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[发明专利]一种基于多影响因素的泥水盾构泥水仓压力预测方法-CN202111326755.7在审
发明人：张双俐;周耀强;杜庆峰;谢伟杰;李晓军;赵思成 -专利权人：广东粤海珠三角供水有限公司;同济大学
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多影响因素的泥水盾构泥水仓压力预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取泥水盾构PLC系统采集的数据；步骤2，进行泥水仓压力影响因素分析，得到影响因素；步骤3，根据影响因素对数据进行清洗、特征提取和样本划分，得到训练集数据和测试集数据；步骤4，基于训练集数据，采用遗传算法结合K折交叉验证优化神经网络拓扑结构，得到最优网络拓扑结构信息并构建最优模型；步骤5，基于训练集数据对最优模型进行训练，得到拟合模型，并基于测试集数据对拟合模型进行评估，若未达标则重复步骤4～5，直至模型预测效果达标；步骤6，使用达标的模型对下一时刻的泥水仓压力进行预测，对预测值是否处于合适的范围进行分析并给出反馈信息
一种基于影响因素泥水盾构压力预测方法

[发明专利]一种模型训练方法及系统-CN201810637462.2在审
发明人：孙亮 -专利权人：四川斐讯信息技术有限公司
申请日： 2018-06-20 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法及系统，该方法包括：步骤S1爬取符合预设爬虫条件的图像数据；步骤S2将所述图像数据输入至初次训练模型，筛选出训练集数据；步骤S3使用所述训练集数据对所述初次训练模型进行训练，得到最终训练模型。本发明通过初次训练模型自动对图像数据进行清洗，减少人工工作量、数据可靠；且自行进行迭代更新，自动对模型进行优化，得到的最终训练模型的准确度较高，符合项目要求。
训练模型训练集数据模型训练图像数据图像数据输入人工工作量准确度爬虫迭代更新项目要求预设清洗筛选优化

[发明专利]基于贝叶斯估计的航班延误预测模型的建立方法及装置-CN201910009733.4有效
发明人：苏咸宁 -专利权人：苏咸宁
申请日： 2019-01-05 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于贝叶斯估计的航班延误预测模型的建立方法，包括：对航班延误数据进行降维处理，并且使处理后的数据满足贝叶斯分类器的需求；将处理后数据的一部分作为训练集数据，以及将处理后数据的另一部分作为测试集数据；对训练集数据进行训练，以计算贝叶斯分类器所需的后验概率，建立航班延误预测模型；以及通过测试集数据对航班延误预测模型进行模型测试，通过航班延误预测模型判断测试集数据的分类，并且根据判断正确的数量来求得航班延误预测模型的准确度
基于贝叶斯估计航班延误预测模型建立方法装置

[发明专利]一种面向机器学习模型的数据恢复方法及相关装置-CN202210157952.9在审
发明人：罗文坚;张立才;韩培义;庄荣飞 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种面向机器学习模型的数据恢复方法，可对机器学习模型的训练过程进行调整，以使模型利用其所包含的模型权重的线性组合记录训练集数据，进而可在无法接触训练集数据的情况下通过线性组合训练后的模型权重值来恢复训练集数据本发明还提供一种面向机器学习模型的数据恢复装置、电子设备及存储介质，具有上述有益效果。
一种面向机器学习模型数据恢复方法相关装置

[发明专利]基于电力大数据的电锅炉补热储热成本优化方法和装置-CN202111092993.6在审
发明人：李伟;胡博;王丽霞;齐智刚;王南;张智儒;高强;刘育博;杨晶;孟凡尧 -专利权人：辽宁旭能科技有限公司
申请日： 2021-09-17 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G01Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于电力大数据的电锅炉补热储热成本优化方法和装置。所述方法包括获取气象预报数据、设备运行数据以及电力用采数据，对获取到的数据进行预处理；提取成本特征和运行效率特征，对提取到的特征进行降维处理，并划分为训练集数据和测试集数据；建立BP神经网络模型，将训练集数据输入所述BP神经网络模型进行训练，将训练后的神经网络模型作为补热储热策略模型；将所述测试集数据输入到所述补热储热策略模型中，输出用能成本。
基于电力数据电锅炉补热储热成本优化方法装置

