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[发明专利]利用传感器驱动的动态可调整反馈回路来管理基于特定于资产的能量数据使用水平的装备风险-CN201880058792.4有效
发明人： R·B·琼斯;P·A·卡勒姆 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：示例性发明系统被配置为执行以下操作：为能量消耗实物资产群体接收来自(一个或多个)公用设施仪表、(一个或多个)传感器或两者的特定于资产的历史数据和特定于资产的当前能量消耗数据；为每个相应的实物资产类别确定每个相应的故障频率和每个故障的每个相应的平均严重性；为每个相应的实物资产类别确定按每个实物资产的调整后的故障损失值；为每个相应的实物资产类别确定按每个实物资产的相应的平均当前能量消耗值；将每个相应的能量消耗位置与特定的实物资产类别相关联；基于相应的能量消耗位置的基于使用的故障保险费值，生成被配置为影响至少一个能量消耗实物资产的特定于位置的能量使用水平的电子警报。
利用传感器驱动动态可调整反馈回路管理基于定于资产能量数据使用水平装备

[发明专利]被配置为在机器学习模型中实现动态离群值偏倚减少的基于计算机的系统、计算组件和计算对象-CN202180074814.8在审
发明人： R·B·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2021-03-18 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：系统和方法包括处理器，用于接收用户活动的训练数据；接收偏倚标准；确定机器学习模型的模型参数集合，包括：(1)将机器学习模型应用于训练数据；(2)生成模型预测误差；(3)基于模型预测误差生成数据选择向量以识别非离群值目标变量；(4)利用数据选择向量生成非离群值数据集；(5)基于非离群值数据集确定更新的模型参数；以及(6)重复步骤(1)‑(5)，直到满足审查性能终止标准；为离群值分类器机器学习模型训练分类器模型参数；将离群值分类器机器学习模型应用于活动相关数据以确定非离群值活动相关数据；以及将机器学习模型应用于非离群值活动相关数据以预测用户活动的未来活动相关属性。
配置机器学习模型实现动态离群偏倚减少基于计算机系统计算组件对象

[发明专利]用于钻井和完井操作的风险评估-CN202210358497.9在审
发明人： R·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2016-03-06 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：提供了一种用于评估完井风险的方法、装置和系统，包括：使用输入接口(104)获得用于一个或多个计划运行的转盘以下小时和多个井场参数；使用至少一个处理器(102)基于所述井场参数确定与一个或多个计划运行对应的一个或多个非生产时间值；使用至少一个处理器(102)经由一个或多个蒙特卡罗试验产生非生产时间分布和转盘以下分布；以及使用图形显示器(106)基于来自转盘以下的总BRT小时和从一个或多个蒙特卡罗试验产生的非生产时间分布输出风险转移模型结果。
用于钻井操作风险评估

[发明专利]基于系统操作和性能数据建模来改进未来的可靠性预测-CN202210804615.4在审
发明人： R·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2015-04-11 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本申请涉及基于系统操作和性能数据建模来改进未来的可靠性预测。更具体而言，涉及用于通过经由与可测量系统关联的输入接口接收操作和性能数据(诸如维护费用数据、第一原理数据和资产可靠性数据)来改进可测量系统的未来可靠性预测的系统、方法和装置。可以生成多个类别值，这些类别值利用维护标准按照指定的间隔对维护费用数据进行分类，其中维护标准是从与可测量系统关联的一个或多个比较分析模型生成的。可测量系统的估计的未来可靠性是基于资产可靠性数据和多个类别值确定的，并且未来可靠性的结果在输出接口上显示。
基于系统操作性能数据建模改进未来可靠性预测

[发明专利]基于系统操作和性能数据建模来改进未来的可靠性预测-CN201580027842.9有效
发明人： R·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2015-04-11 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：用于通过经由与可测量系统关联的输入接口接收操作和性能数据(诸如维护费用数据、第一原理数据和资产可靠性数据)来改进可测量系统的未来可靠性预测的系统、方法和装置。可以生成多个类别值，这些类别值利用维护标准按照指定的间隔对维护费用数据进行分类，其中维护标准是从与可测量系统关联的一个或多个比较分析模型生成的。可测量系统的估计的未来可靠性是基于资产可靠性数据和多个类别值确定的，并且未来可靠性的结果在输出接口上显示。
基于系统操作性能数据建模改进未来可靠性预测

[发明专利]被配置为在机器学习模型中实现动态离群值偏倚减少的基于计算机的系统、计算组件和计算对象-CN202080072815.4在审
发明人： R·B·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：系统和方法包括处理器，用于接收用户活动的训练数据；接收偏倚标准；确定机器学习模型的模型参数集合，包括：(1)将机器学习模型应用于训练数据；(2)生成模型预测误差；(3)基于模型预测误差生成数据选择向量以识别非离群值目标变量；(4)利用数据选择向量生成非离群值数据集；(5)基于非离群值数据集确定更新后的模型参数；以及(6)重复步骤(1)‑(5)直到满足审查性能终止标准；为离群值分类器机器学习模型训练分类器模型参数；将离群值分类器机器学习模型应用于活动相关数据以确定非离群值活动相关数据；以及将机器学习模型应用于非离群值活动相关数据，以预测用户活动的未来活动相关属性。
配置机器学习模型实现动态离群偏倚减少基于计算机系统计算组件对象

