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]一种数据处理方法和相关装置-CN202310185560.8在审
  • 王国旭 - 北京尚质合规科技有限公司
  • 2023-03-01 - 2023-05-12 - G06Q10/0639
  • 本申请公开了一种数据处理方法和相关装置,获取包括目标用户标识的数据分析请求,根据用户标识与因变量指标的对应关系,确定目标用户标识对应的n个因变量指标。获取目标因变量指标对应的i个待定自变量指标、目标因变量指标对应的目标因变量数据集合,以及i个待定自变量指标对应的待定自变量数据集合。根据目标因变量数据集合和i个待定自变量数据集合间的相关性,从i个待定自变量指标中确定j个待定自变量指标,即从可能与目标因变量指标相关的i个待定自变量指标中确定出与目标因变量指标相关性较大的j个待定自变量指标,实现了无关指标的筛除,从而有针对性的根据j个待定自变量指标确定针对目标因变量指标的调整策略。
  • 一种数据处理方法相关装置
  • [发明专利]数据挖掘方法和装置-CN201610349157.4在审
  • 刘朋飞;王晓;葛胜利;李爱华 - 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
  • 2016-05-24 - 2016-07-20 - G06F17/30
  • 该方法包括:获取业务中因变量及其自变量的历史数据;根据业务建立因变量与其自变量的预设关系,预设关系包括因变量因自变量变化而产生的长期效应项、周期效应项和短期效应项;将自变量的历史数据输入预设关系中获得因变量的计算值;如果因变量的计算值与因变量的历史数据之间的误差满足预定条件,确定业务在预设关系中因变量与其自变量的关系表示。本发明通过对业务的历史数据进行分析挖掘,确定出业务中自变量因变量的关系表示,即因变量因自变量变化而产生的长期效应项、周期效应项和短期效应项,能够更加准确地对业务数据的关系进行分析。
  • 数据挖掘方法装置
  • [发明专利]基于混沌黏菌算法的多元非线性函数求解方法-CN202110009353.8在审
  • 曹嘉译 - 曹嘉译
  • 2021-01-08 - 2021-03-16 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于混沌黏菌算法的多元非线性函数求解方法,步骤为:(1)实现多元自变量集合的初始化;(2)实现截止条件判断;(3)实现最优因变量的记录;(4)实现自变量集合的更新;循环步骤2‑4,直至满足截止条件,获得最优因变量。本发明具有如下优点:自变量因变量同步求解,利用混沌黏菌算法不断优化自变量,并计算相应的因变量,让自变量因变量同时达到最优状态。从而解决多元非线性函数求解难题,丰富非线性函数求解的理论方法。
  • 基于混沌算法多元非线性函数求解方法
  • [发明专利]一种因果关系分析方法、装置及电子设备-CN202210861409.7在审
  • 蔡灿宏 - 天翼云科技有限公司
  • 2022-07-20 - 2022-11-01 - G06F16/2458
  • 其中,因果关系分析方法包括:在目标数据集中获取各个前因变量,以及各个前因变量对应的第一结果;计算各个前因变量分别对应的必要值;根据各个必要值,对第一结果中目标结果对应的各个第一前因变量组进行简化,得到各个第二前因变量组;将各个第二前因变量组,作为目标数据集对应的因果关系分析结果。通过上述方法,在无需枚举所有的因果关系组合形式的情况下,根据前因变量对生成结果的必要性,确定目标结果对应的前因变量组,进而提高因果关系分析效率。此外,通过对目标结果对应的变量组进行简化,还可以实现对因果关系分析结果的简化。
  • 一种因果关系分析方法装置电子设备
  • [发明专利]一种判定制动盘生锈方法及系统-CN202111270380.7在审
  • 董威;付斌;裴金顺;王永林 - 岚图汽车科技有限公司
  • 2021-10-29 - 2022-01-14 - B60T17/22
  • 本申请涉及一种判定制动盘生锈方法及系统,其包括以下步骤:获取第一自变量关于第一因变量的曲线,以及第二自变量关于第一因变量的曲线,并绘制出第一标准模型;测量车辆行驶时的第一自变量、第二自变量及第一因变量;根据测量的第一自变量和第二自变量,在所述第一标准模型上查出第一因变量的第一标准值;判断测量的第一因变量与所述第一标准值的大小;若二者不相等,则制动盘生锈;反之则生锈。通过形成第一标准模型,将实际的第一自变量和第二自变量对应的第一因变量与第一标准模型中对应的第一因变量比较,判断是否生锈,不需要驾驶员下车进行判断是否生锈。
