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]信息层级分类模型的构建方法及装置-CN202210740793.5在审
  • 黄于晏;钟艺豪 - 有米科技股份有限公司
  • 2022-06-28 - 2022-10-25 - G06F16/45
  • 本发明公开了一种信息层级分类模型的构建方法及装置,该方法包括:获取样本集,样本集包括多个样本以及每个样本对应的样本层级类别标签,针对样本集所包括的每个样本,将该样本输入至预先设定的与训练层级分类模型中得到该样本对应的与训练输出结果,根据所有样本对应的预训练输出结果以及每个样本对应的样本层级类别标签,计算训练后层级分类模型的目标损失函数,根据目标损失函数确定信息层级分类模型。
  • 信息层级分类模型构建方法装置
  • [发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211162581.X有效
  • 赵杰 - 荣耀终端有限公司
  • 2022-09-23 - 2023-04-18 - G06F18/214
  • 本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及智能终端技术领域,用于快速、准确地获取用于预测用户行为的样本。该数据处理方法包括:在获取第一样本,以及与第一样本的相似度大于预设相似度阈值的多个第二样本后,可以当多个第二样本中的异类样本比例处于预设数值范围时,对支付事件对应的样本进行过采样,以得到目标样本。接着,根据包括第一样本和目标样本的待训练样本进行模型训练,以得到预测模型,以使得基于预测模型对获取到的待预测事件进行预测,以得到预测结果。
  • 一种数据处理方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]基于大数据数据质量管理方法、装置及存储介质-CN202010830241.4有效
  • 纪培端;熊涛 - 深圳市维度数据科技股份有限公司
  • 2020-08-18 - 2021-04-30 - G06Q10/06
  • 本申请实施例公开了一种基于大数据数据质量管理方法、电子设备及相关产品,应用于电子设备,所述方法包括:获取多个第一样本集,所述多个第一样本集中每一第一样本集对应一个属性信息,所述属性信息包括区域位置、平均样本质量值,每一第一样本集均包括多个样本调查问卷;依据所述多个第一样本集的属性信息确定所述多个第一样本集中每一第一样本集对应的配额,得到多个配额;依据所述多个配额对所述多个第一样本集中的每一第一样本集进行筛选,得到多个第二样本集。采用本申请实施例可以提升样本质量。
  • 基于数据质量管理方法装置存储介质
  • [发明专利]数据分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202110311016.4有效
  • 杨德杰 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2021-03-24 - 2021-06-18 - G06F16/906
  • 本发明涉及人工智能技术领域,提供一种数据分类方法、装置、计算机设备及存储介质,包括:从非标记数据中抽取负样本,所述非标记数据中除所述负样本外的数据为袋外样本;将标记数据确定为正样本,并基于所述正样本及所述负样本训练第一分类模型;使用所述第一分类模型对所述袋外样本进行分类,得到类别标签及对应的类别概率;根据所述类别概率从所述袋外样本中筛选目标样本,并基于所述正样本及所述目标样本训练第二分类模型;使用所述第二分类模型对所述非标记数据进行分类,得到所述非标记数据的类别。本发明能够基于少量的标记数据对大量的无标记数据进行准确分类。
  • 数据分类方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]预测模型的建模样本的筛选方法-CN201210453644.7有效
  • 郑芳田;吴伟民 - 郑芳田
  • 2012-11-13 - 2013-06-26 - G06F19/00
  • 一种预测模型的建模样本的筛选方法。当一动态移动视窗(Dynamic MovingWindow;DMW)中有加入一笔新样本时,先对视窗内的所有样本进行分群步骤,使得特性相近的样本被归类于同一群内。然后,检视各个群集内的样本的数目。若最大群集的样本的数目大于预设门槛,则代表最大群集有过多特性相近样本,故可摒弃此最大群集内的最旧样本。若最大群集的样本的数目小于或等于预设门槛,则代表最大群集中的样本相当独特,而必须被保留来建立或更新预测模型。
  • 预测模型建模样本筛选方法
  • [发明专利]样本扩充方法、终端、装置及可读存储介质-CN202010153415.8有效
  • 周楠楠;杨海军;徐倩 - 深圳前海微众银行股份有限公司
  • 2020-03-06 - 2023-05-23 - G06F40/284
  • 本发明公开了一种样本扩充方法、装置、终端及可读存储介质,所述方法包括:在预设的已标注样本集中选出样本作为种子数据,并基于所述种子数据选取词数据,而后获取所述词数据的词类型,并基于所述词类型确定所述已标注样本集的扩充方式,接下来基于所述扩充方式对所述种子数据中所述词数据进行更新,将更新后的种子数据作为扩充样本,以对所述已标注样本集进行扩充。通过不同的扩充方式对已标注样本进行样本的扩充,降低了获取标注样本的成本,提升了样本扩充效率,同时生成的扩充样本与已标注样本服从相同的数据分布,可以保证利用扩充样本进行序列标注模型训练生成的模型
  • 样本扩充方法终端装置可读存储介质
  • [发明专利]风电功率预测模型的训练方法和风电功率预测方法-CN202310355823.5在审
  • 尹芳 - 阳光电源(上海)有限公司
  • 2023-04-04 - 2023-08-04 - G06Q10/04
  • 所述训练方法包括:获取历史风电功率样本;基于所述历史风电功率样本,进行数据增强,得到第一风电功率样本;在确定所述历史风电功率样本和所述第一风电功率样本来自同一总体的情况下,基于所述历史风电功率样本和所述第一风电功率样本,构建样本集;基于所述样本集,对待训练的风电功率预测模型进行训练。所述训练方法通过对少样本的历史数据进行数据增强,判断数据增强的数据与历史数据是否来自同一总体,确保生成数据的合理性和真实性,基于扩容的样本集进行训练,有效提升模型预测效果,实用性强。
  • 电功率预测模型训练方法和风

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