[发明专利]用于钻井和完井操作的风险评估-CN201680026272.6有效
发明人： R·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2016-03-06 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：提供了一种用于评估完井风险的方法、装置和系统，包括：使用输入接口(104)获得用于一个或多个计划运行的转盘以下小时和多个井场参数；使用至少一个处理器(102)基于所述井场参数确定与一个或多个计划运行对应的一个或多个非生产时间值；使用至少一个处理器(102)经由一个或多个蒙特卡罗试验产生非生产时间分布和转盘以下分布；以及使用图形显示器(106)基于来自转盘以下的总BRT小时和从一个或多个蒙特卡罗试验产生的非生产时间分布输出风险转移模型结果。
用于钻井操作风险评估

[发明专利]动态离群值偏倚减少系统和方法-CN201410058245.X有效
发明人： R·B·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2014-02-20 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请涉及动态离群值偏倚减少系统和方法。这里描述了用于进行数据过滤以减少功能性和趋势线离群值偏倚的系统和方法。通过客观统计方法从数据集合中去除离群值。基于绝对误差、相对误差或两者确定偏倚。根据数据、模型系数或趋势线计算来计算误差值。当误差值大于或等于用户提供的标准时，去除离群数据记录。对于优化方法或其他迭代计算，去除的数据在每次迭代中被重应用到模型以计算新结果。利用完整数据集的模型值，计算新误差值并且重应用离群值偏倚减少过程。以迭代方式对于模型系数和离群值去除数据最小化整体误差，直到达到用户定义的误差改进限度为止。经过滤的数据可用于验证、离群值偏倚减少和数据质量操作。
动态离群偏倚减少系统方法

[发明专利]动态离群值偏倚减少系统和方法-CN201710142741.7在审
发明人： R·B·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2012-08-17 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请涉及动态离群值偏倚减少系统和方法。这里描述了用于进行数据过滤以减少功能性和趋势线离群值偏倚的系统和方法。通过客观统计方法从数据集合中去除离群值。基于绝对误差、相对误差或两者确定偏倚。根据数据、模型系数或趋势线计算来计算误差值。当误差值大于或等于用户提供的标准时，去除离群数据记录。对于优化方法或其他迭代计算，去除的数据在每次迭代中被重应用到模型以计算新结果。利用完整数据集的模型值，计算新误差值并且重应用离群值偏倚减少过程。以迭代方式对于模型系数和离群值去除数据最小化整体误差，直到达到用户定义的误差改进限度为止。经过滤的数据可用于验证、离群值偏倚减少和数据质量操作。
动态离群偏倚减少系统方法

[发明专利]动态离群值偏倚减少系统和方法-CN201710142639.7在审
发明人： R·B·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2012-08-17 - 公布日： 2017-07-04 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本申请涉及动态离群值偏倚减少系统和方法。这里描述了用于进行数据过滤以减少功能性和趋势线离群值偏倚的系统和方法。通过客观统计方法从数据集合中去除离群值。基于绝对误差、相对误差或两者确定偏倚。根据数据、模型系数或趋势线计算来计算误差值。当误差值大于或等于用户提供的标准时，去除离群数据记录。对于优化方法或其他迭代计算，去除的数据在每次迭代中被重应用到模型以计算新结果。利用完整数据集的模型值，计算新误差值并且重应用离群值偏倚减少过程。以迭代方式对于模型系数和离群值去除数据最小化整体误差，直到达到用户定义的误差改进限度为止。经过滤的数据可用于验证、离群值偏倚减少和数据质量操作。
动态离群偏倚减少系统方法

[发明专利]动态离群值偏倚减少系统和方法-CN201280048043.6有效
发明人： R·B·琼斯 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2012-08-17 - 公布日： 2017-04-12 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：这里描述了用于进行数据过滤以减少功能性和趋势线离群值偏倚的系统和方法。通过客观统计方法从数据集合中去除离群值。基于绝对误差、相对误差或两者确定偏倚。根据数据、模型系数或趋势线计算来计算误差值。当误差值大于或等于用户提供的标准时，去除离群数据记录。对于优化方法或其他迭代计算，去除的数据在每次迭代中被重应用到模型以计算新结果。利用完整数据集的模型值，计算新误差值并且重应用离群值偏倚减少过程。以迭代方式对于模型系数和离群值去除数据最小化整体误差，直到达到用户定义的误差改进限度为止。经过滤的数据可用于验证、离群值偏倚减少和数据质量操作。
动态离群偏倚减少系统方法

[发明专利]用于保险项目储蓄的保险产品、评级和信用增级系统与方法-CN201480024381.5在审
发明人： R·B·琼斯;G·M·巴拉奇 -专利权人： 哈佛蒸汽锅炉检验和保险公司
申请日： 2014-03-17 - 公布日： 2016-03-09 - 主分类号： G06Q40/08 文献下载
摘要：在本发明中，保险产品、评级系统和方法一般地涉及评级和定价系统，该系统用于量化年储蓄将不会降到低于与实现和保持经济提升相关联的指定水平的风险。所公开的实施例包括信用增级系统和方法，该信用增级系统和方法涉及其中投保项目储蓄底金(即，对给定改进项目的投资回报的最低水平)可以在用于与改进项目相关联的债券或贷款的更好的信用评级中实现的方式。该产品、系统和方法可以被应用到各种工业，包括：发电、石油化工、制造和精炼设施。本文所公开的各种实施例涉及用于建立评级系统来确定对被保险人的信用风险的影响的系统和方法。
用于保险项目储蓄保险产品评级信用系统方法

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