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[发明专利]基于神经网络的预测方法及系统-CN201510810308.7在审
发明人：雍珊珊;王新安;郭到鑫;商亚洲;彭然 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2015-11-20 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本申请涉及基于神经网络的预测方法及系统，包括按照常规神经网络预测算法和常规神经网络分类算法对训练数据分别进行训练，分别得到预测模型和分类模型；将测试数据分别输入预测模型和分类模型，分别得到预测结果和分类结果；根据所述预测结果和所述分类结果的区间关系，确定所述预测结果的正确性；在确定出所述预测结果正确后，输出按所述预测模型预测的预测结果。本申请通过采用常规ANN预测算法与分类算法相结合，相互印证，筛选出不一致的结果，由此得到合适的预测模型，从而可以提高预测结果的准确性，并使得即使只有少量训练样本，由于结合了分类算法得到的分类结果予以判断
基于神经网络预测方法系统

[发明专利]基于支持向量机的预测方法及系统-CN201510811705.6在审
发明人：雍珊珊;王新安;郭到鑫;商亚洲;彭然 -专利权人：北京大学深圳研究生院
申请日： 2015-11-20 - 公布日： 2016-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及基于支持向量机的预测方法及系统，包括按照常规支持向量机预测算法和常规支持向量机分类算法对训练数据分别进行训练，分别得到预测模型和分类模型；将测试数据分别输入预测模型和分类模型，分别得到预测结果和分类结果；根据所述预测结果和所述分类结果的区间关系，确定所述预测结果的正确性；在确定出所述预测结果正确后，输出按所述预测模型预测的预测结果。本申请通过采用常规SVM预测算法与分类算法相结合，相互印证，筛选出不一致的结果，由此得到合适的预测模型，从而可以提高预测结果的准确性，并使得即使只有少量训练样本，由于结合了分类算法得到的分类结果予以判断
基于支持向量预测方法系统

[发明专利]基于分类网络的实时电价预测方法和装置-CN202211279552.1在审
发明人：孙财新;胥金平;申旭辉;李楠;潘霄峰;范文光;王鸿策 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能新能源股份有限公司山西分公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于分类网络的实时电价预测方法和装置，涉及电力市场申报决策技术领域，其中，该方法包括：获取历史电价数据，并根据历史电价数据生成训练数据；使用训练数据进行模型的训练，得到分类模型；使用分类模型对预测日的每个时刻进行分类预测，得到分类预测结果；基于分类预测结果对预测日每个时刻的短期功率预测值调整过程进行分类，得到调整分类结果；根据所调整分类结果统计预测日每个时刻对应的日前电价与实时电价的期望差值，得到实时电价的预测值。采用上述方案的本申请有效提高了日前电价与实时电价价差的预测准确率和实时电价的预测准确率，从而提升新能源现货日前交易申报策略的可靠性和准确性。
基于分类网络实时电价预测方法装置

[发明专利]模型链回归预测方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202111225136.9在审
发明人：谭蕴琨;陈婷;吴三平;庄伟亮 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型链回归预测方法、装置、设备及计算机存储介质，所述模型链回归预测方法包括：获取待预测样本，通过第一分类模型对所述待预测样本进行二分类预测，获得中间预测结果，其中，所述第一分类模型是基于预设类别划分的待训练样本集进行迭代训练得到的，基于所述中间预测结果和所述待预测样本，通过第二分类模型对所述待预测样本进行分类，获得目标分类结果，基于所述目标分类结果和所述待预测样本，通过回归模型对所述待预测样本进行预测，获得目标预测结果。本申请解决模型预测准确性低的技术问题。
模型回归预测方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]一种分类预测方法、装置及存储介质-CN202010117294.1在审
发明人：齐保元;韩佳乘;孟二利 -专利权人：北京松果电子有限公司
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本公开是关于一种分类预测方法、装置及存储介质。分类预测方法包括：确定分类预测任务；根据所述分类预测任务携带的分支标识，从启动的分类预测服务中确定所述分类预测任务对应的服务分支；通过所述服务分支，对所述分类预测任务进行预测。通过本公开将不同需求分类预测任务的服务集成，提供统一的服务入口，提高分类任务预测的处理效率。
一种分类预测方法装置存储介质

