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[发明专利]使用低功率计算硬件生成三维尖峰-CN202180022538.0有效
发明人： U.阿西夫;S.罗伊;汤剑斌;S.哈勒 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：一种生成三维(3D)尖峰的方法。该方法包括接收包括时序数据的信号并生成第一二维(2D)网格。生成第一2D网格包括将时序数据的段映射到第一2D网格的相应位置，并且对于每个位置生成与相应的映射的段对应的尖峰序列。该方法还包括生成第二2D网格，其包括针对每个位置，对第一2D网格的对应位置的尖峰序列执行数学运算。该方法还包括生成第三2D网格，其包括对第二2D网格的位置执行空间滤波。该方法还包括基于第一2D网格、第二2D网格和第三2D网格的组合生成3D网格。3D网格包括一个或多个3D尖峰。
使用功率计算硬件生成三维尖峰

[发明专利]一种锂离子电池热失控风险预测方法及装置-CN202211225274.1在审
发明人：孟会行;杨巧巧;刘璇;邢金朵;耿梦尧;安旭 -专利权人：北京理工大学;北京建筑大学
申请日： 2022-10-09 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例提供一种锂离子电池热失控风险预测方法及装置，包括获取锂离子电池热失控机理知识，采用故障树描述锂离子电池热失控演化过程，将故障树结构映射至锂离子电池热失控动态贝叶斯网络模型，获得锂离子电池热失控风险量化结果，将动态贝叶斯网络量化结果作为机器学习模型的输入，得到热失控风险预测结果。本实施例的方法，融合多重热失控致因和多源数据，可以预测电池热失控演化趋势，预测结果较为准确，有助于防控锂离子电池热失控事故。
一种锂离子电池失控风险预测方法装置

[发明专利]联邦学习参与节点选择优化方法、联邦学习方法及系统-CN202211105723.9有效
发明人：何典;程雅婷;李闯;胡春华;梁英;李伊航 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种联邦学习参与节点选择优化方法、联邦学习方法及系统，本发明技术方案提出将车辆节点选择问题转换为部分马尔可夫决策过程，进而利用循环确定性策略梯度RDPG算法求解部分马尔可夫决策过程得到当前训练中参与的车辆节点。本发明通过所述节点选择优化方法，可以有效解决车联网场景下车辆等参与节点数目急剧增多的问题，此外，利用RDPG算法来寻找联邦学习中节点选择的最优解，提高联邦学习过程中全局聚合的效率与聚合质量。
联邦学习参与节点选择优化方法学习方法系统

[发明专利]系统最优控制装置、系统最优控制方法及程序-CN202180043551.4在审
发明人： K·法拉卡尔;滝坂透;T·哈斯;莲尾一郎 -专利权人：大学共同利用机关法人信息与系统研究机构
申请日： 2021-07-02 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：提供一种能够进行高速计算的带精度保证的系统最优控制技术。本发明的一个方式涉及系统最优控制装置,具有图表转换部,其基于表示系统信息的随机博弈的自初始状态到最终状态的到达概率的上限,将上述随机博弈转换为流程分析图；路径选择部,其选择上述转换后的流程分析图中的自各状态节点到最终状态节点的路径中的、具有最大宽度的路径,各路径的宽度是构成上述路径的边的最小的权重；以及收敛判定部,其基于上述选择的路径的信息,对上述随机博弈的到达概率的上限以及下限的收敛性进行判断。
系统最优控制装置方法程序

[发明专利]一种多样本联合多元自适应回归样条模型-CN202211154486.5在审
发明人：钱诚;王鹤翔;魏盛兴;孙博;任羿;王自力 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明涉及数据拟合领域，具体涉及一种多样本联合多元自适应回归样条模型。为克服传统MARS技术的不足，本发明首先，对多样本数据进行数据截断以保证多样本数据长度相同；之后，逐步遍历多样本的自变量数值并通过多样本误差平方和衡量模型误差，选取最优结点；然后，循环迭代，直到模型项数达到预设值；最后，运用最小二乘法拟合得出模型样条函数的系数。本发明建立针对多个样本数据的统一模型，并获得拟合结果的显示表达式，方便后续对多个样本的数据特征进行统一分析。同时，本发明与现有的数据拟合方法相比，具有更大的灵活性，可以对复杂曲线进行拟合处理，允许曲线存在高曲率、多拐点、非线性的现象，并且处理速度快、准确率高。
一种多样联合多元自适应回归模型