[发明专利]一种计算机网络智能监控系统-CN201911352126.4有效
发明人：张海飞;钱兰美;吴芳;雷丽婷 -专利权人：南通理工学院
申请日： 2019-12-24 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F21/72 文献下载
摘要：本发明涉及监控系统技术领域，且公开了一种计算机网络智能监控系统，包括：CPU模块、通讯模块、状态更新模块、报警模块、异常预警模块、加密模块、训练集数据库、防火墙、伪命令发送模块、存储模块和USB模块；通讯模块用于计算机与外界的通讯本发明通过设置训练集数据库，并通过状态更新模块进行不断的更新数据，以适应于最新防护状态，进而增加防护效果；通过设置加密模块，避免他人串改训练集数据模块内部数据特征，进而提高训练集数据模块的安全性；通过异常预警模块对通讯模块发送的数据进行预警，并通过伪令发送模块发送虚拟数据，进而迷惑攻击访问，保护真实数据的安全性。
一种计算机网络智能监控系统

[发明专利]一种无径流资料河口的潮汐预测方法、装置及存储介质-CN202310259960.9在审
发明人：陈永平;徐晓武;甘敏;陶证瑾;陈雨航;朱弦;蒲金山;张雨欣 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种无径流资料河口的潮汐预测方法、装置及存储介质，属于河口海岸数据处理技术领域，方法包括：获取验潮站的潮位数据，并将所述潮位数据划分为训练集数据和测试集数据；利用所述训练集数据，对预构建的LightGBM模型进行优化训练，获取LightGBM1预报模型和LightGBM2预报模型；利用所述测试集数据，对所述LightGBM1预报模型和LightGBM2预报模型进行精度测试和比较，获取优选预报模型；利用所述优选预报模型
一种径流资料河口潮汐预测方法装置存储介质

[发明专利]基于参数优化的深度信念网络模型的TE过程故障诊断方法-CN201910521837.3有效
发明人：黄迪;张卫;黄家华 -专利权人：重庆仲澜科技有限公司
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于参数优化的深度信念网络模型的TE过程故障诊断方法，按照以下步骤进行：以TE过程为研究对象进行试验仿真，得到仿真数据，并将该仿真数据分成训练集数据样本和测试集数据样本；基于量子粒子群算法，对深度信念网络进行优化，得到优化深度信念网络；将训练集数据样本带入优化深度信念网络进行训练，得到TE过程深度信念网络故障诊断模型；将测试集数据样本带入TE过程深度信念网络故障诊断模型，对TE过程的故障进行诊断，得到测试集故障数据样本；根据测试集故障数据样本，对故障诊断结果进行评估。有益效果：收敛速度更快，全局收敛能力更强，避免了DBN算法易陷入局部最小值、训练不充分及早熟现象。
基于参数优化深度信念网络模型 te 过程故障诊断方法

[发明专利]一种心电信号分类方法及装置-CN201611181530.6在审
发明人：刘志华;李东阳;陈俊宏;艾红;马晨光 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2016-12-19 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：所述心电信号分类方法包括步骤a对心电信号进行分割，分别得到训练集数据和测试集数据；步骤b通过深度学习对所述训练集数据进行模型训练，构建预测分类模型；步骤c通过所述预测分类模型对所述测试集数据进行心电信号分类本发明实施例通过深度学习对训练集进行模型训练，得到预测分类模型，通过预测分类模型进行心电信号分类，减少了人为设计特征造成的不完备性，提高了心电信号分类的准确率，同时可以对更多类型的心率变异进行分类。
一种电信号分类方法装置

[发明专利]多中心化的数据处理方法、系统以及存储介质-CN202310456863.9有效
发明人：左江宏;赵乐玲;邹剑飞 -专利权人：成都天用唯勤科技股份有限公司
申请日： 2023-04-26 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本申请公开了多中心化的数据处理方法、系统以及存储介质，本申请包括，中心化资源块用于与多个边缘化资源块通信连接，接收并解密边缘化资源块传输的待测人员相关信息，获取中心化资源块部署区域内的本地新增训练集数据和当前训练周期验证数据，当次训练周期内，更新全局模型：依据本地新增训练集数据，对全局模型进行训练，训练后获取更新的全局模型，并下发更新的全局模型至多个边缘化资源块；输入本地新增训练集数据和当前训练周期验证数据至更新的全局模型
中心数据处理方法系统以及存储介质

