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[发明专利]一种确定权限系统设置合理性的方法、装置-CN201910244686.1在审
发明人：蒋成;龙岳;张金玲;张道琳 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2019-03-28 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种确定权限系统设置合理性的方法及装置，该方法包括：基于用户数据，创建用户向量、角色向量和操作向量；根据用户向量和角色向量创建用户‑角色关联矩阵，并根据角色向量和操作向量创建角色‑操作关联矩阵；根据用户‑角色关联矩阵与角色‑操作关联矩阵，计算用户‑操作关联矩阵，其中，用户‑操作关联矩阵中的行表示用户，用户‑操作关联矩阵中的列表示操作；计算用户‑操作关联矩阵的秩r；根据用户‑操作关联矩阵的秩r和用户‑操作关联矩阵的行数m，确定权限系统设置的合理性。通过分析用户‑操作的矩阵来分析权限系统的合理性，一个趋于满秩的系统是一个优化的权限系统。
矩阵操作关联向量权限系统角色合理性关联矩阵创建用户数据行表示满秩行数分析申请优化

[发明专利]基于关联矩阵树层次演化的复杂产品全流程优化设计方法-CN202111247775.5在审
发明人：伊国栋;伊骊帆;胡舟宇 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关联矩阵树层次演化的复杂产品全流程优化设计方法。对生产线进行多粒度分解，形成初步的关联矩阵树；设置并计算关联矩阵树中元素的重要度和关联强度；对关联矩阵树层次间映射，通过层次进化求解元素之间的粗粒度关联强度，用粗粒度关联强度构建目标关联矩阵，完成最终整个关联矩阵树的建立本发明实现了对系统不同粒度组成元素关联关系的统一表达，解决了从关联强度到重要度定量转化困难的问题；实现了关联矩阵树层次间的准确映射，保证了对生产线设备关联关系的准确表达。
基于关联矩阵层次演化复杂产品流程优化设计方法

[发明专利]一种基于关联矩阵的软件体系结构动态演化方法-CN201210298318.3有效
发明人：徐洪珍;王晓燕;陈利平;宋文琳 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2012-08-21 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于关联矩阵的软件体系结构动态演化方法，其特征在于它包括：建立软件体系结构的直接关联矩阵；建立软件体系结构的关联基数矩阵；通过直接关联矩阵及关联基数矩阵的变换实现软件体系结构动态演化的各项需求；本方法首先用直接关联矩阵表示当前软件体系结构中各元素之间的直接关联关系，然后通过直接关联关系计算出各元素间的最短关联路径长度，以此构成关联基数矩阵，接着根据动态演化的各项需求，通过直接关联矩阵及关联基数矩阵的变换
一种基于关联矩阵软件体系结构动态演化方法

[发明专利]矩阵处理装置-CN201710025742.3有效
发明人：拉维·纳拉亚纳斯瓦米;拉胡尔·纳加拉扬;禹同爀;克里斯多佛·丹尼尔·利里 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2017-01-13 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本申请涉及矩阵处理装置。提供了方法、系统、和装置，其包括用于将稀疏元素变换为稠密矩阵的系统。所述系统被配置为：接收对于输出稠密矩阵的请求，所述输出稠密矩阵基于包括与第一稠密矩阵相关联的稀疏元素和与第二稠密矩阵相关联的稀疏元素的稀疏元素；获得由所述第一稀疏元素访问单元群组提取的与所述第一稠密矩阵相关联的稀疏元素；获得由所述第二稀疏元素访问单元群组提取的与所述第二稠密矩阵相关联的稀疏元素；以及对与所述第一稠密矩阵相关联的稀疏元素和与所述第二稠密矩阵相关联的稀疏元素进行变换以生成包括与所述第一稠密矩阵相关联的稀疏元素和与所述第二稠密矩阵相关联的稀疏元素的所述输出稠密矩阵
矩阵处理装置

[发明专利]矩阵处理装置-CN202010713206.4有效
发明人：拉维·纳拉亚纳斯瓦米;拉胡尔·纳加拉扬;禹同爀;克里斯多佛·丹尼尔·利里 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2017-01-13 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本申请涉及矩阵处理装置。提供了方法、系统、和装置，其包括用于将稀疏元素变换为稠密矩阵的系统。所述系统被配置为：接收对于输出稠密矩阵的请求，所述输出稠密矩阵基于包括与第一稠密矩阵相关联的稀疏元素和与第二稠密矩阵相关联的稀疏元素的稀疏元素；获得由所述第一稀疏元素访问单元群组提取的与所述第一稠密矩阵相关联的稀疏元素；获得由所述第二稀疏元素访问单元群组提取的与所述第二稠密矩阵相关联的稀疏元素；以及对与所述第一稠密矩阵相关联的稀疏元素和与所述第二稠密矩阵相关联的稀疏元素进行变换以生成包括与所述第一稠密矩阵相关联的稀疏元素和与所述第二稠密矩阵相关联的稀疏元素的所述输出稠密矩阵
矩阵处理装置

