专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种建筑用能模式分析与判定方法及系统-CN202111216980.5在审
  • 张承慧;刘澈;孙波 - 山东大学
  • 2021-10-19 - 2022-01-04 - G06Q50/06
  • 本公开提出了一种建筑用能模式分析与判定方法及系统,方法包括如下步骤:对历史建筑日负荷曲线进行聚类,以获得建筑用能模式和每一种用能模式对应的典型日负荷曲线;根据聚类结果,以外部影响因素作为输入,对应的建筑用能模式标签作为输出,利用随机森林构建用能模式分类器,根据分类器评估获得影响建筑用能模式的关键外部影响因素;获取当前建筑的外部影响因素,通过用能模式分类器输出建筑用能模式,根据用能模式实现建筑用能的智能化调控。本公开对同一用户不同日期的历史能耗进行聚类和再分类获取建筑能耗模式和影响用户行为的关键因素,对能量管理系统的优化和相关政策的制定起到关键性的引导作用。
  • 一种建筑模式分析判定方法系统
  • [发明专利]基于神经网络的异常定位方法、系统、设备及存储介质-CN202111197387.0在审
  • 吴毓霖;代本辉 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2021-10-14 - 2021-12-21 - G06N3/04
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提出一种基于神经网络的异常定位方法、系统、设备及存储介质,该方法包括:获取目标业务系统预处理后的当前故障告警信息;根据预处理后的当前故障告警信息和训练后的受限玻尔兹曼机模型,获取当前关键特征;根据当前关键特征和训练后的故障预测神经网络模型,获取风险预测等级和异常位置信息;根据风险预测等级和异常位置信息,对目标业务系统进行预告警。本发明实施例中通过受限玻尔兹曼机提取故障告警信息中的关键特征,通过对故障告警因素进行概率处理,能够得到影响目标业务系统异常的关键因素,从而提高了后续对目标业务系统的异常定位精度。
  • 基于神经网络异常定位方法系统设备存储介质

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