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[发明专利]变量离散化的评价方法、装置、存储介质及电子设备-CN201811574683.6在审
发明人：于福超;王菊;宋仕君 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开涉及一种变量离散化的评价方法、装置、存储介质及电子设备。所述方法包括：对目标变量进行离散化，获得目标变量对应的离散化变量，目标变量包括至少三个目标列，目标列为目标变量对应的参考分类；针对每个离散化变量，根据各离散范围内的每个目标列对应的证据权重确定离散化变量的各离散范围对应的证据权重；根据每个离散范围对应的证据权重及参考列确定与该离散范围对应的信息量，并根据各信息量确定离散化变量对应的信息量，参考列为目标变量的一个目标列；根据离散化变量对应的信息量对与离散化变量对应的离散化处理进行评价由此，可以使得该离散化变量的评价方法可以适用于多分类变量，有效拓宽该方法的适用范围。
离散化目标变量目标列信息量存储介质电子设备权重参考证据离散化处理信息量确定分类变量权重确定分类

[发明专利]数据离散化方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品-CN202110735325.4有效
发明人：刘敏 -专利权人：贝壳找房（北京）科技有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明提供一种数据离散化方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，所述方法包括：将待离散化的连续特征对应的标签、预设至少一个离散化类别值及预设适应度函数作为粒子群优化算法的参数；基于所述粒子群优化算法对所述连续特征进行离散化处理得到所述连续特征对应的N个分割点，将所述连续特征离散化到所述N个分割点对应的(N+1)个区间内，得到所述连续特征对应的离散化特征。本发明实施例提供的数据离散化方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，通过粒子群优化算法得到了连续特征的最佳离散化方案，基于最佳离散化方案得到的离散化特征可以实现对于模型的有效训练，提高模型的泛化能力。
数据离散方法装置电子设备存储介质程序产品

[发明专利]一种基于离散化数据的大脑影像分类方法-CN202310773717.9有效
发明人：潘丹;张怡聪;陈启俊;吕锦;骆根强;曾安;杨洋;刘军 -专利权人：广东技术师范大学
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及数据分类处理技术领域，公开了一种基于离散化数据的大脑影像分类方法，包括：将原始大脑影像数据集划分为原始训练集、原始验证集和原始测试集；构建包括数据集离散化前后的信息损失、分类错误率和离散数据复杂程度的多目标函数，对多目标函数的最优解进行搜索，得到离散化方案；根据离散化方案分别对原始训练集、原始验证集和原始测试集进行离散化；对离散训练集和离散验证集进行特征选择，利用特征选择结果，对离散训练集和离散测试集进行特征精简，得到精简离散训练集和精简离散测试集；利用精简离散训练集训练一个分类器对精简离散测试集进行分类，得到大脑影像数据分类结果。
一种基于离散数据大脑影像分类方法

[发明专利]跨模态数据转换方法、装置、设备及可读存储介质-CN202211360681.3在审
发明人：陈致鹏;杨子清;崔一鸣;陈志刚 -专利权人：科大讯飞股份有限公司;科大讯飞（北京）有限公司;河北省讯飞人工智能研究院
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V10/46 文献下载
摘要：在获取待转换的源模态的数据之后，先对该源模态的数据进行离散化处理，确定源模态的数据的离散化表示，再将该源模态的数据的离散化表示转换为目标模态的离散化表示，最后再对该目标模态的离散化表示进行解码处理，得到目标模态的数据该过程中，将源模态的数据的离散化表示转换为目标模态的离散化表示，是由一个离散的空间转换到另一个离散的空间，转换前后空间对等，更易实现，再对目标模态的离散化表示进行解析即可得到目标模态的数据，相对于基于离散的空间到一个连续的物理空间的转换得到目标模态的数据
跨模态数据转换方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种通过将连续特征离散化预测程序TAD的控制方法及装置-CN202110628404.5有效
发明人：战思南;沈振雷 -专利权人：上海二三四五网络科技有限公司
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种通过将连续特征离散化预测程序TAD的控制方法，包括如下步骤：a.获取程序的连续特征信息以及离散特征信息；b.基于Embedding模型将离散特征信息转换为离散特征信息向量化表示；c.基于软离散化层将连续特征信息软离散化为软离散化特征信息向量化表示；d.将离散特征信息向量化表示以及软离散化特征信息向量化表示输入至MLP神经网络中训练，并将输出结果作为程序TAD的预测结果，软离散化层通过如下公式确定：，h（x）为软离散化特征信息向量化表示本发明使用方便，功能强大，实用性强，适应面广，克服了现有技术中无法实现连续特征软离散化的技术弊端，具有极高的商业价值。
一种通过连续特征离散预测程序 tad 控制方法装置