[发明专利]一种光伏发电功率预测方法、装置及系统-CN201711328990.1有效
发明人：王平玉;翁捷;胡琼 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种光伏发电功率预测方法、装置及系统，首先对光伏电站的数据进行接收和预处理；然后将q种分类器和p种预测器进行两两组合；再根据处理后的数据，求取各个组合下不同分类器参数所对应的预测结果和预测精度；最后输出最佳预测精度的预测结果。其中的分类器和预测器均包括多种种类，且对于分类器和预测器的各个组合下的不同分类器参数，均做了相应的预测结果和预测精度的计算，使其预测精度不再受限于单一分类器和单一预测器的固定配合方式，规避了现有技术中单一预测器和单一分类器带来的预测结果不理想的情况
一种发电功率预测方法装置系统

[发明专利]动物育种预测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010080766.0有效
发明人：魏陈强;郭靖;李剑;吴有林 -专利权人：傲网信息科技（厦门）有限公司;泰和县傲牧育种有限公司;乐山傲新育种有限公司;吉安市傲宝生物科技有限公司;山东傲农种猪有限公司;福建傲农生物科技集团股份有限公司
申请日： 2020-02-05 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供的动物育种预测方法、装置、电子设备和存储介质，应用于电子设备，该方法包括：将多个预测样本对输入训练好的育种预测模型中进行预测，通过分类层对多个预测样本对进行分类，得到各个预测样本对的多个子代品质分类结果；并通过融合层对每个预测样本对的多个子代品质分类结果进行融合选择，获得该预测样本对的最终子代品质分类结果；输出层根据各个预测样本对的最终子代品质分类结果，筛选子代品质分类结果最优的预测样本对进行输出。本申请通过多个分类器对预测样本对的子代品质进行分类预测，以从多个预测样本对中预测出子代品质最佳的预测样本对，通过该预测样本对中的母本及父本进行育种繁殖，以获得较佳的子代品质。
动物育种预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]分类预测方法及装置、预测模型训练方法及装置-CN201811513553.1在审
发明人：张雅淋 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-12-11 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供基于预测模型来进行分类预测的方法及装置、用于训练预测模型的方法及装置。分类预测方法包括：从预测子模型链中的第一预测子模型开始执行下述针对至少一个待预测样本的预测过程，直到满足预定条件：将当前待预测样本输入到当前预测子模型，以得到当前待预测样本中的各个待预测样本的预测分类结果和对应的预测置信度；将预测置信度不低于预测置信度阈值的待预测样本的预测分类结果作为该当前预测子模型的预测分类结果输出；将所得到的预测置信度低于预测置信度阈值的待预测样本，作为下一预测子模型的当前待预测样本。利用该方法，可使用另一不同的预测子模型来对当前不易于预测的数据再次进行预测，从而能提高分类预测的效率和准确度。
预测预测子置信度样本分类结果分类预测模型预测模型训练样本输入预定条件准确度模型链输出

[发明专利]一种超短期辐照度预测方法及装置-CN202310813041.1在审
发明人：姜华;胡琼;翁捷 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种超短期辐照度预测方法及装置。该预测方法包括：获取用于对地基云图进行分类的分类模型、用于预测地基云图的预测模型、当前时刻的地基云图和历史时刻的地基云图；其中，所述历史时刻的地基云图包括多个不同时刻的地基云图；所述分类模型包含地基云图、时间与辐照度的匹配关系；将所述当前时刻的地基云图和所述历史时刻的地基云图，输入所述预测模型获取预测地基云图；其中，所述预测地基云图为未来某时刻的地基云图；基于所述分类模型，对所述预测地基云图进行分类匹配；根据匹配到的分类结果确定预测辐照度。本发明实施例基于预测模型和分类模型对超短期辐照度进行预测，提高了超短期辐照度预测的预测精度。
一种短期辐照预测方法装置

[发明专利]图像类别预测方法和装置-CN201911164132.7有效
发明人：闫桂霞;王瑞琛;王晓利 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像类别预测方法和装置，本申请实施例可以获取待分类图像；通过第一分类网络对所述待分类图像进行分类，得到所述待分类图像的参考类别；通过第二分类网络对所述待分类图像进行分类，得到所述待分类图像的预测类别集合，其中，所述预测类别集合包括多个预测类别，所述多个预测类别根据预测类别对应的预测概率排列；确定所述参考类别在所述预测类别集合中的目标排列位置；基于所述目标排列位置对所述预测类别的排列顺序进行调整，得到调整后的预测类别集合；基于所述调整后的预测类别集合获取所述待分类图像的类别预测结果，本方案可以有效地提高图像类别预测的准确性。
图像类别预测方法装置

