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[发明专利]一种融合遗传算法和深度神经网络的软件缺陷预测方法-CN202210849578.9在审
发明人：鞠小林;沈昊;沈逸恒;陈翔 -专利权人：南通大学
申请日： 2022-07-19 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明提供了一种融合遗传算法和深度神经网络的软件缺陷预测方法，属于计算机技术领域，解决了自动缺陷预测中新的特征具有不确定性，会和预测结果有别的技术问题；其技术方案为：采用了结果优化的遗传算法选取数据集的特征，结合变分自编码器和最大均值差异距离，学习源项目和目标项目的共性特征，来训练可靠的缺陷预测模型。本发明的有益效果为：本发明的遗传算法结合贝叶斯算法替换传统遗传算法的随机变异过程，设计了新的适应度函数，减少了不必要的特征，通过多组数据集上与传统跨项目缺陷预测方法对比，表明本发明可以提高软件预测的有效性
一种融合遗传算法深度神经网络软件缺陷预测方法

[发明专利]改进超局部模型的感应电机模型预测速度控制方法-CN202310221134.5在审
发明人：张延庆;邵亮;尹忠刚;原东昇 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： H02P21/00 文献下载
摘要：本发明公开了改进超局部模型的感应电机模型预测速度控制方法，具体为：对感应电机的数学模型进行建模，使感应电机基于两相静止坐标系来进行建模，得到感应电机模型；将感应电机模型作为参考模型来进行全阶自适应观测器的设计；建立出传统的预测模型，然后引入区别于传统预测模型的超局部电流预测模型，并对超局部电流预测模型的扰动估计部分进行改进，采用新型的趋近律来构造出超局部新型趋近律滑模观测器；进行代价函数的构建，用于评估预测值和参考值之间相似度的工具
改进局部模型感应电机预测速度控制方法

[发明专利]基于SMRELM模型的湖库蓝藻水华预测系统-CN202211248275.8在审
发明人：张慧妍;刘明伟;王小艺;王立;许继平;孙茜;王昭洋 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于SMRELM模型的湖库蓝藻水华预测系统，是在传统蓝藻水华预测中增加了蓝藻水华时序特征信息提取模块(100)、S－ELM模型(200)和ECM模型(30)。本发明预测步骤：将叶绿素a浓度作为描述蓝藻水华形成的表征指标用于构建时序特征集；通过滑动窗对叶绿素a浓度时间序列进行重构，采用流形正则化极限学习机对重构后的输入样本进行训练；根据相似度条件，结合时序特征集和流形正则化极限学习机实现蓝藻水华的切换预测；采用改进的模糊C均值聚类与T－S模糊神经网络建立误差补偿模型，对预测模型的结果进行修正。本发明解决了传统批量式极限学习机在蓝藻水华预测时精度较低的问题。
基于 smrelm 模型蓝藻预测系统

[发明专利]一种永磁同步电机模型预测转矩控制方法-CN201711332775.9有效
发明人：张承宁;苏丹丹 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2017-12-13 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： H02P21/12 文献下载
摘要：本发明提供了一种永磁同步电机模型预测转矩控制方法，其特征在于：只需预测零电压矢量作用时的转矩与定子磁链，当转矩误差在设定的阈值以内时零电压矢量被选为最优电压矢量，否则基于直接转矩控制的电压矢量选择表确定最优的非零电压矢量与直接转矩控制相比，改进的模型预测转矩控制采用固定的开关频率，能够降低开关损耗，提高逆变器的效率；与传统模型预测转矩控制相比，改进的MP‑DTC只需要预测零电压矢量作用时的转矩和定子磁链，并取消了评价函数，大大降低了计算工作量，既继承了直接转矩控制响应速度快的优点，又摒弃了传统模型预测转矩控制计算工作量大的缺点。
一种永磁同步电机模型预测转矩控制方法

[发明专利]基于3D激光扫描的地下工程施工快速监测预测系统及方法-CN201610891763.9有效
发明人：龚剑;左自波;黄玉林;吴小建;陈峰军 -专利权人：上海建工集团股份有限公司
申请日： 2016-10-12 - 公布日： 2019-04-02 - 主分类号： G01B11/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于3D激光扫描的地下工程施工快速监测预测系统及方法，本发明通过传感器实时监测模块、基于单点数据目标函数反演模块、基于反演结果的正分析预测模块、3D激光扫描实时监测模块、基于点云数据目标函数反演模块、高精度预测模块和3D云图自动预警模块，解决了地下工程传统单点式监测方法存在监测范围小、信息化较低等问题，可大面积、高精度、非接触地快速获取地下结构及环境变形等数据，以评估施工安全；并可解决传统地下工程监测反演分析预测方法计算效率低、预测可靠度不高等问题，可快速高精度的预测后续施工安全。
基于激光扫描地下工程施工快速监测预测系统方法

