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[发明专利]一种信用等级确定方法、装置、设备及介质-CN202310620639.9在审
发明人：李双燕 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本申请公开了一种信用等级确定方法、装置、设备及介质，可应用于大数据领域或金融领域。该方法能够获取目标用户的用户数据，将用户数据输入信用等级预测模型中，得到信用等级预测模型输出的预测信用等级，将预测信用等级作为目标用户的信用等级。其中，信用等级预测模型包括两层模型，也就是第一层模型和第二层模型。第一层模型包括两个模型，分别基于输入的用户数据输出第一预测等级和第二预测等级。第二层模型基于第一预测等级、第二预测等级和用户数据输出预测信用等级。采用两层模型结构的信用等级预测模型，能够充分挖掘用户数据的特征，确定较为准确的信用等级。
一种信用等级确定方法装置设备介质

[发明专利]基于机器学习的岩爆等级双模型分步预测方法-CN202310498319.0在审
发明人：罗丹旎;陶洪辉;苏国韶;刘谢伶;巫祥平;卢思航 -专利权人：中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F18/2431 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的岩爆等级双模型分步预测方法，包括：(1)确定主模型中影响岩爆等级的定量预测指标，建立基于机器学习的岩爆等级智能预测模型，进行岩爆等级预测获得预测结果；(2)确定辅助模型中影响岩爆等级的定量预测指标，建立岩爆等级调整模型，判断实际发生的岩爆等级可能较主模型预测结果偏高抑或偏低。本发明方法，充分利用现有的岩爆数据，并更全面考虑岩爆主要影响因素，通过机器学习构建岩爆等级预测“主模型+辅助模型”。利用主模型对岩爆等级进行初步预测，再利用辅助模型对岩爆等级进行更为精细的预测，以此提高岩爆等级预测的准确率。
基于机器学习等级双模分步预测方法

[发明专利]基于多网络融合的海冰等级预测方法及装置-CN202110305432.3在审
发明人：袁智翔;刘华役 -专利权人：广东海启星海洋科技有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种基于多网络融合的海冰等级预测方法，包括：接收输入的海冰特征数据；将所述海冰特征数据分别输入至第一预测模型和第二预测模型以得到第一海冰等级和第二海冰等级；将所述第一海冰等级和第二海冰等级输入至等级预测公式以得到海冰预测等级；所述等级预测公式包括Y＝w1Y1+w2Y2。本发明实施例的基于多网络融合的海冰等级预测方法通过对挖掘与海冰等级相关的特征数据，将特征数据输入至多个预测模型中进行分析以得到多个海冰等级，然后对得到的多个海冰等级按照加权方式进行结合计算得到最终的海冰等级结果，提高预测结果的准确性。
基于网络融合等级预测方法装置

[发明专利]基于人工智能的海冰等级预测方法及装置-CN202110304360.0在审
发明人：袁智翔;林祖祥 -专利权人：广东海启星海洋科技有限公司
申请日： 2021-03-22 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例涉及人工智能技术领域，公开了一种基于人工智能的海冰等级预测方法，包括：接收输入的海冰特征数据；将海冰特征数据分别输入至KNN回归模型、LSTM回归模型和BP神经网络模型以得到第一海冰等级、第二海冰等级和第三海冰等级；将第一海冰等级、第二海冰等级和第三海冰等级输入至等级预测公式以得到海冰预测等级。本发明的基于人工智能的海冰等级预测方法通过集成多种预测模型来对海冰等级结果进行准确性预测；通过KNN回归模型和BP神经网络模型来提高海冰等级的非线性预测能力，通过LSTM回归模型来提高海冰等级的时序性预测能力；将三种模型按加权方式进行结合计算得到最终的海冰等级结果，提高预测结果的准确性。
基于人工智能等级预测方法装置

[发明专利]面向冲积河道的崩岸等级预测方法及系统-CN202210949519.9在审
发明人：吴健辉;何伟;张国云;赵林;涂兵;欧先锋;郭龙源;姚尉迟;林荡;黄丽红 -专利权人：湖南理工学院;岳阳市长江修防中心
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开面向冲积河道的崩岸等级预测方法及系统，其中方法包括获取样本数据，基于样本数据对待优化崩岸等级预测模型进行优化，得到崩岸等级预测模型，其中所述初始崩岸等级预测模型采用深度神经网络；获取河岸数据，通过崩岸等级预测模型对河岸数据进行预测，得到崩岸等级预测结果。通过上述技术方案，能够通过众多影响因素对崩岸进行准确有效预测。
面向冲积河道等级预测方法系统