[发明专利]一种基于蒙特卡洛搜索树的图特征搜索方法和装置-CN202211116951.6在审
发明人：赵文龙 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本公开的一方面涉及一种图特征搜索方法，包括获取包括对象节点和边的图；生成包括对应于要搜索的图特征模式的树节点的蒙特卡洛树；计算所述蒙特卡洛树中的每个树节点的特征重要度；基于对所述蒙特卡洛树中的每个树节点的特征重要度的评估来对所述蒙特卡洛树中的树节点进行采样以选中具有高特征重要度的候选树节点；通过对与所选中的候选树节点所对应的图特征模式进行变换来生成所述蒙特卡洛树的新的树节点；以及基于包括所述新的树节点的蒙特卡洛树来进行所述计算、所述评估和所述变换的下一轮迭代。本公开还涉及其他相关方面。
一种基于蒙特卡洛搜索特征方法装置

[发明专利]低计算复杂度粒子平滑估计的多机动目标轨迹跟踪方法-CN202211106503.8在审
发明人：李浩宇;张科;王靖宇;谭明虎;苏雨;张烨;韩治国 -专利权人：西北工业大学深圳研究院;西北工业大学
申请日： 2022-09-12 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种低计算复杂度粒子平滑估计的多机动目标轨迹跟踪方法，针对多机动目标跟踪应用场景，建立具有未知混合状态的混杂系统模型，对多机动目标进行机动方式与运动状态的识别。设计出一种在粒子权重未退化时的低复杂度平滑计算方法，结合吉布斯采样、马尔可夫链蒙特卡洛方法估计未知的目标机动方式以及运动状态。与传统粒子平滑算法相比，本发明方法通过引入参考轨迹提高了目标机动方式和运动状态的估计精度，并通过低计算复杂度的粒子平滑算法提高了计算效率，因此该方法可在更短时间内达到相同精度的跟踪精度。
计算复杂度粒子平滑估计机动目标轨迹跟踪方法

[发明专利]条件概率比特电路、M-H采样方法、装置、设备及介质-CN202211205486.3在审
发明人：王开友;雷坤;兰修凯 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种条件概率比特电路，应用于数据采样技术领域，包括：多个基本单元，每个该基本单元为一个概率比特单元，每个该概率比特单元包括第一晶体管、第二晶体管和自旋轨道矩磁隧道结，该第一晶体管、第二晶体管和自旋轨道矩磁隧道结之间通过多条电路连线连接，多个该概率比特单元的相同信号端之间通过同一该电路连线连接。本发明还提供了一种基于所述条件概率比特电路的Metropolis‑Hasting(M‑H)采样方法、装置、设备及介质。
条件概率比特电路采样方法装置设备介质

[发明专利]基于贝叶斯优化及K-center采样的自动调参方法-CN202211287486.2在审
发明人：林锦坤 -专利权人：晞德软件（北京）有限公司
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯优化及K‑center采样的自动调参方法。本方法为：1)调参器根据输入的待调参目标算法的可执行文件、优化目标、目标算法的参数信息及调参时间t，生成一组初始参数组集合Φinit；2)调参器根据Φinit中的参数组运行目标算法得到一训练集S；3)使用训练集S构建模型GP；4)调参器生成候选参数组集合Φcandidate并将其中各候选参数组分别输入至模型GP中，预测得到参数组性能；5)调参器选取一候选参数组，运行目标算法得到对应的预测性能，将加入训练集S；然后利用更新后的训练集S训练模型GP；6)循环步骤4)～5)直至达到调参时间t，然后输出最优性能对应的参数组。
基于贝叶斯优化 center 采样自动方法

[发明专利]贝叶斯优化方法和相关装置及计算机可读存储介质-CN202211193677.2在审
发明人：吕文龙;胡守博;陈志堂;揣捷 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供贝叶斯优化方法和相关装置及计算机可读存储介质。可对当前贝叶斯优化任务的N个相关历史数据集进行归一化；使用归一化的N个相关历史数据集对进行联合预训练以得到对进行高斯过程改造以得到Ms；针对目标域数据集DT构建MT；使用MT对DT的输出yT进行校准以得到经校准的DT'；使用DT'对MT进行模型训练以得到MT′；利用MT′执行贝叶斯优化任务。本申请实施例方案可实现多源异构数据集联合训练，有利于提升贝叶斯优化效率。
贝叶斯优化方法相关装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于三链马尔科夫模型的电动汽车数量预测方法-CN202210987401.5在审
发明人：黄启帆;刘三明;孙维斌;董浩 -专利权人：上海电机学院
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于三链马尔科夫模型的电动汽车数量预测方法，包括：获取电动汽车出行时间、天气、出发地、目的地的信息数据，通过数据预处理筛选出有效数据；将有效数据按照设定时间段划分为多组数据；对多组数据进行统计处理，得到状态转移频数矩阵；求解计算得到总的状态转移概率矩阵，即某一时刻下电动汽车即将到达地点的概率分布情况；构建得到三链马尔科夫模型；根据当前时间段电动汽汽车在不同地点的数量、以及相应的状态转移概率，结合三链马尔科夫模型，计算下一时间段电动汽车的数量。与现有技术相比，本发明充分考虑电动汽车出行时间以及天气对随机路径的影响，通过构建三链马尔科夫模型，能有效提高预测各地点电动汽车数量的精准性。
一种基于三链马尔科夫模型电动汽车数量预测方法