[发明专利]一种时序数据的异常值处理方法及系统-CN202211306314.5在审
发明人：赵禹平;张炜祺;杨蕊菱;徐建程 -专利权人：上海金仕达软件科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种时序数据的异常值处理方法及系统，属于数据预处理技术领域；其中，所述方法包括：根据时序数据获得训练集数据，对所述训练集数据进行预处理；根据经过预处理的所述训练集数据建立时间序列模型；根据所述时间序列模型对所述时序数据进行极值识别处理本发明的数据预处理方法，通过对时序数据进行分析、建模，提高了数据极值判断的准确性并兼顾效率，能够可靠地对极值进行识别、处理。
一种时序数据异常处理方法系统

[发明专利]基于感知多模态大数据的高效查询方法-CN202011547371.3在审
发明人：李海涛 -专利权人：江苏智水智能科技有限责任公司
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-04-30 - 主分类号： G06F16/53 文献下载
摘要：本发明的一种基于感知多模态大数据的高效查询方法，包括以下步骤，步骤一：采集图像模态数据集，对图像滤波并生成点云数据；步骤二：根据步骤一中的点云数据下的图像深度值，获得点云数据下的所有点的特征值；步骤三：异步采集文本模态数据集，对文本进行特征提取；步骤四：利用CAA算法，建立图像特征‑文本特征的训练表；步骤五：随机对训练表中数据进行分类成训练集数据库和测试集数据库，将训练集数据库和测试集数据库中数据进行迁移学习该方法可以根据检测数据对后续数据进行推测。
基于感知多模态大数据高效查询方法

[发明专利]基于机器学习的反欺诈模型建模方法和反欺诈监控方法-CN201810722677.4在审
发明人：肖尊雷;赵钢;庞闪闪;刘婷婷;康丽娜;李翠静 -专利权人：北京玖富普惠信息技术有限公司
申请日： 2018-07-04 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的反欺诈模型建模方法和反欺诈监控方法，所述基于机器学习的反欺诈模型建模方法包括：从数据库中提取建模所需的样本数据，并对每个样本数据进行标签化处理；从数据库中匹配每个样本数据的关联信息，结合标签化处理结果建立基于用户的多维度征信数据，对征信数据进行数据处理并划分为训练集数据和测试集数据；利用训练集数据训练并调整反欺诈模型的参数；利用测试集数据测试反欺诈模型，获得测试集数据为欺诈用户的欺诈概率值
欺诈测试集数据基于机器模型建模样本数据训练集数据标签化数据库比对结果标签处理关联信息机器学习数据处理多维度监控比对概率建模匹配学习样本测试统计监督制定

[发明专利]一种基于元学习的人脸动作单元检测方法-CN202210340972.X在审
发明人：刘志磊;曹济源 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-04-02 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的人脸动作单元检测方法，包括如下步骤：1)数据集构建，采用任务集的方式采样数据。其中，每组任务集包含支持集数据和查询集数据，支持集数据将用做元训练，查询集数据将用作元测试；2)动作检测单元(AU)模型构建，使用基于区域关系学习的AU检测模型。其中区域特征使用人脸关键点landmarks提取AU中心，然后等比例映射到特征图提取AU区域特征；关系模型采用transformer,学习AU之间的关系参数；3)基于MAML的元学习训练策略构建，将元学习训练策略下的模型称为元学习器，首先初始化元学习器的模型结构参数，然后结合元学习数据集以及AU检测模型，采用基于梯度下降的元学习方法MAML对模型进行训练和测试。
一种基于学习动作单元检测方法

[发明专利]一种基于最大信息系数的河流溶解氧浓度预测方法及系统-CN202310127059.6在审
发明人：刘伟;李伟杰;房怀阳;杨润冕;林澍 -专利权人：华南理工大学;生态环境部华南环境科学研究所（生态环境部生态环境应急研究所）
申请日： 2023-02-17 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最大信息系数的河流溶解氧浓度预测方法及系统，该方法包括：获取水质样本数据集和气象样本数据集并依次进行预处理和归一化处理，构建训练集数据与测试集数据；通过网格搜索算法，将训练集数据输入至河流溶解氧浓度预测模型进行训练；基于MIC算法，将测试集数据输入至训练后的模型进行筛选删减，得到最终的模型；基于最终的模型进行河流溶解氧浓度预测。该系统包括：预处理模块、计算模块、训练模块、删减模块和预测模块。通过使用本发明，能够通过确定最精简的输入变量组合实现对不同河流溶解氧浓度的准确预测。本发明作为一种基于最大信息系数的河流溶解氧浓度预测方法及系统，可广泛应用于大数据环保信息处理技术领域。
一种基于最大信息系数河流溶解氧浓度预测方法系统