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[发明专利]基于特征构造的金融风险评估方法、装置和电子设备-CN202011168300.2在审
发明人：李恒奎 -专利权人：上海淇馥信息技术有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：该方法包括：获取历史样本数据集，建立初始训练数据集，历史样本数据集包括历史用户的用户属性数据和用户行为数据；采用LightGBM模型，使用初始训练数据集进行训练，以得到建模特征信息；从所述建模特征信息中筛选建模特征数据，该建模特征数据包括含有交叉特征数据的高维稀疏特征数据；对所筛选的特征数据进行加权组合处理；将加权组合处理后的特征数据增加到初始训练数据集，得到新训练数据集，使用该新训练数据集训练评估模型，评估用户的金融风险
基于特征构造金融风险评估方法装置电子设备

[发明专利]基于样本数据的数据探测和扩充方法及装置-CN201611264829.8有效
发明人：汤奇峰;李炳辉 -专利权人：晶赞广告（上海）有限公司
申请日： 2016-12-30 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：一种基于样本数据的数据探测和扩充方法及装置，所述方法包括如下步骤：基于数据库中的至少一条数据确定所述样本数据，所述数据库存储有从海量数据中探测获得的多条数据；基于所述样本数据在所述海量数据中查找，以获得所述海量数据中与所述样本数据相匹配的匹配数据；对所述匹配数据进行处理以获得匹配规则，并更新指纹库，所述指纹库存储有历史上获得的匹配规则；基于更新后的指纹库在所述海量数据中进行匹配提取，以获得所述海量数据中与所述更新后的指纹库中的匹配规则相匹配的数据，并将匹配获得的数据扩充至所述数据库。通过本发明提供的技术方案能够更加准确、高效的对海量数据进行全局、系统的分析和处理。
基于样本数据探测扩充方法装置

[发明专利]一种基于累计因子的电池SOH预测方法及模型训练方法-CN202211135881.9在审
发明人：陈越;钱磊;朱卓敏 -专利权人：上海电享信息科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于累计因子的电池SOH预测方法及模型训练方法，预测模型通过以下步骤获取：利用电池大数据平台的电池数据，计算多个累计因子，所述累计因子为在预定义的单位时间内的非瞬态的累计参数；以所述预定义的单位时间为间隔，利用所述电池大数据平台计算历史SOH值；将计算得到的所述累计因子和历史SOH值整合成学习样本数据集，其中历史SOH值为标签；利用所述学习样本数据集对一基础深度学习神经网络模型进行训练，得到所述基于累计因子的电池本发明引入大量的累计因子作为模型的输入特征，同时结合历史SOH值去对未来的SOH进行预测。
一种基于累计因子电池 soh 预测方法模型训练

[发明专利]一种基于行为度量矩阵的园区减碳方法-CN202211278712.0在审
发明人：易永利;陈海宏;刘主光;郑思源;陈显辉;韩安康;孙景钌;李建宇;李武;林世溪;林立凡;谢华森;蔡怡挺;刘芳;刘涛 -专利权人：国网浙江省电力有限公司温州供电公司;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q10/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行为度量矩阵的园区减碳方法，包括：获取园区历史行为数据，构成基础数据集；对基础数据集进行筛选处理，选出符合减碳要求的园区历史行为数据，记为合理数据集，并组成合理行为度量矩阵；分别评估合理数据集中的园区历史行为数据对应的历史可减碳排放量，与合理数据集构成样本数据集；将样本数据集输入神经网络模型中进行训练，生成减碳模型；获取园区实时行为数据输入至减碳模型，得到实时可减碳排放量；根据实时可减碳排放量判断园区实时行为数据是否符合规范，当符合规范时，更新园区实时行为数据至合理行为度量矩阵，当不符合规范时，确定减排参数。可精确地定位到影响碳排放量的行为数据，针对性地实施减排。
一种基于行为度量矩阵园区减碳方法

[发明专利]一种基于人工智能的分布式光伏发电功率预测方法-CN202211688787.6在审
发明人：李德贵;陈钢;沈正伟 -专利权人：浙江大学德清先进技术与产业研究院
申请日： 2022-12-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于人工智能的分布式光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：步骤1：样本数据获取；步骤2：样本数据的选取和预处理；步骤3：利用小波变换算法对获取到的历史发电功率数据进行小波分解；步骤4：利用支持向量机算法对获取的实际现场数据进行样本训练本方法采用基于小波变换和支持向量机的算法对实际现场数据及历史发电功率数据通过各个特征序列进行预测，将各个特征序列预测值合成得到分布式光伏发电功率预测值，再对这些实际现场数据及历史发电功率数据进行预测值的验证
一种基于人工智能分布式发电功率预测方法