[发明专利]电力网络骨干拓扑结构的提取方法和装置-CN201110140427.8有效
发明人：罗军;田启明;闾海荣;吕新杰;尹文君;董进 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2011-05-27 - 公布日： 2012-11-28 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种提取电力网络骨干拓扑的方法，该方法包括：接收符合用户需求的拓扑子结构的描述以及由拓扑子结构提取的骨干拓扑子结构的描述；基于所述拓扑子结构的描述产生第一关联矩阵以及基于骨干拓扑子结构的描述产生第二关联矩阵；根据电力网络的底层拓扑结构产生第三关联矩阵；在所述第三关联矩阵中搜索与所述第一关联矩阵匹配的子矩阵；利用所述第二关联矩阵对匹配的子矩阵进行变换获得第四关联矩阵；以及根据所述第四关联矩阵产生对应于所述底层拓扑结构的骨干拓扑结构
电力网络骨干拓扑结构提取方法装置

[发明专利]基于高阶接近性和矩阵补全算法的lncRNA-疾病关联预测方法-CN202110295353.9有效
发明人：林志毅;朱印廷;顾国生;孙宇平;谢国波 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16B20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高阶接近性和矩阵补全算法的lncRNA‑疾病关联预测方法，包括以下步骤：S1：计算lncRNA相似矩阵LS和疾病相似矩阵DS的高阶接近矩阵；S2：获取疾病‑lncRNA邻接矩阵DL，所述疾病‑lncRNA邻接矩阵用于描述lncRNA‑疾病关联关系；S3：构建一个异构性的疾病‑lncRNA关联矩阵，所述疾病‑lncRNA关联矩阵整合了疾病‑lncRNA邻接矩阵DL、lncRNA相似矩阵LS的高阶接近矩阵和疾病相似矩阵DS的高阶接近矩阵；S4：采用矩阵补全法，在所述疾病‑lncRNA关联矩阵中预测lncRNA‑疾病的关联。本发明引入高阶接近性来重构lncRNA和疾病的相似度矩阵，建立一个更好的度量标准来精确描述药物或疾病之间的相似关系，采用构建异构矩阵来利用lncRNA和疾病的相似度信息来辅助预测，实现了更加准确的lncRNA‑疾病的关联预测。
基于接近矩阵算法 lncrna 疾病关联预测方法

[发明专利]一种网络智能监控系统的评估方法、装置、设备及存储介质-CN202310905090.8在审
发明人：朱文进 -专利权人：中电信数智科技有限公司
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： H04L41/022 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络智能监控系统的评估方法，通过分析网络智能监控系统的功能模块的智能化评估维度，得到当前状态的功能模块数据矩阵；根据功能模块数据矩阵之间的日志数据确定功能模块数据的关联矩阵；根据关联矩阵之间的业务关联度对功能模块数据的关联矩阵进行合并；评估当前状态的合并前和合并后的功能模块数据的关联矩阵的智能化分数；如果合并后的关联矩阵的智能化分数高于合并前的关联矩阵的智能化分数，网络智能监控系统的评估分数为合并后的功能模块数据的关联矩阵分数，否则为合并前的功能模块数据的关联矩阵分数
一种网络智能监控系统评估方法装置设备存储介质

[发明专利]一种异型矩阵序列的灰色绝对关联度方法-CN201610117431.5有效
发明人：柯宏发;祝冀鲁;葛轩;夏斌;杜红梅;王保顺;张军奇 -专利权人：中国人民解放军装备学院
申请日： 2016-03-02 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及异型矩阵序列的灰色绝对关联度模型技术领域，公开的一种异型矩阵序列的灰色绝对关联度方法，采用异型矩阵序列的灰色绝对关联度模型包括：采用异型矩阵序列的灰色绝对关联度算法、通抗装备作战效能的异型矩阵灰色绝对关联分析、设置算法的稳健性、参考矩阵序列的确定。本发明提出了异型矩阵序列的灰色绝对关联度模型并将其应用于武器装备效能评估领域。建立了异型矩阵序列的灰色绝对关联度模型，给出了超短波地面通信对抗系统作战效能的异型矩阵序列灰色绝对关联度评估，具有更明显的物理意义。该异型矩阵序列的灰色绝对关联度算法结合通信对抗装备作战效能评估事例验证了所提方法的合理性和有效性。
一种异型矩阵序列灰色绝对关联方法

[发明专利]miRNA与疾病关联预测方法、设备及存储介质-CN202310542486.0在审
发明人：彭理;涂嫄;梁伟 -专利权人：湖南科技大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G16B30/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种miRNA与疾病关联预测方法、设备及存储介质，该方法包括确定miRNA与疾病关联矩阵、miRNA相似性矩阵以及疾病相似性矩阵；构建关于miRNA与疾病关联的异构网络图；计算出miRNA/疾病相似性的拉普拉斯图正则化矩阵；构建图自编码器，其编码器和解码器均采用两层GAT+GCN；将异构关联矩阵、特征空间矩阵、拉普拉斯图正则化矩阵作为图自编码器的输入，得到输出矩阵；根据输出矩阵以及miRNA与疾病关联矩阵计算损失值；根据损失值对图自编码器进行训练，并得到miRNA与疾病的关联预测结果。本发明提升了关联预测的性能。
mirna 疾病关联预测方法设备存储介质

