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[发明专利]回归测试方法及装置-CN202011540883.7在审
发明人：祁丹 -专利权人：北京焦点新干线信息技术有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明提供一种回归测试方法及装置，所述方法包括：获取待进行回归测试的回归测试路径；基于与回归测试路径相关的使用信息，设置回归测试路径的测试优先级，生成测试用例优先级配置文件；根据测试用例优先级配置文件对设置不同测试优先级的回归测试路径进行回归测试，并对得到的回归测试数据进行数据校验；记录未通过数据校验的回归测试路径及回归测试路径的路径参数和对应的回归测试数据。在本方案中，为系统中的待进行回归测试的回归测试路径设置测试优先级，根据测试用例对不同测试优先级的回归测试路径进行回归测试，将得到的回归测试数据进行数据校验，从而保障了回归测试的可靠性，提高了回归测试效率，同时，还降低了回归测试成本。
回归测试方法装置

[发明专利]回归模型构建优化方法、设备、介质及计算机程序产品-CN202110442398.4在审
发明人：康焱;刘洋;梁新乐 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2021-04-23 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种回归模型构建优化方法、设备、介质及计算机程序产品，所述回归模型构建优化方法包括：在各预设数据源中分别获取特征数据，并基于各预设回归参数预测模型和各所述预设数据源的数据源缺失概率，分别生成各所述特征数据对应的预测权重参数；基于各所述预测权重参数与各所述特征数据，生成预测回归值；基于各所述特征数据对应的真实回归值和所述预测回归值，通过优化各所述预设回归参数预测模型，构建目标回归模型。本申请解决了由于数据源缺失导致回归模型构建效率低的技术问题。
回归模型构建优化方法设备介质计算机程序产品

[发明专利]医疗数据回归分析方法、装置、电子设备及可读介质-CN201811619280.9在审
发明人：温馨 -专利权人：医渡云（北京）技术有限公司;金色熊猫有限公司
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2020-07-07 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本公开涉及一种医疗数据回归分析方法、装置、电子设备及计算机可读介质。该方法包括：获取自变量数据，因变量数据与配置数据；根据所述因变量数据的数据类型确定目标多因素回归种类；根据所述配置数据确定目标多因素回归方式；以及基于所述目标多因素回归种类、所述目标多因素回归方式对所述自变量数据与所述因变量数据进行多因素回归分析，生成数据多因素回归结果。本公开涉及的医疗数据回归分析方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够针对输入的数据，自动选用适合的多因素统计分析方法进而生成多因素统计分析结果。
医疗数据回归分析方法装置电子设备可读介质

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的数据回归方法-CN202210965221.7在审
发明人：刘远庆 -专利权人：中国科学院上海微系统与信息技术研究所
申请日： 2022-08-12 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的数据回归方法，包括：获取需要回归的数据集，所述需要回归的数据集包括1～n个特征，每个特征有m个数据；对所述需要回归的数据集中每个特征按照预设规则进行折叠，扩展至k维数据，并按每个特征抽取s行数据作为输入数据；将所述输入数据输入至训练好的深度卷积神经网络，得到回归结果。本发明能够对简单的数据进行更好的回归。
一种基于深度卷积神经网络数据回归方法

[发明专利]一种锅炉负荷率-效能曲线的回归方法和装置-CN201910056133.3有效
发明人：宋英豪 -专利权人：新奥数能科技有限公司
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种锅炉负荷率‑效能曲线的回归方法，该方法包括：S1：根据锅炉的运行数据得到负荷率‑能效数据集；S2：根据局部回归算法对负荷率‑能效数据集中的数据点进行加权多项式拟合得到相应的回归数据点；S3：由全部回归数据点形成锅炉负荷率‑效能曲线的回归曲线。本发明还公开了一种锅炉负荷率‑效能曲线的回归装置，该装置包括：数据获取模块、回归拟合模块和曲线形成模块。本发明利用局部加权回归算法对燃气锅炉的负荷率‑能效曲线进行回归，能很好地减小异常数据对于拟合曲线的影响，进而得到更准确的回归曲线。从而在实际问题的处理过程中，得到更好的拟合效果。
一种锅炉负荷效能曲线回归方法装置