[发明专利]一种基于PPO-CFR算法的非完全信息博弈策略优化方法-CN202210999505.8在审
发明人：朱进;黄蕾 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-08-19 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明涉及提供一种基于PPO‑CFR算法的非完全信息博弈策略优化方法，设计一个PPO智能体，将现存CFR变体中的后悔更新方式作为PPO智能体可以选择的动作，并利用迭代博弈策略的可利用度构造智能体的奖励值，从而使得PPO智能体能够在每一时间步中选择最合适的后悔更新方法，以提高CFR算法的泛化性能，并达成非完全信息博弈的策略优化，从而解决了现有CFR及其变体算法在非完全信息博弈下表现各有优劣、泛化性能薄弱的问题，可以在卡牌等非完全信息博弈中获得良好的泛化性能和较低的可利用度，同时迭代策略能够收敛到近似纳什均衡策略。
一种基于 ppo cfr 算法完全信息博弈策略优化方法

[发明专利]一种用于对象检测器的使用贝叶斯双自编码器的可解释性主动学习的方法和使用其的主动学习设备-CN202180027837.3在审
发明人：金桂贤;权成颜;金镕重;康凤男 -专利权人：斯特拉德视觉公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：涉及用于对象检测器的使用贝叶斯双编码器的可解释性主动学习的方法，包括：(a)将多个测试图像输入到对象检测器生成多个裁剪的图像，对多个测试图像和多个裁剪的图像进行尺寸调整，将多个尺寸调整的图像输入到数据编码器以输出多个数据码；(b)(b1)(i)将多个测试图像输入到对象检测器，应用贝叶斯输出嵌入，对多个活化熵图和多个裁剪的活化熵图进行尺寸调整，或(ii)输入多个尺寸调整的对象图像，应用贝叶斯输出嵌入，(b2)将多个尺寸调整的活化熵图输入到模型编码器以输出多个模型码；(c)(i)确认多个参考数据码，以多个稀有样本选择多个特定测试图像更新数据码本，(ii)确认多个参考模型码，以多个难样本选择多个特定测试图像。
一种用于对象检测器使用贝叶斯双编码器解释性主动学习方法设备

[发明专利]一种题目对象仿造的方法-CN202110176530.1有效
发明人：陆晓;陈文斌;罗植升 -专利权人：柳州智视科技有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：一种题目对象仿造的方法，包括步骤：（一）对原题目进行拷贝处理，得到新题目，（二）对新题目进行拆分处理，得到多个字组，（三）遍历每个字组，进行相应的替换操作：将字组抽象化，得到字组的抽象词，查询抽象词的具象列表，利用关键词相似评估机制和防冲突机制，进一步筛选出可用的具象列表，最后从具象列表里随机取出一个具象词，替换当前关键词，直到将所有字组处理完，生成新题目。本发明不存在人为因素带来的错误，在出题量大时耗时更短、效率更高，把一种相同类型的题型变成多种不同描述的具体题目，丰富了同种题型题目的内容，使得题目展现能力更强、更丰富。
一种题目对象仿造方法

[发明专利]一种基于蒙特卡罗方法的地层可压性概率分析方法-CN202211140206.5有效
发明人：杨崇翔;王子振;陈冠霖;周卫东;李罗鹏;武加锋 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于蒙特卡罗方法的地层可压性概率分析方法，包括以下步骤：选取评价地层可压性的五个主要影响因素，基于蒙特卡罗方法计算其概率分布；求取每个主要影响因素均匀分布n个次区间的均值，标准化处理后，将结果作为建立地层可压性评价指数与总概率分布输入值；计算五个主要影响因素的权重，将权重分别与标准化后的次区间的均值相乘并依次相加，作为地层可压性评价指数；将五个主要影响因素的概率分布依次相乘，作为地层可压性评价指数的总概率分布；建立可压性评价指数与总概率分布的图像，根据图像，由取值高低的概率判断哪个地层的可压性较好。本发明引入蒙特卡罗方法，将地层可压性评价与概率取值结合起来，评价结果鲜明易见。
一种基于蒙特卡罗方法地层可压性概率分析

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