[发明专利]机器学习离散化级别缩减-CN202080102579.6在审
发明人： S.巴卢加 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：一种用于提供具有改进的信息表示的经级别缩减的张量数据的计算机实现的方法可以包括：获得输入张量数据；将输入张量数据作为输入提供给机器学习离散化级别缩减模型，该机器学习离散化级别缩减模型被配置成接收具有多个离散化级别的张量数据，并且响应于接收到张量数据而产生具有减少数量的离散化级别的经级别缩减的张量数据；以及从机器学习离散化级别缩减模型获得经级别缩减的张量数据。使用重建输入张量数据来训练机器学习离散化级别缩减模型，该重建输入张量数据是使用机器学习离散化级别缩减模型的输出生成的。机器学习离散化级别缩减模型可以包括一个或多个级别缩减层，其被配置成接收具有第一数量的离散化级别的输入，并提供具有减少数量的离散化级别的层输出。
机器学习离散级别缩减

[发明专利]一种频率跟随数字离散滤波器、实现方法及其应用-CN201910650844.3有效
发明人：黄显国;徐永;吴银来 -专利权人：江苏康众数字医疗科技股份有限公司
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种频率跟随数字离散滤波器、实现方法及其应用，数字离散滤波器包括采样与量化模块，用于将原始信号转化为频率信号；离散化模块，用于对频率信号进行离散化操作，得到离散化的频率信号；同步反馈模块，用于根据响应延迟将离散滤波器的输出信号转化为参考信号，并将参考信号反馈到比较模块中；比较模块，用于将离散化的频率信号与反馈的参考信号进行差分比较，得到离散化频率差分信号；跟随滤波模块，用于对离散化频率差分信号进行跟随滤波操作，得到信号跟随变化幅度信号，进而得到并输出离散滤波器的输出信号
一种频率跟随数字离散滤波器实现方法及其应用

[发明专利]热电联供电网中风电电量消纳能力的评估方法-CN201410621955.9在审
发明人：王丰;吴涛;金海峰;刘苗;李煊;乔颖;鲁宗相;丁立 -专利权人：国家电网公司;国网冀北电力有限公司电力科学研究院;清华大学
申请日： 2014-11-07 - 公布日： 2015-04-22 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：一种热电联供电网中风电电量消纳能力的评估方法，包括以下步骤：对持续热负荷曲线及持续电负荷曲线进行离散化处理，得到离散化后的持续电负荷曲线及离散化后的持续热负荷曲线；各热电联产机组以最小热功率安排生产，在离散化后的持续热负荷曲线上带负荷，并以相应的最小电功率在离散化后的持续电负荷曲线上带负荷；各非供热火电机组以最小电功率安排生产，在离散化后的持续电负荷曲线上带负荷；选择电热增量比最小的热电联产机组，在离散化后的持续热负荷曲线上带负荷，直到离散化后的持续热负荷曲线被排满；安排风电在离散化后的持续电负荷曲线上带负荷，直到离散化后的持续电负荷曲线也被排满，获得风电消纳电量及风电消纳率。
热电电网中风电量能力评估方法

[发明专利]一种基于信息熵的遥感影像特征离散化方法及系统-CN201711311000.3有效
发明人：黄梦醒;陈琼;张雨;冯文龙 -专利权人：海南大学
申请日： 2017-12-11 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于信息熵的遥感影像特征离散化方法及系统，该方法包括步骤：建立基于像元值和所属类别的影像信息决策表；基于信息熵的区间分隔模型计算区间信息熵，基于信息熵进行区间分割；对所述影像信息决策表进行离散化，并分别计算离散化前、后影像信息表的不可分辨关系差异度；对离散化的结果进行评估，选择最优的离散化方案。本发明方法及系统可以降低离散化区间数目，避免区间信息的冗余性，缓解离散化数据失真问题。
一种基于信息遥感影像特征离散方法系统

[发明专利]一种基于离散化模型的网络拥塞控制方法-CN201610792764.8有效
发明人：孙广路;李少博;李佰洋 -专利权人：哈尔滨理工大学
申请日： 2016-08-31 - 公布日： 2019-12-17 - 主分类号： H04L12/807 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于离散化模型的网络拥塞控制方法，该网络拥塞控制方法包括：预先建立一个离散化拥塞控制模型，通过对发送端当前网络状态参数进行离散化来获得当前发送端所处的离散化网络状态，将该网络状态对应到离散化拥塞控制模型中参数均相同的预定离散化网络状态上，并基于模型中离散化网络状态对应的N个拥塞窗口可选值各自的评估值选取适当的拥塞窗口可选值作为发送端本次拥塞窗口大小的确定值，通过计算当前网络状态对应的奖赏值，应用离散化模型学习方法来更新上一次拥塞窗口大小的确定值所对应的评估值
一种基于离散模型网络拥塞控制方法