[发明专利]一种基于主动学习的回归分析系统及方法-CN201310430125.3有效
发明人：蔡文彬;张娅 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2013-09-18 - 公布日： 2014-01-15 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于主动学习的回归分析系统及方法，其中：数据采集模块收集回归学习所需的未标注数据，并进行预处理；训练集构建模块构建回归学习所需的训练数据，包括：初始阶段，从存储的未标注数据中随机挑选部分样本进行人工标注迭代阶段，调用回归学习模块已经构建的回归模型，执行主动学习方法选择最有信息的样本进行标注，扩展已有的训练集；将标注后的数据存于存储模块；回归学习模块调用数据存储模块中的有标注的数，训练回归模型；上述训练集构建模块和回归学习模块，交互迭代进行；预测模块在主动学习迭代结束后，调用回归学习模块建立的回归模型，对因变量进行预测。本发明可以提高回归系统的数据分析的准确性。
一种基于主动学习回归分析系统方法

[发明专利]基于回归注意力生成对抗网络数据增强的回归建模方法-CN202010994598.6在审
发明人：葛志强;江肖禹 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-09-21 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于回归注意力生成对抗网络数据增强的回归建模方法，回归注意力生成对抗网络在生成器和判别器都加入注意力机制；生成器中的注意力模块1利用生成器输出生成数据的自变量和因变量构建了回归损失；同时，真实数据也对注意力模块1进行了微调；判别器中的注意力模块2利用真实数据和生成数据回归损失的差值来构建新的损失；它通过最小化这个损失来提取包含最大回归信息的特征，并且这个特征包含了最大化的真实数据和生成数据之间的回归差异信息，有利于判别器对回归信息的考量。本发明基于回归注意力生成对抗网络利用生成的数据对原始数据进行增强，再利用数据驱动方法进行回归建模，有效得提升了回归模型的性能和预测精度。
基于回归注意力生成对抗网络数据增强建模方法

[发明专利]一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法-CN202111350354.5有效
发明人：杨阳;李藏玉 -专利权人：中国航发沈阳发动机研究所
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本申请属于航空发动机领域，特别涉及一种快速预计整机MTBF的多元线性回归方程方法。包括：获取飞机参数数据，对现有回归公式进行修正，得到整机MTBF，验证整机MTBF是否满足要求，若否，进行下一步；获取性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到初次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，判断各个性能参数数据是否满足要求，若存在不满足要求的性能参数数据，进行下一步；获取满足要求的性能参数数据，根据参数回归分析模型进行多元线性回归计算，设定置信度，得到再次回归分析的回归统计表、方差分析表以及回归参数表；根据得到的回归统计表、方差分析表以及回归参数表，拟合得到多元线性回归方程。
一种快速预计整机 mtbf 多元线性回归方程方法

[发明专利]一种电力数据回归分析方法及系统-CN202210032934.8在审
发明人：陈伟;王子骏;周亚东;王云 -专利权人：国网陕西省电力公司电力科学研究院
申请日： 2022-01-12 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种多源电力数据回归分析方法及系统，所述方法包括以下步骤：将待分析的自变量和因变量输入预训练好的电力数据回归分析模型中，获得分析结果；其中，所述预训练好的电力数据回归分析模型的获取步骤包括：获取预设的电力加密数据；基于电力数据回归分析问题，构建获得线性方程组；求解获取回归分析模型参数；基于获取的回归分析模型参数，获得所述预训练好的电力数据回归分析模型。本发明应用安全多方计算技术，能够在保证电力数据的隐私信息不被泄露的同时，有效地构建回归分析模型，排除数据安全隐患，提高对各电力机构数据的利用能力。
一种电力数据回归分析方法系统

[发明专利]一种基于聚类与线性回归的降雨量预测方法-CN201810999303.7有效
发明人：宋耀莲;马丽华 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-08-30 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于聚类与线性回归的降雨量预测方法，属于气象数据分析方法技术领域。本发明首先收集地区降雨观测数据并生成降雨数据库；然后获取降雨数据库中数据，并生成数据集；然后根据生成的数据集生成聚类；同时根据生成的聚类计算线性回归系数；再通过生成的聚类和线性回归系数，得到聚类的线性回归函数；再根据所得聚类的线性回归函数，计算K次聚类的线性回归；最后根据所得K次聚类的线性回归结果得到降雨预测数据。本发明使用聚类算法以及线性回归算法对降雨数据进行处理，从而得到降雨预测。
一种基于线性回归降雨量预测方法

