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]控制目标处理系统-CN201080031918.2有效
  • 大桑芳宏;大竹幸夫 - 丰田自动车株式会社
  • 2010-07-09 - 2012-05-23 - G05B9/03
  • 一种控制目标处理系统包括:第一生成单元(3),其生成第一时间序列数据,所述第一时间序列数据为输入值的时间序列数据;第二生成单元(4),其由多个处理单元(4a1至4am)构成,所述第二生成单元在多个处理单元中交换时间序列数据,并且在各个处理单元中计算与包含在输入时间序列数据中的各个输入值相对应的中间运算值,从而生成第二时间序列数据,所述第二时间序列数据为中间运算值的时间序列数据;选择单元(5),其依照第一选择条件从第二时间序列数据中选择出选择值
  • 控制目标处理系统
  • [发明专利]一种基于图神经网络的长时间序列分类方法-CN202210588513.3在审
  • 宣琦;周锦超;周晴;陈壮志;徐东伟;杨小牛 - 浙江工业大学
  • 2022-05-26 - 2022-08-12 - G06K9/62
  • 一种基于图神经网络的长时间序列分类方法,包括:1)采集样本数据集,设定分段数并将时间序列数据分段;2)将每段时间序列数据分别转换为对应的网络图数据;3)采用图神经网络对所述分段时间序列对应的网络图数据进行特征提取,得到时间序列数据对局部特征向量,并同步训练各分段网络图的邻接矩阵;4)采用循环神经网络对上述时间序列数据的局部特征向量进行全局特征提取,得到各分段最终的特征向量;5)融合各个分段时间序列数据的特征向量,采用全连接神经网络完成时间序列的分类;6)调节分段数及各分段时间序列对应网络图的初始邻接矩阵,重复步骤2‑5至分类效果最佳。本发明减少计算资源消耗,降低计算时间
  • 一种基于神经网络长时间序列分类方法
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310024072.9在审
  • 陈思翰 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2023-01-09 - 2023-10-27 - G16H10/60
  • 本申请公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取待插补时间序列和不规则采样多元时间序列;对于不规则采样多元时间序列中每个维度的特征记录信息序列,确定每个待插补时间戳与该特征记录信息序列中各记录时间戳之间的相似程度得到对应的注意力权重;基于注意力权重对该特征记录信息序列在各记录时间戳的特征数据进行加权处理,得到每个待插补时间戳在相应维度上的基础预测特征数据;拼接每个待插补时间戳在各维度的基础预测特征数据得到预测特征数据序列;基于预测特征数据序列进行插补数据预测处理,得到每个待插补时间戳在各维度的插补特征数据。本申请具有预测准确、高效且灵活的特点,适应于高度稀疏时间序列
  • 一种数据处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]一种改善时序数据质量和预警的方法及装置-CN201910571954.0有效
  • 张彩霞;王向东;曾平 - 佛山科学技术学院
  • 2019-06-28 - 2023-03-31 - G06F16/215
  • 本发明公开了一种改善时序数据质量和预警的方法及装置,包括:对原始的时间序列数据进行数据清洗;对数据清洗后的时间序列数据进行小波变换;对小波变换后的时间序列数据进行数据滤波,得到滤波时间序列;当检测所述滤波时间序列中的数据超过第一阈值且数据保持超过第一阈值的时长超过第一时间阈值时,则记录为一次预警预兆信号;在第二时间阈值内,记录了超过N次预警预兆信号时,发出预警信号。本发明对时间序列数据进行去噪,同时降低去噪过程中失真情况,提高时间序列数据的质量,通过设置阈值判断预警预兆信号,根据检测情况发出预警信号。
  • 一种改善时序数据质量预警方法装置