[发明专利]对编码视频数据选择编码类型和预测模式-CN200510079996.0有效
发明人：童歆;聂小春 -专利权人：苹果电脑有限公司
申请日： 2005-06-27 - 公布日： 2006-07-26 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：在本发明中，提供了一种用于确定视频帧的宏块的编码类型和预测模式的方法。在一些实施方式中，一般的方法1)利用编码类型选择算法(基于容易计算的宏块的属性)选择最初为宏块考虑的编码类型(16×16或4×4)，2)如果在步骤1选择了16×16编码类型，则基于失真阈值，利用传统的方法或者改进的16×16预测模式搜索算法，考虑可以用在宏块上的四种16×16预测模式，3)如果在步骤1中选择了4×4编码类型，则基于预测模式之间的位置关系，利用传统的方法或者改进的4×4预测模式搜索算法，选择4×4预测模式用于宏块的
编码视频数据选择类型预测模式

[发明专利]矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法及装置-CN201910871668.6有效
发明人：李宁;王李管;吴亚辉;叶海旺;王其洲;陈东方;赵加征 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-09-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法及装置，属于矿井安全领域，该方法包括：矿井受限空间灾害气体浓度监测数据预处理；将处理后的数据进行改进的经验模式分解；将处理后的数据基于IEMD‑WNN预测模型预测矿井受限空间灾害气体浓度。本发明采用改进的经验模式分解法能有效的弥补传统经验模式分解法在求包络线时存在特殊的端点效益，克服传统算法存在的严重误差，本发明对灾害气体浓度未来一段时间内的变化趋势进行合理预测，在弱化随机、不确定性信息干扰的同时，提高了预测精度，是一种可行的矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法，具有较高的实际应用价值。
矿井受限空间灾害气体浓度智能预测方法装置

[发明专利]基于概率集成的锂离子电池剩余寿命直接预测方法-CN201410208640.1在审
发明人：刘大同;彭宇;周建宝;卢斯远;彭喜元 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2014-05-16 - 公布日： 2014-07-30 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：基于概率集成的锂离子电池剩余寿命直接预测方法，涉及锂离子电池剩余寿命预测技术领域。它为了解决传统单调回声状态网络MONESN方法的不稳定性以及缺乏剩余寿命不确定性表达的问题。本发明首先测量锂离子电池每个循环周期的最大容量；采用N个MONESN模型预测锂离子电池剩余寿命，得到N个预测结果；对上述结果进行不确定性估计和集成，以得到基于概率集成的锂离子电池剩余寿命预测结果。本发明充分发挥了MONESN模型较强的非线性预测能力，有效克服传统MONESN算法不稳定性的问题。同时，能够实现剩余寿命不确定性的表达和管理。本发明适用于容量能够直接测量获得的情况下，锂离子电池剩余寿命的预测。
基于概率集成锂离子电池剩余寿命直接预测方法

[发明专利]一种基于改进灰狼优化算法的弹性神经网络负荷预测方法-CN202110594481.3在审
发明人：孟祥硕;肖玲斐;马磊明 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进灰狼优化算法的弹性神经网络负荷预测方法，解决了传统电力系统短期负荷预测方法准确率低的问题。在传统的灰狼优化算法基础上，引入kent混沌映射初始化、融合粒子群算法个体保留机制、采用局部收敛破坏机制，然后将这种改进的灰狼优化算法应用于神经网络的神经元初始连接权值与阈值优化，以此构建神经网络负荷预测模型，最后通过天气预报系统得到该地区未来时刻的气象数据，输入到预测模型之中，得到短期负荷预测结果。本发明提供的负荷预测方法提高了电力系统短期负荷预测的准确性。
一种基于改进灰狼优化算法弹性神经网络负荷预测方法

[发明专利]一种植株中氮含量的预测模型建立方法及预测方法-CN202110703137.3在审
发明人：苗雪雪;苗莹;陶曙华;陈英姿;陈祖武;王洁敏;龚浩如 -专利权人：湖南省水稻研究所
申请日： 2021-06-24 - 公布日： 2021-09-24 - 主分类号： G01N21/359 文献下载
摘要：本发明属于物质检测技术领域，尤其提供了一种植株中氮含量的预测模型建立方法及预测方法。本发明建立的预测模型能够用于植株中氮含量的预测，与传统化学方法相比，该方法不需要复杂的前处理过程，不需要消耗化学试剂，所以能更简单、环保、快速的实现植株中氮含量的分析测定。与传统建模方法相比，向后区间偏最小二乘法(BiPLS)建模不仅能提高预测模型的准确性，还能减少建模所需的变量，简化预测模型的同时还能节省计算时间。进一步地，本发明在进行光谱预处理前，先利用X‑Y残差法去除异常样本；然后采用duplex法按照2：1的比例将剩余植株样品划分为样本集和校正集，使得最终所得预测模型更加稳定。
一种植株含量预测模型建立方法

