专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]一种特征变量筛选方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210863925.3在审
  • 代心灵;张国辉;吴震操 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2022-07-21 - 2022-09-23 - G06K9/62
  • 本发明提供了一种特征变量筛选方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。本发明提供的特征变量筛选方法,包括:获取待筛选特征变量以及其对应的目标变量;若待筛选特征变量为连续变量,则对待筛选特征变量的数值进行分组,获取每个分组内待筛选特征变量的数值对应的目标变量的平均值,根据每个分组内待筛选特征变量的数值以及对应的目标变量的平均值,确定待筛选特征变量是否为优选特征变量;若待筛选特征变量为离散变量,则对待筛选特征进行分组,获取任一分组内待筛选特征变量的数量以及对应分组的目标变量为1的数量,确定对应分组的待筛选特征变量是否为优选特征变量。本发明提供的特征变量筛选方法,提高了特征变量筛选的效率。
  • 一种特征变量筛选方法装置电子设备存储介质
  • [发明专利]金融数据处理方法、装置、设备及存储介质-CN202011635804.0在审
  • 代心灵 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2020-12-31 - 2021-04-30 - G06F16/2458
  • 本发明涉及人工智能领域,公开了一种金融数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取待预测的用户金融数据和获取市场金融数据、企业金融数据并进行预处理,得到金融指标数据;对金融指标数据和金融数据进行匹配,得到多个同期金融数据并进行单变量分析,得到平均金融数据;将平均金融数据和金融数据输入金融数据处理模型集分别进行金融数据预测,得到各预测模型的分布权重和金融预测值;对金融预测值归一化,得到新的用户金融数据;根据两次用户金融数据的差值,确定下一周期对应的用户金融数据变化趋势。本发明将多方数据之间的联系引入金融数据处理模型集,提高了预测准确率。
  • 金融数据处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于信令数据的用户职住地分析方法-CN201611085317.5有效
  • 代心灵;石路路;徐珊珊 - 南京华苏科技有限公司
  • 2016-11-30 - 2020-10-30 - H04W4/029
  • 本发明提供一种基于信令数据的用户职住地分析方法,根据用户在设定时间段内的小区驻留信息,利用权重算法清除干扰小区得到用户重要小区后,进行基于地理位置信息的空间聚类,把聚类中密集出现的区域,划分为常驻地;根据驻留时间对常驻地中各小区设置不同权重,来挖掘用户常驻小区;在得到用户常驻小区后,根据用户常驻地的驻留时间分布,对建立基于频次及时长的常驻小区评分模型,用户的常驻小区进行属性划分,得到用户的居住地和工作地的信息。该方法能够挖掘出用户的用户常驻地信息包括工作地及居住地,从而方便运营商有针对性、有目的地开展营销工作,对用户进行定点营销或网络测试,这对于宽带业务、手机入网等都是非常有益的。
  • 基于数据用户住地分析方法
  • [发明专利]一种患病风险的预测方法及装置-CN201910980973.9在审
  • 代心灵 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2019-10-15 - 2020-02-25 - G16H50/30
  • 本申请实施例提供了一种患病风险的预测方法及装置,其中,一种患病风险的预测方法,可包括:接收关键因素,根据所述关键因素对目标用户的体检数据进行数据筛选并处理,获得风险数据,所述风险数据包括血压数据、血脂数据以及血糖数据中的一种或多种;根据所述风险数据通过目标评分模型,确定所述目标用户的风险分数,所述目标评分模型为基于Xgboost算法和K‑Folds交叉验证算法方法训练出的预测模型;根据所述风险分数确定所述目标用户患病风险的风险等级。实施本申请实施例可以有效的预测该用户患病的风险大小,进一步的,可以及时有效的识别身体内造成疾病的潜在威胁,尽早对疾病进行早期筛查和干预,以便延缓疾病显性化和防止慢病重症化。
  • 一种患病风险预测方法装置
  • [发明专利]采用集成回归系统检测LTE网络性能的方法-CN201510947246.4有效
  • 吴冬华;欧阳晔;石路路;代心灵;胡岳 - 南京华苏科技有限公司
  • 2015-12-17 - 2019-03-08 - H04W24/02
  • 本发明提供一种采用集成回归系统检测LTE网络性能的方法,包括以下步骤:(1)样本数据集的收集:(2)通过建立的模型,利用接收指标预测空口时延,采用回归算法分别在特定子集上对训练集中的样本进行预测;(3)推导出训练集中每个样本的误差值以及回归算法的误差;(4)采用分析方法将回归算法中的误差进行加权处理,通过加权回归组合构成集成回归预测模型;(5)将步骤(4)中的集成回归算法运用于测试集,检测基于训练集所得出的模型预测关系的准确性。通过采用集成回归系统检测LTE网络性能的方法的运营推广,可以分析和推断出用户级的空口时延,从而使移动运营商识别出较高空口时延的问题小区,进而通过优化问题小区提高LTE网络服务质量。
  • 采用集成回归系统检测lte网络性能方法
  • [发明专利]基于社交网络领袖人物进行App推荐的方法-CN201710270773.5在审
  • 石路路;徐珊珊;代心灵 - 南京华苏科技有限公司
  • 2017-04-24 - 2017-08-04 - G06Q30/06
  • 本发明公开了一种基于社交网络领袖人物进行App推荐的方法,包括以下步骤步骤1在通信网络中,分析用户通过相互之间的关联联系构成的社交网络,并从中识别出有效社交网络,所述有效社交网络通过若干个节点和相邻节点之间的连线体现出来;步骤2优化所述步骤1中识别出的有效社交网络,去掉低关联用户;步骤3从所述步骤2中鉴别出节点重要度高的节点作为领袖人物;步骤4利用领袖人物进行基于用户的协同过滤进行推荐App。利用领袖人物的影响力保证了推荐的有效性和传播性,本发明技术方案不仅可以减少投入成本,也可以保证APP推荐的有效性。
  • 基于社交网络领袖人物进行app推荐方法

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