[发明专利]个性化模型的训练方法、信息显示方法及设备-CN202210095340.1有效
发明人：吴帆;吕承飞;严谊凯;牛超越;顾仁杰;丁雨成;华立锋;陈贵海 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/957 文献下载
摘要：本申请实施例提供的个性化模型的训练方法、信息显示方法及设备，其中，终端通过利用从服务器获取的多个第二用户的浏览行为的历史数据以及存储于所述终端本地的第一用户的浏览行为的历史数据，在终端本地对个性化模型进行迁移训练的训练机制，丰富了训练样本数据的数据量，降低的泛化误差；同时，由于第二用户是与第一用户具有相似性的用户，其训练样本数据中各样本数据的分布差异较小，训练后的个性化模型的预测准确性能够得到保证，从而使得利用该训练方式所得到个性化模型对第一用户的浏览行为具有较好的预测准确性和较小的泛化误差
个性化模型训练方法信息显示设备

[发明专利]一种有源配电网故障特征的确定方法及系统-CN201910873221.2在审
发明人：董伟杰;刘科研;盛万兴;孟晓丽;贾东梨;何开元;胡丽娟;白牧可;叶学顺;赵伟;陈昶宇 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网浙江省电力有限公司
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种有源配电网故障特征的确定方法及系统，确定方法包括：S1、基于获取的历史运行数据生成样本数据；S2、利用支持向量机模型‑递归特征消除算法对所述样本数据进行特征选择，提取故障特征；S3、将样本数据中故障特征对应的数据带入基于支持向量机构建的故障预测模型，确定所述故障预测模型的故障预测准确率，当所述故障预测准确率满足要求时，则将所述故障特征设为所述有源配电网故障特征，否则执行S1重新生成样本数据。
故障特征样本数据故障预测模型配电网故障故障预测准确率检修支持向量机模型历史运行数据支持向量机构配电网特征消除特征选择重新生成递归算法参考预测

[发明专利]股票交易数据的预测方法、装置、电子设备及介质-CN202010692574.5在审
发明人：王宗跃;黄耀辉;麻瑞;王智谨 -专利权人：集美大学
申请日： 2020-07-17 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种股票交易数据的预测方法及装置、一种电子设备以及一种计算机可读介质。方法包括：获取历史时间段内的网络搜索指数和股票交易数据；对数据进行预处理，得到预处理后的样本数据；通过设置滞后变量对预处理后的样本数据进行数据分段，再根据时间间隔将分段后的样本数据进行数据聚合得到多元时序数据，将多元时序数据转化为有监督数据；根据有监督数据，训练股票交易预测模型；将实时数据输入训练好的股票交易预测模型，得到实时预测的股票交易数据。通过统计历史股票交易数据和网络搜索指数在不同时间段内的因素，并设计融合这两种不同数据的时序模型，使得在预测短期内的股票交易数据比传统的方法更加精确。
股票交易数据预测方法装置电子设备介质

[发明专利]一种重复测试案例清除方法及装置-CN202310957137.5在审
发明人：胡安丽 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请提供了一种重复测试案例清除方法及装置，其中，该方法包括：获取多种历史测试案例样本集合和每种历史测试案例样本集合的集合标识，其中，每种历史测试案例样本集合包括至少一个历史测试案例样本的特征信息；基于每种历史测试案例样本集合的至少一个历史测试案例样本的特征信息和每种历史测试案例样本集合的集合标识，训练机器学习模型，以使所述机器学习模型识别每个历史测试案例样本对应的集合标识；将目标测试案例样本输入至训练好的机器学习模型中，得到目标测试案例样本对应的集合标识；基于所述目标测试案例样本的集合标识，将测试案例样本数据库中与所述目标测试案例样本重复的测试案例样本删去
一种重复测试案例清除方法装置

[发明专利]服务器健康度分析方法，装置，存储介质及电子设备-CN201811554842.6在审
发明人：孙卓然 -专利权人：东软集团股份有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2019-05-24 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：方法包括：获取服务器的多组历史指标；根据所述服务器在产生每一组所述历史指标的时间段内的告警信息对每一组所述历史指标添加健康状态标签，得到样本数据；根据所述样本数据进行机器学习，得到健康度评估模型，其中，
服务器历史指标存储介质电子设备评估模型样本数据健康标签服务器健康状态告警信息机器学习健康状态运行指标分析时间段输出

