网络预测模型的环境预测结果和身体状态预测结果；采用加权平均法获取最终的环境预测结果和最终的身体状态预测结果；根据最终的环境预测结果和最终的身体状态预测结果执行预警警告。本发明采用加权平均法融合了不同内部参数神经网络预测模型的预测结果，使获取的最终预测结果更加准确，并且能根据最终的预测结果确定危险性等级，进而对消防员给予有效的预警警告。
一种基于指标数据消防员危险性预警方法穿戴设备

[发明专利]关系预测及问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202111008918.7有效
发明人：李杨;唐呈光;付彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种关系预测及问答方法、装置、电子设备及计算机存储介质，其中，所述关系预测方法包括：获取输入的问题数据及所述问题数据对应的图节点数据；基于所述图节点数据，通过关系预测模型的第一关系预测分支和第二关系预测分支分别对所述问题数据中的实体数据之间的关系进行预测，获得对应的第一关系预测结果和第二关系预测结果，其中，所述第一关系预测结果为词级别的预测结果，所述第二关系预测结果为关系级别的预测结果；根据所述第一关系预测结果和所述第二关系预测结果，确定所述问题数据对应的实体关系通过本发明实施例，可获得较为准确的实体数据间的关系预测结果。
关系预测问答方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]基于机器学习来提供预测结果的方法及系统-CN201710016236.8在审
发明人：黄晶;陈雨强 -专利权人：第四范式（北京）技术有限公司
申请日： 2017-01-10 - 公布日： 2018-07-17 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：提供一种基于机器学习来提供预测结果的方法及系统，所述方法包括：(A)获取待预测样例的属性信息以及在待预测样例之前发生的历史样例的属性信息；(B)获取所述历史样例关于预测问题的结果信息，其中，针对所述历史样例之中不具有关于预测问题的真实结果的历史样例，将历史样例的预测结果作为历史样例的结果信息；(C)基于获取的待预测样例的属性信息、所述历史样例的属性信息以及所述历史样例的结果信息来生成待预测样例的预测样本；(D)利用基于机器学习技术训练出的预测模型，针对待预测样例的预测样本来提供待预测样例的预测结果。根据所述方法和系统，能够适当地参考历史样例和待预测样例这两者来针对待预测样例给出预测结果。
预测预测结果属性信息基于机器结果信息技术训练系统提供预测模型地参考学习样本

[发明专利]风速预测方法、系统及计算机存储介质-CN202210609397.9在审
发明人：王泽平 -专利权人：云从科技集团股份有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种风速预测方法、装置及计算机存储介质，包括采集目标区域在当前时段的风速数据；根据目标区域在当前时段的风速数据，执行分别执行线性预测和非线性预测，获得目标区域在预测时段的线性特征预测结果和非线性特征预测结果，其中，预测时段接续所述当前时段；根据目标区域在预测时段的线性特征预测结果、非线性特征预测结果，获得目标区域在预测时段的风速预测结果。据此，本申请通过非线性和线性的多维度预测方式，可有效提高风速预测结果的准确性。
风速预测方法系统计算机存储介质

[发明专利]数据预测及模型训练的方法、装置、设备、介质及产品-CN202210290742.7在审
发明人：田甘迅;雷成军;崔力娟;张彦辉;王丛;林荣逸 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本公开提供了一种数据预测及模型训练的方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及AI医疗以及智能搜索领域。具体实现方案为：获取查询信息；对所述查询信息进行关键词匹配，确定第一预测结果；调用文本分类模型对所述查询信息进行预测，得到第二预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果，得到目标预测结果。通过本公开利用关键词词表对查询信息进行预测，得到高准确率的第一预测结果，同时利用文本分类模型对查询信息进行预测得到的第二预测结果，能够提供目标预测结果的全面性。
数据预测模型训练方法装置设备介质产品

[发明专利]一种基于机器学习的储层预测方法及系统-CN202211701945.7有效
发明人：贺燕冰;黄君;张晓丹;于峻石;付浩;孙国飞;王文文;廖秀明;冯馨平;魏勇 -专利权人：成都捷科思石油天然气技术发展有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的储层预测方法及系统，属于储层预测技术领域，所述方法包括如下步骤：获取带有孔隙度数据标签信息的地震相训练数据集；分别构建轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；得到训练好的轻量级地震相预测网络和孔隙度预测网络；将待预测的地震相图片输入训练好的轻量级地震相预测网络，得到地震相预测结果图和孔隙度初始预测结果；基于地震相预测结果图对孔隙度初始预测结果相控约束，得到基于相控的孔隙度预测结果；基于孔隙度预测结果，得到储层预测结果；所述系统用于实现所述方法记载的储存预测方法；本发明解决了在成本和样本不足条件下难以实现准确预测储层的问题。
一种基于机器学习预测方法系统

[发明专利]基于神经网络的流量预测的方法、装置、设备和介质-CN201811506320.9在审
发明人：刘翔宇 -专利权人：中国移动通信集团四川有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2018-12-10 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于神经网络的流量预测的方法、装置、设备和介质。该方法包括：将历史用户样本和历史网络样本作为训练样本，将历史用户流量数据和历史网络流量数据作为目标数据，训练流量模型，得到预测模型；根据预测模型，对用户预测样本以及网络预测样本进行学习，得到用户预测结果和网络预测结果；基于用户预测结果和网络预测结果，得到流量预测结果。根据本发明的实施例，能够得到更加精准的流量预测结果。
基于神经网络流量预测方法装置设备介质

[发明专利]文本分类的预测方法、装置和电子设备-CN202210328495.5在审
发明人：刘广鹏;王建辉;熊涛;吕超;杜新凯 -专利权人：阳光保险集团股份有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明提供了一种文本分类的预测方法、装置和电子设备，包括：获取待处理文本；将该待处理文本输入至预先训练完成的分类预测模型中，得到待处理文本对应的初步预测结果；对初步预测结果进行评价，如果评价结果指示初步预测结果正确，根据预设的正则表达式，对初步预测结果进行过滤处理，得到过滤后的预测结果，该正则表达式用于指示文本分类预测错误的文本的特征；将过滤后的预测结果指示的文本类别，确定为待处理文本的文本类别。该方式中，首先通过分类预测模型对待处理文本的文本类别进行初步预测，再对初步预测结果进行二次评估，并通过正则表达式对评估为正确的结果进行过滤，将过滤后的分类结果输出，从而提升了文本类别预测的准确度。
文本分类预测方法装置电子设备