  • 一种判定制动生锈方法系统
  • [发明专利]一种井下喷淋除尘装置的结构优化方法-CN201911332161.X在审
  • 不公告发明人 - 李新春
  • 2019-12-21 - 2021-06-22 - B01D47/06
  • 本发明公开了一种井下喷淋除尘装置的结构优化方法,包括步骤:一、根据喷淋除尘装置的结构参数,确定装置结构优化的因变量;二、确定装置结构优化的目标函数;三、对因变量设置约束条件;四、计算除尘效率;五、根据除尘效率的最优解得到因变量的最优值本发明步骤简单,通过喷淋除尘装置的结构参数确定因变量和目标函数,在因变量的约束条件下,求解除尘效率的最优解,从而得到因变量的最优值,作为结构优化的优化值,效果明显,便于推广。
  • 一种井下喷淋除尘装置结构优化方法
  • [发明专利]一种冷水机水温调节时间优化方法-CN202111375643.0有效
  • 王强;金永斌;贺涛;丁宁;朱伟 - 法特迪精密科技(苏州)有限公司
  • 2021-11-19 - 2022-04-19 - G05D23/20
  • 本发明一种冷水机水温调节时间优化方法属于冷水机及温度控制技术领域;该优化方法依次执行以下步骤:步骤a、在多次工作环境下,监测关键参数;步骤b、确定自变量因变量;步骤c、选取关键参数中位数;步骤d、归一化关键参数;步骤e、计算自变量因变量之间的绝对偏差;步骤f、计算因变量影响系数;步骤g、判断因变量影响大小;本发明冷水机水温调节时间优化方法,将水温调节时间作为因变量,将影响水温调节时间的因素作为自变量,设计出了一种能够表征各自变量因变量影响程度的算法,进而为降低冷水机水温调节时间,提高调节效率,给出了如何最有效调整自变量的指导方向。
  • 一种冷水机水温调节时间优化方法
  • [发明专利]一种井下湿式除尘装置的结构优化方法-CN201911332162.4在审
  • 不公告发明人 - 李新春
  • 2019-12-21 - 2021-06-22 - B01D47/06
  • 本发明公开了一种井下湿式除尘装置的结构优化方法,包括步骤:一、根据湿式除尘装置的结构参数,确定装置结构优化的因变量;二、确定装置结构优化的目标函数;三、对因变量设置约束条件;四、计算除尘效率;五、根据除尘效率的最优解得到因变量的最优值本发明步骤简单,通过湿式除尘装置的结构参数确定因变量和目标函数,在因变量的约束条件下,求解除尘效率的最优解,从而得到因变量的最优值,作为结构优化的优化值,效果明显,便于推广。
  • 一种井下除尘装置结构优化方法
  • [发明专利]一种井下水浴除尘装置的结构优化方法-CN201911332166.2在审
  • 不公告发明人 - 李新春
  • 2019-12-21 - 2021-06-22 - B01D47/02
  • 本发明公开了一种井下水浴除尘装置的结构优化方法,包括步骤:一、根据水浴除尘装置的结构参数,确定装置结构优化的因变量;二、确定装置结构优化的目标函数;三、对因变量设置约束条件;四、计算除尘效率;五、根据除尘效率的最优解得到因变量的最优值本发明方法步骤简单,通过水浴除尘装置的结构参数确定因变量和目标函数,在因变量的约束条件下,求解除尘效率的最优解,从而得到因变量的最优值,作为结构优化的优化值,效果明显,便于推广。
  • 一种井下水浴除尘装置结构优化方法
  • [发明专利]变量处理方法及变量筛选方法-CN202210418824.5在审
  • 陈行;张德;彭南博 - 京东科技控股股份有限公司
  • 2022-04-20 - 2022-07-01 - G06F17/18
  • 本发明实施例涉及一种单变量处理方法及变量筛选方法,第一数据端通过获取因变量因变量均值的差值,并将所述差值发送给第二数据端;接收第二数据端发送的第三参数和加密的第四参数;根据第三参数和因变量均值获得所述一元线性回归模型的常数项;根据加密的第四参数、常数项以及因变量获得加密的残差平方和,并根据所述因变量因变量均值的差值获得离差平方和;根据加密的残差平方和、离差平方和获得与所述自变量对应的加密的第一相关性系数,并将加密的第一相关性系数发送给第二数据端进行解密;接收第二数据端发送的解密的第一相关性系数,并输出第一相关性系数;即本发明实施例能够有效分析联邦场景下的自变量因变量的线性相关程度。
  • 变量处理方法筛选

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