[发明专利]智能课程管理系统-CN202110728371.1在审
发明人：王博业 -专利权人：王博业
申请日： 2021-06-29 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供的智能课程管理系统，分析单元获取学员当前的掌握程度信息；所述掌握程度信息通过学员学习当前课程后得到；根据掌握程度信息为学员划分等级，得到各个学员的预测等级；将各个学员的预测等级发送给等级管理单元；等级管理单元当检测到学员的预测等级高于当前等级时，生成并显示等级调整信息；当接收到学员针对等级调整信息录入的同意调整时，将学员的等级更新为预测等级，将学员的课程调整为预测等级的课程。该系统能够实时根据学员的学习情况预测学员的等级，判断出学员对知识点的掌握程度，并根据预测结果调整学员的等级和对应的课程，实现了更灵活的课程管理。
智能课程管理系统

[发明专利]一种基于雨情数据判定灾害风险等级的方法及系统-CN202210297914.3有效
发明人：夏述海;姚毅;霍宏旭 -专利权人：北京慧图科技（集团）股份有限公司
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于雨情数据判定灾害风险等级的方法及系统，属于人工智能数据分析技术领域，解决了现有技术中不能有效对未来发生灾害风向等级以及趋势进行预测的问题。该方法包括：获取各站点的雨量数据，按时序序列构造各站点雨量堆积柱状图；将雨量堆积柱状图输入至对应的当前最优灾害风险等级预测模型，获取预测时刻对应的灾害预测风险等级信息以及对应的概率信息；获取预测时刻的实际风险等级信息；当预测时刻对应的灾害预测风险等级信息与实际风险等级信息不同时，通过使用该站点实际风险等级标注的雨量堆积柱状图，对该站点灾害风险等级预测模型训练，更新该站点当前最优灾害风险等级预测模型。
一种基于雨情数据判定灾害风险等级方法系统

[发明专利]基于电压等级的售电量预测方法-CN201710905885.3在审
发明人：陈火焱;陈佳;谢欣涛;文明;欧名勇;廖菁;侯益灵;陈耀红;何缘圆;侯雪波;徐彬琨 -专利权人：国网湖南省电力公司;国网湖南省电力公司经济技术研究院;国家电网公司
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2018-02-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于电压等级的售电量预测方法，包括将售电量分为若干个电压等级；分析历史售电数据中各电压等级售电量与各用户类型售电量的关系；采用数据拟合算法构建基于电压等级的售电量预测模型；对各个电压等级的售电量进行预测本发明提供的这种基于电压等级的售电量预测方法，根据电压等级的不同，采用历史数据分析各电压等级与各用户类型售电量之间的关系，从而对不同电压等级的售电量进行预测，因此能够精确预测各个电压等级的售电量，而且本发明方法科学可靠，预测准确。
基于电压等级电量预测方法

[发明专利]基于动态神经网络的闪存可靠性等级在线预测方法和装置-CN202110066133.9在审
发明人：齐明阳;潘玉茜;张浩明;刘政林 -专利权人：置富科技（深圳）股份有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态神经网络的闪存可靠性等级在线预测方法、装置、存储介质及计算机设备。，建构待预测闪存芯片的数据集合；将待预测闪存芯片的数据集合中的第一子集作为动态神经网络的输入，运行动态神经网络，得到第一闪存可靠性等级预测模型，并通过第一闪存可靠性等级预测模型得到初始可靠性等级预测结果；根据初始可靠性等级预测结果和待预测闪存芯片的实际可靠性等级测试结果，优化第一闪存可靠性等级预测模型的模型参数，得到第二闪存可靠性等级预测模型；将待预测闪存芯片数据集合中的第二子集输入到第二闪存可靠性等级预测模型中，得到待预测闪存芯片的可靠性等级的预测结果。上述方法可以提高闪存芯片可靠性等级的预测准确度和灵活度。
基于动态神经网络闪存可靠性等级在线预测方法装置

[发明专利]基于多模态回归的癌症等级预测方法、装置及设备-CN202210343001.0在审
发明人：张长青;张宇桐;马焕 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多模态回归的癌症等级预测方法，包括：获取多模态数据；将组织病理学图像数据和基因组数据分别输入癌症等级预测模型的第一特征提取模块和第二特征提取模块，分别输出图像特征和基因特征；基于图像特征和基因特征，利用癌症等级预测模型的第一融合模块，得到融合特征；将图像特征、基因特征和融合特征分别输入癌症等级预测模型的初始预测模块，分别输出第一子预测结果、第二子预测结果以及第三子预测结果；以及将第一子预测结果、第二子预测结果以及第三子预测结果输入癌症等级预测模型的第二融合模块，输出癌症等级预测结果。本公开还提供了一种基于多模态回归的癌症等级预测装置、设备和存储介质。
基于多模态回归癌症等级预测方法装置设备

