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]一种应用于触摸轨迹的平滑处理算法-CN201610876574.4在审
  • 李泽民;杨亚明;石含映;钟峰 - 上海磐启微电子有限公司
  • 2016-09-30 - 2017-05-10 - G06F3/041
  • 本发明公开了一种应用于触摸轨迹的平滑处理算法,涉及人机交互领域的触控技术,指数平滑具有显著的特征,它有效地利用了全部历史数据且操作简单易行。一次指数平滑是一种加权预测。为了获得更好的平滑度,本发明采用线性二次指数平滑,对采集到的数据计算两次平滑值,并在此基础上建立预测模型,对触摸轨迹现象进行预测的方法。二次指数平滑一是解决了一次指数平滑不能用于有明显趋势变化的数据的预测,二是解决一次指数平滑只能预测一期数据的不足。但是二次指数平滑不能单独地进行预测,必须与一次指数平滑配合,建立预测的数学模型。
  • 一种应用于触摸轨迹平滑处理算法
  • [发明专利]金额阈值确定方法、装置、服务器以及介质-CN202211547339.4在审
  • 俞琳 - 中银金融科技有限公司
  • 2022-12-05 - 2023-04-07 - G06Q40/04
  • 获取多个历史日期区间分别对应的标准金额阈值;针对每一历史日期区间,将第一排列结果中位于历史日期区间对应的标准金额阈值之前且相邻的至少一个标准金额阈值输入多个平滑指数公式,得到多个平滑指数公式输出的预测金额阈值;计算多个平滑指数公式分别对应的预测误差,确定预测误差最小的平滑指数公式为目标平滑指数公式;针对未来日期区间,将第二排列结果中位于未来日期区间对应的标准金额阈值之前且相邻的至少一个标准金额阈值输入至目标平滑指数公式,以得到目标平滑指数公式输出的未来日期区间对应的目标金额阈值,节省了人力和时间。
  • 金额阈值确定方法装置服务器以及介质
  • [发明专利]基于指数平滑和灰色模型的信任预测方法-CN201910388791.2有效
  • 夏辉;张三顺;陈飞;程相国;潘振宽 - 青岛大学
  • 2019-05-10 - 2022-09-27 - H04W12/60
  • 本申请公开了一种基于指数平滑和灰色模型的信任预测方法,在获取车载自组网中目标车辆的历史信任值序列后,会根据预先确定指数平滑平滑系数的最优取值,对历史信任值序列进行平滑处理,得到平滑信任值序列,然后将平滑信任值序列输入基于平滑系数的最优取值构建的灰色模型可见,该方法利用指数平滑处理历史信任值序列,减少了序列随机波动对预测结果的干扰,此外该方法同时对指数平滑平滑系数和灰色模型的目标函数进行了参数优化,进一步提升了预测结果的准确性。本申请还提供了一种基于指数平滑和灰色模型的信任预测装置、设备及计算机可读存储介质,其作用与上述方法相对应。
  • 基于指数平滑灰色模型信任预测方法
  • [发明专利]一种交通流预测的三次指数平滑最优方法-CN201610229204.1在审
  • 赵海涛;杨济瑞;刘南杰;朱洪波 - 南京邮电大学
  • 2016-04-13 - 2016-07-13 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种交通流预测的三次指数平滑最优方法,该方法选定M个连续时段的历史研究数据,确定出平滑初值;若在历史数据较多的情况下,初值对预测的影响不大,反之,在历史数据较多的情况下用简单的平均获得初值;统一采用计算历史数据的算术平均方法确定平滑初值。该方法是通过等距寻求最优指数平滑系数,在每次进行预测前,都根据最新的一段历史数据得到最优的平滑系数。该方法首先分析了传统指数平滑的特点,进一步利用等距寻求某次三次指数平滑最优系数,对交通流预测模型进行优化,很好地实现了此次对数据趋势的预测。
  • 一种通流预测三次指数平滑最优方法
  • [发明专利]基于改进指数平滑的钟差预报方法-CN201810978594.1有效
  • 刘强;陈西宏;薛伦生 - 中国人民解放军空军工程大学
  • 2018-08-27 - 2020-12-01 - G04F5/14
  • 基于改进指数平滑的钟差预报方法,步骤如下:获取某一时间段的原始钟差序列,对原始钟差序列进行差分处理得到钟差差分序列;将钟差差分序列分为若干个子序列,对指数平滑的初始值进行初始化;对各子序列的平滑系数进行优化,确定各子序列的最优平滑系数:基于各子序列的最优平滑系数,采用指数平滑获取各子序列的预报序列;将预报序列与钟差差分序列作差得到误差序列,利用灰色预报模型计算误差预报值;将预报序列获取步骤得到的结果与误差预报步骤得到的结果相加获得融合预报序列本发明引入基于滑动窗的动态平滑系数进行预报,并利用灰色预报模型进行误差学习,从而提高钟差预报精度。
  • 基于改进指数平滑预报方法

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