  • [发明专利]一种针对异构时间序列数据的信息挖掘方法-CN202310521947.6在审
  • 李青;李泽昊;鲍建烁 - 西北工业大学
  • 2023-05-10 - 2023-08-04 - G16H50/70
  • 本发明属于医疗预测领域,并公开了一种针对异构时间序列数据的信息挖掘方法,包括:获取电子病历数据并构建超图,对超图进行分析计算,得到嵌入表示数据,基于注意力机制对嵌入表示数据进行加权,得到嵌入序列数据,构建序列学习模型并进行隐藏状态访问,得到隐藏表示数据及其权重数据,对嵌入序列数据进行加权,得到嵌入序列隐藏数据;通过时间训练参数数据序列学习模型进行训练,通过训练后的序列学习模型对嵌入序列隐藏数据进行加权,得到时间维度隐藏数据,构建全连接网络对时间维度隐藏数据进行分析,得到医疗事件预测数据。本发明所述技术方案能够利用时间步信息学习时间维度上的复杂信息,能够得到精确的医疗事件预测结果。
  • 一种针对时间序列数据信息挖掘方法
  • [发明专利]一种多变量时间序列数据聚类方法-CN202010265442.4在审
  • 王婷;崔运鹏;刘娟 - 中国农业科学院农业信息研究所
  • 2020-04-07 - 2020-08-04 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种多变量时间序列数据聚类方法,包括对多变量时间序列数据进行归一化预处理;构建深度学习无监督学习模型稀疏自编码器,对多变量时间序列数据进行特征提取以构建新特征序列;获取样本数据新特征序列的聚类K值;基于欧式距离计算不同样本数据新特征序列之间的距离;对样本数据的新特征序列集进行聚类;根据聚类结果分析多变量时间序列数据的潜在模式。本发明通过稀疏自编码器模型和聚类方法,提高处理大规模数据的效率,并构建稀疏自编码器模型以提高模型对多变量时间序列数据提取新特征序列的性能,同时根据欧式距离构建了多变量距离计算模型以实现对多变量时间序列数据的聚类
  • 一种多变时间序列数据方法
  • [发明专利]一种负荷预测的方法及装置-CN201911073135.X在审
  • 刘胜伟 - 新奥数能科技有限公司
  • 2019-11-05 - 2020-04-21 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种负荷预测的方法及装置,所述方法包括:获取时间序列数据,以将所述时间序列数据分为训练集和测试集;基于所述训练集、测试集和预设算法池确定负荷预测模型,其中,所述预设算法池包含至少两种的预设算法;利用所述负荷预测模型,得到所述时间序列数据的预测算法;根据所述时间序列数据的预测算法,以待预测的时间序列数据作为所述输入数据,得到负荷预测数据的结果。本发明可以根据不同的时间序列数据的特点自身能够合理的去匹配时间序列预测算法,进而得到负荷预测结果,从而在时间序列数据类型较多、数量计算工作量很大时,能够降低人力成本和提高计算机的运算效率。
  • 一种负荷预测方法装置
  • [发明专利]时间序列数据异常检测模型训练方法及装置、时间序列数据异常检测方法及装置-CN202211580676.3在审
  • 张凤斌;邓昊;何东 - 哈尔滨理工大学
  • 2022-12-09 - 2023-05-16 - G06F18/214
  • 时间序列数据异常检测模型训练方法及装置、时间序列数据异常检测方法及装置,涉及时间序列技术领域。为解决现有技术中存在的,无监督时间序列在异常检测方面数据集存在污染的问题,本发明提供的技术方案为:时间序列数据异常检测模型训练方法,所述方法包括:步骤1:采集时间序列数据集合作为原始数据,并对所述原始数据进行预处理,生成扰动数据;所述预处理包括:对所述时序数据进行数据划分和随机扰动的操作。步骤2:根据所述扰动数据与所述原始数据,训练检测模型。训练所述检测模型的方法具体为:将所述扰动数据和原始数据进行特征提取,根据得到的数据对预设模型进行训练。适合应用于无监督时间序列异常检测的工作中。
  • 时间序列数据异常检测模型训练方法装置

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