[发明专利]一种基于模型融合的HPC抗压强度预测方法和系统-CN202211078389.2在审
发明人：张永涛;田唯;肖垚;王永威;朱浩;李焜耀;杨华东;郑建新;王紫超;刘志昂;陈圆;薛现凯;李浩;代百华;周浩;孙南昌;杨切 -专利权人：中交第二航务工程局有限公司;中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型融合的HPC抗压强度预测方法和系统，包括采集高性能混凝土相关参数数据；探索性数据分析与数据清洗；混凝土数据异常值处理与数据变换；混凝土数据特征工程；混凝土抗压强度预测模型构建；混凝土抗压强度预测模型参数调优；混凝土预测抗压强度预测模型模型融合；基于SHAP的混凝土抗压强度预测模型可解释性分析；利用本发明所述方法和系统，克服了传统神经网络模型难以训练且对数据量具有很高需求的缺陷；同时多模型结果的综合平均，相较于使用单个模型的预测结果而言，更具有可靠性；同时测试周期短、精度高、测试成本低，相较于传统的经验公式法、试验法具有更强的工程可行性。
一种基于模型融合 hpc 抗压强度预测方法系统

[发明专利]一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统-CN202310325956.8在审
发明人：徐守坤;殷文;彭明国;彭浩平;邓嵩;闫霄鹏;雷云;于鹏飞;石林;郝宏达;李朝玮;王江帅;裴纯玉;蔡猛;潘浩宇;王金星;孙延帅 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： F17D5/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法及系统，涉及大数据机器学习及油气储运安全技术领域，包括：收集数据，对数据进行预处理；构建传统天然气管道失效预测模型；通过对预测结果进行评估，检验模型的准确性和可靠性；对模型进行调优，以提高模型的预测精度和泛化能力。本发明提供的基于知识迁移的掺氢天然气管道损伤预测方法将传统模型中的知识和经验迁移到掺氢天然气管道的失效预测中，从而提高预测的精度和可靠性，可以及时发现和解决管道损伤问题，从而降低运营成本和风险，提高管道运行的智能化水平
一种基于知识迁移天然气管道损伤预测方法系统

[发明专利]对编码视频数据选择编码类型和预测模式-CN201010286536.6有效
发明人：童歆;聂小春 -专利权人：苹果公司
申请日： 2005-06-27 - 公布日： 2011-01-12 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明涉及对编码视频数据选择编码类型和预测模式。在本发明中，提供了一种用于确定视频帧的宏块的编码类型和预测模式的方法。在一些实施方式中，一般的方法1)基于容易计算的宏块的属性利用编码类型选择算法选择最初为宏块考虑的编码类型，即16×16或4×4，2)如果在步骤1选择了16×16编码类型，则基于失真阈值，利用传统的方法或者改进的16×16预测模式搜索算法，考虑可以用在宏块上的四种16×16预测模式，3)如果在步骤1中选择了4×4编码类型，则基于预测模式之间的位置关系，利用传统的方法或者改进的4×4预测模式搜索算法，选择4×4预测模式用于宏块的
编码视频数据选择类型预测模式

[发明专利]对编码视频数据选择编码类型和预测模式-CN200910132798.4有效
发明人：童歆;聂小春 -专利权人：苹果公司
申请日： 2005-06-27 - 公布日： 2009-09-23 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：本发明涉及对编码视频数据选择编码类型和预测模式。在本发明中，提供了一种用于确定视频帧的宏块的编码类型和预测模式的方法。在一些实施方式中，一般的方法1)利用编码类型选择算法(基于容易计算的宏块的属性)选择最初为宏块考虑的编码类型(16×16或4×4)，2)如果在步骤1选择了16×16编码类型，则基于失真阈值，利用传统的方法或者改进的16×16预测模式搜索算法，考虑可以用在宏块上的四种16×16预测模式，3)如果在步骤1中选择了4×4编码类型，则基于预测模式之间的位置关系，利用传统的方法或者改进的4×4预测模式搜索算法，选择4×4预测模式用于宏块的
编码视频数据选择类型预测模式

[发明专利]基于过滤门机制的用户法条预测方法-CN201910133356.5有效
发明人：夏鹏;严建峰 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-02-22 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于过滤门机制的用户法条预测方法。本发明基于过滤门机制的用户法条预测方法，包括：采用双向LSTM网络对案情描述进行编码，将编码后的向量经过一个过滤门结构得到案情描述的高层次表示；利用注意力机制为每一个罪名选择合适的文本特征，将经过最大池化层后的向量与每一个罪名的注意力表示拼接，得到最终用于预测的向量；利用二分类模型，判断每个罪名是否始于该案情描述。本发明的有益效果：在用户法条预测系统中传统的做法通常是人工特征配合经典的文本分类器，这样导致最终法条预测的准确度高度依赖人工特征的好坏，也不具备跨业务预测的通用性，同时传统的做法不能很好的预测相似案情的法条
基于过滤机制用户法条预测方法