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[发明专利]一种基于改进的余弦相似性算法的事件相似性比对方法-CN202111381768.4有效
发明人：王敏康;郭召;王玲;傅天涯;严芳芳 -专利权人：华网领业（杭州）软件有限公司
申请日： 2021-11-22 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的余弦相似性算法的事件相似性比对方法，方法包括以下步骤：S1构建基于规则配置的关键词提取模型，提取事件关键词；S2根据S1提取到事件关键词，对事件进行分词；S3结合S2得到的事件分词结果，基于TF‑IDF计算获取到的事件关键词的重要性；S4结合TF‑IDF的计算结果，基于改进的余弦相似性算法进行事件的相似性比对计算。本发明通过设置基于规则配置的关键词提取模型，解决了现有技术在特定场景下分词不准确造成的关键词提取不精准、以及过度分词和文本相似性计算错误的问题；通过改进传统的余弦相似性算法，有效提高了事件相似性比对计算的准确度。
一种基于改进余弦相似性算法事件方法

[发明专利]一种预付卡企业风险预警方法和装置以及存储介质-CN202210694135.7在审
发明人：王敏康;王玲;吴为强;傅天涯;严芳芳 -专利权人：华网领业（杭州）软件有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种预付卡企业风险预警方法和装置以及存储介质，涉及预警技术领域。该预付卡企业风险预警方法包括：获取预付卡企业经营样本数据和目标企业的经营数据，从预付卡企业经营样本数据中提取出企业风险指标样本数据，从目标企业的经营数据提取出目标企业的风险指标数据；根据企业风险指标样本数据构建企业风险评估模型；将所述目标企业的风险指标数据输入至企业风险评估模型中，得到目标企业的风险等级；判断目标企业的风险等级是否超过预设风险阈值，若超过预设风险阈值，进行风险异常预警。本申请提供的预警方法提高了预测输出结果的可解释性以及预测的准确率。
一种预付企业风险预警方法装置以及存储介质

[发明专利]一种改进插补方法的学生体能分数预测方法-CN202111023310.1有效
发明人：吴和俊;王敏康;王玲;傅天涯 -专利权人：杭州华网信息技术有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种改进插补方法的学生体能分数预测方法，S1采集学生体能预测所需的数据；S2采用MCMC多重插补法对稀疏数据进行填充；MCMC多重插补法的迭代次数N确定方法为：若迭代第0‑k次出现马尔科夫链收敛，以马尔科夫链收敛时的迭代次数作为所述MCMC多重插补法的迭代次数N；若迭代第k次后未出现马尔科夫链收敛，将第k+i次迭代获得数据D14、数据D24输入XGBoost模型，若模型效果提升，则以k+i作为所述MCMC多重插补法的迭代次数N；S3采用插补前后的数据构造时间段特征模块；S4基于时间段特征模块，采用XGBoost建模，预测学生在第二时间段的体能分数。本发明解决了体能预测数据系数，插补值不当的计算问题，提高了测试结果的准确性。
一种改进方法学生体能分数预测

[发明专利]一种基于分段式损失函数的学生体能分数预测方法-CN202111023318.8在审
发明人：吴和俊;王敏康;王玲;傅天涯 -专利权人：杭州华网信息技术有限公司
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分段式损失函数的学生体能分数预测方法：步骤S1，采集第一时间段内学生体能预测所需数据D11、数据D12和数据D13，第二时间段内学生体能预测所需的D22和数据D23，所述数据D11、数据D12、数据D22为高密度数据，所述数据D13、数据D23是稀疏数据；步骤S2，对所述步骤S1采集的数据D13、数据D23进行填充，获得数据D14、数据D24；步骤S3，采用数据D11、数据D12、数据D14构造第一时间段特征模块，采用数据D22、数据D24构造第二时间段特征模块；步骤S4，基于所述步骤S3中的第一时间段特征模块和第二时间段特征模块，采用XGBoost建模，预测学生在第二时间段的体能分数。
一种基于段式损失函数学生体能分数预测方法

[发明专利]一种优化LSTM和LightGBM参数的流感预测系统、存储介质和装置-CN202110730775.4有效
发明人：吴和俊;王敏康;王玲;傅天涯 -专利权人：杭州华网信息技术有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种优化LSTM和LightGBM参数的流感预测系统，该系统包括LSTM模块、LightGBM模块、预测模块；所述LSTM模块被配置为基于历史因素数据及外部因素数据，采用LSTM计算聚集群体中流感感染人数的预测值n；所述LightGBM被配置为基于健康情况数据及周围环境数据采用LightGBM计算聚集群体中每个人感染流感的概率，由大到小排序获得感染概率序列；所述预测模块被配置为选取感染流感概率最高的前n个人为高风险人群本发明在将聚集群体的流感爆发趋势与群体中每名个体的流感感染概率结合，准确预测出聚集群体中易感者的同时，对LSTM模型和LightGBM算法进行调参，进一步提高了预测结果的准确性。
一种优化 lstm lightgbm 参数流感预测系统存储介质装置

[发明专利]一种聚集群体流感预测系统、存储介质和装置-CN202110730800.9有效
发明人：吴和俊;王敏康;王玲;傅天涯 -专利权人：杭州华网信息技术有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种聚集群体流感预测系统，包括LSTM模块、LightGBM模块、预测模块：所述LSTM模块被配置为采用LSTM得到聚集群体流感感染人数的预测值n；所述LightGBM模块被配置为采用LightGBM算法预测聚集群体中第i个人感染流感的概率，由大到小排序获得感染概率序列；所述预测模块被配置为根据所述LightGBM模块得到的概率修正计算流感感染人数的预测值n，获得流感感染人数的预测修正值，确定感染流感概率最高的前预测修正值个人为高风险人群。本发明将聚集群体流感爆发趋势与群体中每名个体的流感感染概率结合，能够准确预测出聚集群体中的易感者，其中的修正计算步骤在提高预测结果准确性的同时保证了计算速度。
一种聚集群体流感预测系统存储介质装置