[发明专利]视频质量预测方法和装置及电子设备-CN201911149140.4有效
发明人：李马丁;王斌;钱立辉;章佳杰;郑云飞;于冰 -专利权人：清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2019-11-21 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： H04N21/234 文献下载
摘要：本公开提供一种视频质量预测方法和装置及电子设备，包括：从视频流采集包括多个视频块的视频包，根据视频流标签确定视频包的失真分类标签或非失真分类标签；根据对视频包的标注结果确定视频包的评分值；将视频包的多个视频块作为训练数据输入分类预测模型，利用分类预测模型进行分类预测和评分值预测，以输出该视频包的失真分类标签、非失真分类标签和评分值为目标进行分类预测模型的参数调整；利用参数调整结束后得到的质量预测模型，对从待质量预测的视频流中采集的视频包进行分类预测和分数预测本公开可以解决现有的视频质量评价方法不区分均匀失真和非均匀失真的问题，对于非均匀失真的视频质量评价结果更准确。
视频质量预测方法装置电子设备

[发明专利]分类可靠性预测方法和装置-CN201310052243.5有效
发明人： R·里诺特;N·斯洛宁;A·埃胡德 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2013-02-18 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种分类可靠性预测方法和装置。提供了对分类可靠性预测有用的方法、装置和产品。所述方法是一种由处理器执行的计算机实现的方法，所述方法包括：获得由分类器工具对数据集的标记进行的预测，其中所述分类器工具旨在根据分类模型并考虑定义所述数据集的一组特性来预测所述标记；根据可靠性分类器工具获得与所述分类器工具的所述预测相关的可靠性标记的可靠性预测，其中所述可靠性分类器工具旨在根据分类模型并考虑第二组特性来预测所述可靠性标记；以及向用户输出所述标记预测和关联的可靠性预测。
分类可靠性预测方法装置

[发明专利]电力管理装置-CN202080024341.6在审
发明人：平田阳介;奥村悠太;西田义人 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明的电力管理装置包括实绩信息分类部(101)和预测信息计算部(102)。实绩信息分类部(101)利用分类设定信息从与电力需求实绩信息所包含的各个电力需求相对应关联的日期属性信息和环境信息中导出电力需求实绩信息的分类结果，并将导出的分类结果与各个电力需求实绩信息相对应关联。预测信息计算部(102)使用进行预测的日期即预测对象日的日期属性信息、以及预测对象日的预测开始前所测定的环境信息，利用分类设定信息来导出预测对象日的分类结果，并基于与预测对象日的分类结果对应的电力需求实绩信息的电力需求，来对预测对象日的电力需求进行预测。
电力管理装置

[发明专利]目标检测方法、装置、设备和存储介质-CN202310251377.3有效
发明人：李林超;周凯;温婷 -专利权人：浙江啄云智能科技有限公司
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标检测方法，包括：通过待训练教师模型和待训练学生模型，分别对样本图像中的待检测目标进行目标检测，得到教师预测框、教师预测分类信息、学生预测框和学生预测分类信息；根据教师预测框、学生预测框、教师预测分类信息、学生预测分类信息、样本图像的标注框和标注分类信息，确定分类损失；根据教师预测框、学生预测框和标注框，分别确定指导损失函数和被指导损失函数，并确定指导目标和被指导目标，提取指导特征和被指导特征；根据指导特征和被指导特征，确定蒸馏损失；根据分类损失和蒸馏损失，确定对待检测图像进行目标检测的目标检测模型；目标检测模型用于对待检测图像进行目标检测。
目标检测方法装置设备存储介质

[发明专利]训练分类模型和数据分类的方法及装置-CN202110664724.6在审
发明人：王卡风;须成忠;熊昊一;李兴建;窦德景 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司;澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了训练分类模型和数据分类的方法及装置，涉及人工智能领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术，具体可用于智能交通场景下。具体实现方案为：获取样本集和预先训练的分类模型，其中，分类模型包括至少两个卷积层，每个卷积层通过一个全连接层和一个分类层连接；将样本集输入分类模型，得到每个分类层输出的预测结果，其中，预测结果包括每个样本所属类别的预测概率；基于每个分类层输出的预测结果计算每个分类层的概率阈值；根据每个分类层的概率阈值设置分类模型的停止预测条件。从而可实现根据数据识别的难易程度选择不同层的分类模型进行预测，在保证准确率的同时降低了预测时间，提高了预测速度。
训练分类模型数据方法装置

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