[发明专利]数据离散化方法、装置和服务器-CN201811652835.X在审
发明人：张涧;于皓;李犇;张卓博;张杰 -专利权人：阳光财产保险股份有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据离散化方法、装置和服务器，其中，数据离散化方法中，首先获取待离散化的数据；根据预设规则，将该数据中指定数量的取值作为初始划分点；然后通过蒙特卡罗方法，从所有的初始划分点中确定预设数量的最终划分点；最后根据最终划分点，将待离散化的数据进行区间划分，得到数据对应的离散化数据。本发明通过蒙特卡罗方法得到划分点的近似全局最优解，提高了数据离散化的合理性。
离散化服务器全局最优解数据对应预设规则预设合理性近似

[发明专利]一种离散化小波变换族的上下界准确估计及框架判定方法-CN201810274432.X在审
发明人：王晓凯;陈文超;师振盛 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-03-29 - 公布日： 2018-09-14 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开一种离散加窗傅里叶变换族的上下界准确估计及框架判定方法，包括：步骤01：用户采集数据，同时设定离散化小波族；步骤02：依照设定的尺度伸缩因子离散化参数a0在[1,a0]范围内对频率f进行离散化以得到一系列离散化的频率值f；步骤03：在频率域利用常规方法估计得到离散化小波变换族的上界Aold及下界Bold；步骤04：在频率域利用新方法估计得到离散化小波变换族的上界Anew及下界Bnew；步骤05：综合Aold、Bold、Anew和Bnew得到离散化小波变换族上界A和下界B；步骤06：判断离散化小波变换族能否构成小波框架；步骤07：若可以，则利用其进行数据处理。本发明可用于判断离散化小波变换族能否构成小波框架、能否用于数据处理，同时具有实现简单易于操作且适用范围广的特点。
离散化小波变换上界下界数据处理小波框架频率域上下界判定傅里叶变换伸缩因子用户采集加窗可用小波尺度

[发明专利]用于光线追踪指令处理和执行的装置和方法-CN201911193005.X在审
发明人： K·瓦德亚纳坦;M·阿波达卡;T·罗克斯;C·本廷;肖炏;C·布朗利;J·巴尔扎克 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06T15/06 文献下载
摘要：例如，装置的一个实施例包括：执行电路，用于执行反离散化指令以将多个经离散化数据值转换为多个经反离散化数据值，反离散化指令包括用于标识源寄存器中的多个紧缩经离散化数据值的第一源操作数和用于标识其中要存储多个紧缩经反离散化数据值的目的地寄存器的目的地操作数，其中执行电路用于将源寄存器中的每个紧缩经离散化数据值转换为浮点值，将浮点值与第一值相乘以生成第一乘积并且将第一乘积加到第二值以生成经反离散化数据值，并且将经反离散化数据值存储在目的地寄存器中的紧缩数据元素位置中
用于光线追踪指令处理执行装置方法

[发明专利]用于光线追踪指令处理和执行的装置和方法-CN202011270082.3在审
发明人： K·瓦德亚纳坦;M·阿波达卡;T·罗克斯;C·本廷;肖炏;C·布朗利;J·巴尔扎克 -专利权人：英特尔公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06T15/06 文献下载
摘要：例如，装置的一个实施例包括：执行电路，用于执行反离散化指令以将多个经离散化数据值转换为多个经反离散化数据值，反离散化指令包括用于标识源寄存器中的多个紧缩经离散化数据值的第一源操作数和用于标识其中要存储多个紧缩经反离散化数据值的目的地寄存器的目的地操作数，其中执行电路用于将源寄存器中的每个紧缩经离散化数据值转换为浮点值，将浮点值与第一值相乘以生成第一乘积并且将第一乘积加到第二值以生成经反离散化数据值，并且将经反离散化数据值存储在目的地寄存器中的紧缩数据元素位置中
用于光线追踪指令处理执行装置方法

[发明专利]用于编码/解码振动触觉信号的编码/解码装置和方法-CN202010238994.6有效
发明人：安德烈亚斯·诺尔;巴萨科·居勒克于兹;埃克哈德·施泰因巴赫 -专利权人：慕尼黑工业大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： H04N19/63 文献下载
摘要：对这样的振动触觉信号进行编码的编码装置包括：第一变换单元，用于执行信号的离散小波变换；第二变换单元，用于生成信号的频域表示；心理触觉模型单元，用于基于所生成的采样信号的频域表示并且基于以人类触觉感知为基础的预定感知模型，生成至少一个离散化控制信号；离散化单元，用于对于由所执行的离散小波变换产生并由该离散化控制信号进行调整的小波系数进行离散化；压缩单元，用于压缩离散化的小波系数；比特流生成单元，用于基于经压缩的离散化的小波系数来生成与编码信号相对应的比特流
用于编码解码振动触觉信号装置方法

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