[发明专利]基于节点重合和关联矩阵的井下高压电网短路计算方法-CN201810274718.8在审
发明人：吴君;王新良;桂伟峰;邹家宁;叶小涛;周巧喜;王红星 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了基于节点重合和关联矩阵的井下高压电网短路计算方法，该方法基于节点重合和关联矩阵构造矿井高压供电系统的网络拓扑模型，能够很方便地完成矿井高压供电系统供电网络的拓扑辨识,并以此为基础实现自动短路计算功能其首先依据关联矩阵A、B1、C、E和D计算出线开关节点与出线开关节点对应的纵向初级供电关联矩阵MG，然后在此基础上计算得到出现开关节点与线路节点的供电关联矩阵L和关联矩阵FC，最后依据关联矩阵L和关联矩阵
关联矩阵高压供电系统重合出线开关高压电网自动短路矿井短路井下网络拓扑模型供电供电网络计算功能开关节点线路节点辨识拓扑

[发明专利]关联词典构建方法和装置-CN201310565554.1有效
发明人：田晋坤 -专利权人：北京锐安科技有限公司
申请日： 2013-11-13 - 公布日： 2014-02-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种关联词典构建方法和装置。所述关联词典构建方法包括：从网络词典网页上获取源术语集合和目标术语集合；根据源术语与目标术语在所述网络词典网页上共同出现的情况构建初始直接关联矩阵；对所述源术语集合和目标术语集合进行扩充，使得扩充后的关联矩阵为方阵；对扩展后的关联矩阵进行幂运算，得到不同幂次的间接关联矩阵；对不同幂次的间接关联矩阵进行加权平均，得到表示不同术语之间的关联度的关联矩阵。本发明公开的关联词典构建方法和装置完成了对关联术语之间的关联度的计算，增加了关联词典中的数据量。
关联词典构建方法装置

[发明专利]一种利用特性矩阵关联生成关联网的方法和装置-CN202010140095.2有效
发明人：曹旭峰 -专利权人：聪脉（上海）信息技术有限公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F30/00 文献下载
摘要：本申请提供一种利用特性矩阵关联生成关联网的方法和装置，由于特性矩阵可显示完整的上级和下级内容，并通过简单的双击操作进行关联关系识别的方式；特性矩阵上可直接通过失效关联来实现特性和功能的自动关联；特性矩阵与结构树内容始终同步，可直接在特性矩阵上查看特性网和失效网；特性矩阵界面显示风格，如以不同颜色字体区分内容层级，以矩阵形式陈列相关内容；本申请实现以矩阵的形式判断上下级关联关系，以网状直观展示关联关系，解决结构树上功能特性的传递进而构成失效链
一种利用特性矩阵关联生成联网方法装置

[发明专利]基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法-CN201811058446.4有效
发明人：陆新建;沈娜娜 -专利权人：南京科思倍信息科技有限公司
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： H04L41/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据驱动的化工生产异常切片管理方法，所述方法包括以下步骤：步骤1利用传感器实现对各个位号的采集；步骤2对位号进行周期性关联性分析，得到不同时刻的关联矩阵；步骤3某一时刻，目标位号发生报警，通过时间做差，找出与报警时刻最接近的关联矩阵；步骤4计算关联矩阵与历史关联矩阵的相似度，得到相似度最高的一组历史关联矩阵；步骤5调出最相似的历史关联矩阵对应的历史操作，发送给操作员；步骤6此报警解决后，将关联矩阵与操作员的操作记录下来形成知识切片放到历史数据库中，该方法摆脱传统单一报警信息的缺陷，通过关联矩阵计算找出报警参数的关联参数，操作员根据关联参数可获取更多的故障决策依据和操作依据。
基于数据驱动化工生产异常切片管理方法

[发明专利]多气缸旋转式压缩机的切换控制方法-CN202310300022.9在审
发明人：杨堃;鲁松慷;孙木胜;赵勇 -专利权人：杨堃
申请日： 2023-03-26 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： F04C28/00 文献下载
摘要：其首先将第一气缸在预定时间段内多个预定时间点的气压值和温度值分别排列并进行关联编码以得到第二气缸气压‑温度关联矩阵，接着，将第二气缸在所述多个预定时间点的气压值和温度值分别排列并进行关联编码以得到第二气缸气压‑温度关联矩阵，然后，将所述第一气缸气压‑温度关联矩阵和所述第二气缸气压‑温度关联矩阵分别通过卷积神经网络模型以得到第一气缸气压‑温度关联特征矩阵和第二气缸气压‑温度关联特征矩阵并计算相应的转移矩阵作为分类特征矩阵，最后，对所述分类特征矩阵进行特征分布优化后通过分类器以得到用于表示是否进行切换的分类结果。
气缸旋转压缩机切换控制方法

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