[发明专利]对象评估方法及装置-CN202210817212.3在审
发明人：孟思妤;赵华;朱通 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种对象评估方法及装置，方法包括：从目标业务单元BU体系中获取第一评估数据，目标BU体系由待评估对象及与其存在业务关联的业务对象构成，第一评估数据用于表征待评估对象与业务对象进行业务往来时产生的与环保评估相关的行为；获取第二评估数据，第二评估数据用于表征待评估对象的经营配置中与环保评估相关的行为；将待评估对象对应的待评估数据输入至绿色评估模型得到环保评估参数，待评估数据包括第一评估数据和第二评估数据；绿色评估模型基于样本数据训练得到，样本数据包括从目标BU体系中获取的历史评估对象对应的第一历史评估数据、历史评估对象的经营配置中与环保评估相关的第二历史评估数据。
对象评估方法装置

[发明专利]对象评估方法及装置-CN201911018120.3有效
发明人：孟思妤;赵华;朱通 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种对象评估方法及装置，方法包括：从目标业务单元BU体系中获取第一评估数据，目标BU体系由待评估对象及与其存在业务关联的业务对象构成，第一评估数据用于表征待评估对象与业务对象进行业务往来时产生的与环保评估相关的行为；获取第二评估数据，第二评估数据用于表征待评估对象的经营配置中与环保评估相关的行为；将待评估对象对应的待评估数据输入至绿色评估模型得到环保评估参数，待评估数据包括第一评估数据和第二评估数据；绿色评估模型基于样本数据训练得到，样本数据包括从目标BU体系中获取的历史评估对象对应的第一历史评估数据、历史评估对象的经营配置中与环保评估相关的第二历史评估数据。
对象评估方法装置

[发明专利]基于模型自弈和典型样本的磨煤机故障诊断方法-CN201910553533.5在审
发明人：胡勇;平博宇;曾德良;刘吉臻;牛玉广;冯树臣 -专利权人：华北电力大学;国电电力发展股份有限公司
申请日： 2019-06-25 - 公布日： 2019-09-06 - 主分类号： G01R31/34 文献下载
摘要：本发明属于发电机组故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于模型自弈和典型样本的磨煤机故障诊断方法，包括：基于磨煤机运行机理和历史数据，并采用遗传算法辨识未知参数来构建磨煤机机理模型；通过调整磨煤机机理模型参数来模拟磨煤机不同故障从而产生大量典型故障样本数据；采用神经网络对大量典型故障样本数据进行训练和学习，得到神经网络故障诊断模型；采用滑动窗口法将电厂中的实际数据送入训练好的神经网络故障诊断模型，在故障发生的早期进行故障预警和故障识别。解决了磨煤机故障样本数据难以筛选且样本数量不足的问题；采用神经网络对不同故障典型样本进行分类，能有效的在故障产生的初期检测出故障和故障类型，从而避免故障恶化造成损失。
磨煤机神经网络典型样本故障诊断模型典型故障故障诊断机理模型样本数据故障诊断技术遗传算法辨识故障产生故障发生故障类型故障识别故障样本故障预警滑动窗口历史数据实际数据未知参数发电机组构建送入样本电厂筛选分类恶化检测学习

[发明专利]房地产成本数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202110452824.2在审
发明人：李安邦;陈伟玮;赵常旭;张晶晶;崔然 -专利权人：珠海市华兴软件信息服务有限公司
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06Q50/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种房地产成本数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取历史地产项目中各条目的实际成本数据和预测成本数据，将实际成本数据和预测成本数据作为样本数据，对预先构建的成本预测模型进行更新，得到各实际成本数据方差的后验概率值；通过对后验概率值进行采样，确定各实际成本数据的方差期望值；根据方差期望值确定历史地产项目中各条目的实际成本数据和预测成本数据之间的相对误差值的概率分布图；根据相对误差值的概率分布图和待预测地产项目中各条目的预测成本数据确定实际总成本数据；对实际总成本数据进行采样，得到表征实际总成本数据可靠度的概率分布图。采用本方法能够提高项目目标成本数据的可靠度。
房地产成本数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]数据处理方法和装置-CN202010937318.8在审
发明人：李见黎 -专利权人：北京深演智能科技股份有限公司
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2020-12-15 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据处理方法和装置。其中，该方法包括：从历史数据中获取样本数据和预测变量数据，其中，历史数据是用户在浏览页面时产生的行为数据；依据样本数据和预测变量数据训练流失预警模型；依据流失预警模型对用户进行分类，得到至少两类用户群；本发明解决了由于现有技术在对数据分析的过程中所使用的规则是人工定义规则，无法保障数据预测的准确性和有效性的技术问题。
数据处理方法装置