[发明专利]适用于隧道岩爆危险性等级预测方法-CN202210346131.X在审
发明人：张建新;胡昌涛;刘洋;马世灵;程红光;焦云成;赖小军;石龙飞;李民;李腾飞;谢柯 -专利权人：新疆交通规划勘察设计研究院有限公司
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及隧道岩爆危险性预测方法技术领域，是一种适用于隧道岩爆危险性等级预测方法，包括综合分析岩爆的影响因素；将岩爆危险性等级按照岩爆烈度、岩爆范围的标准进行分级，建立岩爆危险性等级样本库；利用组合权重法计算不同影响因素对岩爆危险性等级的权重；建立正态云模型的隧道岩爆危险性等级预测模型，将所述权重代入所述隧道岩爆危险性等级预测模型中，对隧道前方的岩爆危险性等级进行预测。本发明利用组合权重法获取不同影响因素对岩爆危险性等级的权重，建立基于正态云模型的隧道岩爆危险性等级的预测模型，对隧道前方的岩爆危险性等级进行预测，预测结果准确率高。
适用于隧道危险性等级预测方法

[发明专利]闪存芯片可靠性等级预测方法、装置及存储介质-CN202110066138.1在审
发明人：陈卓;张浩明;潘玉茜;刘政林 -专利权人：置富科技（深圳）股份有限公司
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种闪存芯片可靠性等级预测方法、装置及存储介质。其中方法包括：对待预测闪存芯片进行闪存操作，并在闪存操作过程中采集待预测闪存芯片的至少一种特征量；对待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到待预测闪存芯片的特征运算值，依据待预测闪存芯片的特征量和待预测闪存芯片的特征运算值，建构待预测闪存芯片的数据集合；将待预测闪存芯片的数据集合中的第一子集输入到第一闪存可靠性等级预测模型的优化程序中，并对第一闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第二闪存可靠性等级预测模型；将待预测闪存芯片数据集合中的第二子集输入到第二闪存可靠性等级预测模型中，得到待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果。上述方法可以提高闪存芯片可靠性等级的预测准确度。
闪存芯片可靠性等级预测方法装置存储介质

[发明专利]食品安全风险等级预测方法、装置及电子设备-CN202011461921.X在审
发明人：文红;徐宁;陈锂;尹佳;陈翔;董曼;郭鹏程 -专利权人：湖北省食品质量安全监督检验研究院
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种食品安全风险等级预测方法、装置及电子设备，该方法包括：基于食品安全历史检测数据，划分食品安全风险等级，得到食品安全风险等级历史数据；基于Daubechies小波基，对食品安全风险等级历史数据进行小波分解，得到多个食品安全风险等级历史数据分量；将多个食品安全风险等级历史数据分量输入LSTM模型，对食品安全风险等级进行预测，得到食品安全风险等级的预测值。本发明提供的食品安全风险等级预测方法、装置及电子设备，可以有效实现食品风险等级的预测。
食品安全风险等级预测方法装置电子设备

[发明专利]风险等级预测方法、装置、设备及存储介质-CN202111355185.4在审
发明人：农时 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2021-11-16 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：本申请提供一种风险等级预测方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能领域。该方法包括：获取待预测客户的人脸照片、以及待预测客户的消费数据。根据待预测客户的人脸照片、待预测客户的消费数据，以及预训练的风险等级预测模型，得到待预测客户的风险等级预测结果。其中，风险等级预测模型是采用第一训练数据集对第一神经网络进行训练得到的；第一训练数据集包括一条或多条第一训练数据，每条第一训练数据对应一个客户；第一训练数据包括第一训练数据对应的客户的消费数据、人脸照片、以及风险等级标签。本申请对待预测客户的风险等级进行预测时所得到的预测结果可以更准确。
风险等级预测方法装置设备存储介质

[发明专利]疾病预测方法、疾病预测模型训练方法及装置、存储介质-CN202011382999.2有效
发明人：王昊;党康;丁晓伟;张政 -专利权人：苏州体素信息科技有限公司
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G16H50/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种疾病预测方法、疾病预测模型训练方法及装置、存储介质，其中，疾病预测模型训练方法，包括：建立初始疾病预测模型，初始疾病预测模型包括初始病灶分割网络与初始疾病等级预测网络，其中，初始病灶分割网络的输出端连接初始疾病等级预测网络的输入端；依据第一训练数据以及针对第一训练数据进行病灶分割标注得到的第一标注数据，对初始病灶分割网络进行训练，获得目标病灶分割模块；依据第二训练数据以及针对第二训练数据进行疾病等级标注得到的第二标注数据，对初始疾病等级预测网络进行训练，获得目标疾病等级预测模块；依据目标病灶分割模块与目标疾病等级预测模块，得到疾病预测模型。本发明可以有效提高疾病预测的准确性。
疾病预测方法模型训练装置存储介质

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