[发明专利]基于车辆输入输出数据的驾驶评分方法及电子设备-CN202280003288.0在审
发明人：金吉秀;郭怡雯;杨文奇;许永刚 -专利权人：广州汽车集团股份有限公司
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2023-02-10 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本申请提供一种基于车辆输入输出数据的驾驶评分方法及电子设备，所述方法包括：获取车辆的历史输入数据和历史输出数据；根据历史输出数据建立车辆的输出回归模型；通过计算输出回归模型的边界限制确定输出回归模型的边界；根据历史输入数据建立车辆的输入回归模型；通过计算输入回归模型的边界限制确定输入回归模型的边界；获取车辆实时的输入数据和输出数据；计算输入数据中在输入回归模型边界外的数据点数量与输入数据的总数据点数量的第一比例；计算输出数据中在输出回归模型边界外的数据点数量与输出数据的总数据点数量的第二比例；及根据第一比例和第二比例对驾驶员的驾驶行为进行评分。
基于车辆输入输出数据驾驶评分方法电子设备

[发明专利]感知算法的回归测试方法、控制装置及可读存储介质-CN202310160978.3在审
发明人：赵晓健;谢岳松 -专利权人：安徽蔚来智驾科技有限公司
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明涉及自动驾驶技术领域，具体提供一种感知算法的回归测试方法、控制装置及可读存储介质，旨在解决如何更为高效地实现感知算法评测的回归测试，并实现路测回流的回归测试和评测的回归测试进行统一管理的问题。为此目的，本发明基于感知算法的路测问题数据和评测问题数据，构建回归测试集，以根据回归测试集对感知算法进行迭代回归测试，以获取感知算法的回归测试结果，能够实现对评测问题数据和路测问题数据的迭代验证，实现了感知算法的评测和路测回流的闭环，便于评测问题数据和路测问题数据进行统一管理，确保了回归测试的覆盖度，提升了回归测试定位的效率。
感知算法回归测试方法控制装置可读存储介质

[发明专利]基于漏洞扫描的回归测试方法-CN201710651876.6在审
发明人：吴思宏 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2017-08-02 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06F21/57 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于漏洞扫描的回归测试方法，包括对平台漏洞进行全面扫描；将扫描出现的漏洞对应的数据信息存入回归测试数据库；在用户修改平台漏洞后，调用回归测试数据库，对平台进行扫描；以及清空上一次回归测试数据库的数据信息，且将本次测试复现的漏洞对应的数据信息写入回归测试数据库；在每次回归测试扫描结束后，判断回归测试数据库存放的漏洞对应的数据信息是否符合标准，如果符合标准则结束扫描；本发明可以有效的提高扫描效率，节省了时间
基于漏洞扫描回归测试方法

[发明专利]一种基于回归模型检测异常财务数据的方法及系统-CN202210892996.6在审
发明人：冼泽彬;徐笑森;马新磊;涂家求 -专利权人：深圳市金证优智科技有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q40/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于回归模型检测异常财务数据的方法及系统，属于数据分析处理领域，该方法包括根据不同行业的历史财务数据业务流转图确定财务数据流转的多个上游因子和下游因子；枚举两个及两个以上的上游因子进行组合作为回归模型的输入变量，将下游因子作为回归模型的回归目标，根据输入变量及回归目标构建多个回归模型；根据每个回归模型的置信度R‑Square和均方根误差RMSE对多个回归模型进行筛选；将待测财务数据输入筛选后的回归模型，获取财务数据检测结果本发明利用一种无监督检测方法提高了异常财务数据检测的准确度。
一种基于回归模型检测异常财务数据方法系统

[发明专利]一种基于弹性回归网络的船舶油耗预测方法-CN202310600512.0在审
发明人：左毅;李珊珊;李心宇;李铁山;陈俊龙 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： B63B79/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于弹性回归网络的船舶油耗预测方法，包括以下步骤：采集油耗数据和油耗影响因素数据；对油耗数据和油耗影响因素数据进行预处理；采用弹性回归网络建立油耗预测模型，在弹性回归网络中同时采用Lasso回归网络和岭回归网络。本发明结合最小绝对收缩和选择算子回归和岭回归模型建立了弹性回归网络筛选合适的影响因素，降低了油耗预测模型的复杂度的同时，提高了预测精度。本发明通过结合Lasso回归和岭回归，使弹性回归网络兼有Lasso回归和岭回归的优点。既具有Lasso回归的优点，删除了对因变量影响较小的特征，解决多个特征变量之间的多重共线性问题。又达到了岭回归防止过拟合的目的，减低了模型的复杂度。
一种基于弹性回归网络船舶油耗预测方法

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