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专利名称

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申请人
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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种灾难故事线构建方法及装置-CN201811382046.9有效
发明人： 周绮凤;倪进鑫;安超杰 -专利权人：厦门大学深圳研究院
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种灾难故事线构建方法、装置，属于语义网络技术领域。该方法包括：收集指定灾难的相关信息；从相关信息中提取指定灾难相关的三元组实体信息；抽取三元组实体信息间的关系；抽取指定灾难实体的属性；根据三元组实体信息、三元组实体信息间的关系与指定灾难实体的属性，构建所述指定灾难的故事线。利用知识图谱生成灾难事故线，通过实体识别、关系提取、属性提取等知识图谱构建技术从新闻文本中抽取有用的信息来生成灾难故事线，解决了现有技术中无法从海量信息中提取有用信息来构建灾难故事线的问题。
一种灾难故事构建方法装置

[发明专利]航班的额外油量推荐方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211039162.7在审
发明人：胡志江;陈孪苇;罗林开;欧阳仁杰;吴力华;吴子轩;林俊松;张富毅;周绮凤;王奕鸣;杨巧玲;余胜;吴明城;孙富 -专利权人：厦门航空有限公司;厦门大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请涉及一种航班的额外油量推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取航班的飞行数据；通过航班油量预测模型对所述飞行数据进行处理，得到油耗预测值；确定所述航班的历史油耗预测值与历史油耗值间的误差的均值和标准差；基于所述均值和所述标准差对所述油耗预测值进行修正处理，得到油耗修正值；基于传统计算油量值与所述油耗修正值确定推荐的额外油量。采用本方法能够提高航班额外油量推荐的准确率。
航班额外推荐方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种社交媒体危机事件预测方法及系统-CN202210201984.4在审
发明人： 周绮凤;江信禧 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-03-03 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种社交媒体危机事件预测方法及系统。所述方法包括：使用预训练词向量GloVe将原始事件表示成事件向量；根据原始事件的事件向量，使用卷积神经网络和注意力机制获取原始事件的特征向量，包括已知事件的特征向量和候选事件的特征向量；使用点乘相似度计算指标来计算已知事件的特征向量和候选事件的特征向量之间的相似度；根据已知事件的特征向量和候选事件的特征向量之间的相似度，从多个候选事件中选择出危机事件的预测事件。本发明方法利用卷积神经网络和注意力机制来对事件提取特征，并根据事件间的特征相似度进行预测，能够提高事件预测的鲁棒性和准确性；并且本发明方法不依赖外部知识库，具有很强的通用性。
一种社交媒体危机事件预测方法系统

[发明专利]一种入库量和出库量的联合预测方法-CN201710294893.9有效
发明人： 周绮凤;李涛;韩如愿;郑理;李磊 -专利权人：厦门大学
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：一种入库量和出库量的联合预测方法，涉及库存管理。通过建立一个基于多时间序列数据预测的预测模型，并将其应用到库存管理领域，可以在满足出库与出库两类型时间序列的依赖关系情况下，同时实现高精度的预测结果。获取预定时间段内的入库量和出库量时间序列数据，并对这两类型时间序列数据进行数据清洗；利用数据挖掘技术建立时间序列预测模型；考虑到库存中的入库量和出库量均相互依赖的背景知识，将入库量和出库量时间序列数据的相互依赖关系建立模型；将相互依赖关系建立模型应用于库存预测中，即把库存预测的要求建立到约束下，获得最终预测结果。
一种入库出库联合预测方法

[发明专利]一种基于分层随机森林的数据特征选择方法及装置-CN201811382019.1在审
发明人： 周绮凤;安超杰;倪进鑫 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-11-20 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分层随机森林的数据特征选择方法、装置，属于机器学习与数据挖掘技术领域。该方法利用基于分层随机森林的代价敏感属性选择方法，对于信息量分布不均衡的数据集(即有效特征少，冗余特征多)，尤其是高维数据集进行特征选择，在考虑特征子集的分类能力的同时，考虑特征代价带来的影响，从而选择出既拥有较好的分类能力，又考虑了特征代价带来的影响的优秀子特征集，解决了目前现有技术中特征选择方法忽略代价的问题。
随机森林分层分类能力数据特征特征选择数据挖掘技术高维数据机器学习敏感属性冗余特征特征子集有效特征不均衡数据集特征集信息量

[发明专利]积压物料相关物料属性的查询和预测方法-CN201710295686.5在审
发明人： 周绮凤;李涛;郑理;黄越;韩如愿 -专利权人：厦门大学
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2017-09-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：积压物料相关物料属性的查询和预测方法，涉及商品管理。库龄基本统计分析，利用图表等形式初步了解特定货物的库龄分布基本情况，同时比较当前和历史库龄的变化；针对预测物料是否积压问题，对相关物料属性进行重要性排序；查询积压物料，利用属性重要性排序得出的对造成积压最相关的属性，在该属性上查询某个时间范围的库存量。预测积压物料，通过查询结果来预测积压物料。通过判断该物料是否是积压物料，降低了库存监管的工作复杂度和提高了物料库存积压的预判精度，有效防止货物积压和减少货物积压投资。
积压物料相关属性查询预测方法

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