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[发明专利]基于MMSE准则的均衡系统及均衡方法-CN201810276755.2在审
发明人：熊军;王旭;那成亮 -专利权人：西安宇飞电子技术有限公司
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种基于MMSE准则的均衡系统及均衡方法，该系统包括发射端，用于将信源产生的原始数据调制为符号序列，将符号序列分成多个数据块，在每个符号序列数据块前插入训练序列，构成发射符号序列，发送至接收端；接收端，用于将发射符号序列分成多个数据块，将训练序列提取出来，利用训练序列做信道估计，得到均衡系数矢量，将训练序列删除，得到业务信号，将业务信号变换到频域中，得到频域序列，进行均衡处理，得到均衡序列，将均衡序列变换到时域中，得到时域序列，对时域序列进行抽样输出，得到原始数据。本发明将符号序列分成多个数据块，接收端能更有针对性的对每一块数据块进行均衡，提高均衡效果。
数据块符号序列训练序列接收端发射符号序列均衡系统均衡序列业务信号原始数据均衡无线通信领域均衡处理均衡系数均衡效果频域序列时域序列信道估计矢量发射端域序列对时频域信源调制删除抽样发送输出

[发明专利]一种时间序列数据挖掘系统-CN201410347432.X有效
发明人：贾岩 -专利权人：安徽华贞信息科技有限公司
申请日： 2014-07-21 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种时间序列数据挖掘系统，适用范围广，易于理解，便于操作，适合中小企业竞争情报分析系统，其包括依次连接的原始数据处理模块、时间序列聚类分析模块、单条时间序列模式发现模块、同类别多条时间序列模式发现模块其中，原始数据处理模块，按访问时间顺序采集时间序列数据，并对其进行划分和平滑处理；时间序列聚类分析模块，分析接收到的时间序列数据相似度，利用聚类算法对时间序列数据进行聚类，将时间序列数据按关联程度分为第一类别时间序列……第N‑1类别时间序列、第N类别时间序列；单条时间序列模式发现模块，整理第一元模式集……第N‑1元模式集、第N元模式集；同类别多条时间序列模式发现模块，计算时间序列频繁模式。
时间序列数据时间序列时间序列模式发现模块聚类分析模块原始数据处理挖掘系统单条聚类算法频繁模式情报分析时间顺序依次连接相似度聚类中小企业采集关联访问分析

[发明专利]一种基于哈希算法的低PAPR高安全光传输方法-CN202110143744.9有效
发明人：刘博;忻向军;任建新;毛雅亚;张劲楠;王瑞春;沈磊;吴泳峰;孙婷婷;赵立龙 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2021-06-01 - 主分类号： H04L9/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于哈希算法的低PAPR高安全光传输方法，原始数据流通过MD5算法生成MD5哈希值，然后通过算法设计转换成一串随机的数字序列抽取CAZAC序列（恒幅值零自相关序列）组成具有安全性的随机CAZAC序列，与原始数据流相乘。其次系统发射端的原始数据流通过SHA‑256生成信息摘要后放在上一步生成的数据尾部，然后再进行QAM调制。在系统的接收端，在QAM解映射后，接收端先不接受数据，使用SHA‑256计算接收到的串行数据生成对应哈希值，与发送端信息中包含的信息摘要进行比对，如果比较一致，证明信号在传输的过程中没有遭到恶意窃取或者篡改
一种基于算法 papr 安全传输方法

[发明专利]基于统计升尺度的光伏发电集群功率预测方法及装置-CN201910183210.1在审
发明人：孙荣富;丁华杰;牧晶;徐海翔;丁然;王靖然;王若阳;刘康丽;耿艳;贾文昭;伦涛;梁志峰;臧伟;李晨;邹江峰;张涛;杨健;史沛然;刘一民;刘华德 -专利权人：国网冀北电力有限公司;国家电网有限公司;国家电网公司华北分部;英大泰和财产保险股份有限公司;国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司
申请日： 2019-03-12 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法包括：获取光伏发电集群中各光伏发电站的原始数据；根据原始数据确定光伏发电站的发电量序列与集群发电量序列的相关系数；选取相关系数满足预设阈值的光伏发电站作为候选电站，在候选电站中，根据原始数据确定代表电站；根据相关系数确定代表电站权重系数；根据原始数据及权重系数，确定光伏发电集群功率预测结果，将功率预测结果应用于母线负荷短期功率预测中。本发明利用已有的集中式光伏电站和数据条件较好的分布式光伏电站的发电和预测电量数据得到集群预测结果，实现了解决大规模分布式发电功率预测，减少人力和计算资源的消耗，提高预报精度，保障电网运行安全。
集群功率预测光伏发电原始数据光伏发电站电站权重系数发电量尺度集中式光伏电站短期功率预测分布式发电保障电网电量数据光伏电站计算资源结果应用母线负荷数据条件系数确定预测结果预设统计发电消耗预报预测安全

[发明专利]一种基于大数据的企业人事智能管理自助服务平台-CN202310121015.2在审
发明人：金大钟 -专利权人：江苏中企人事管理科技集团有限公司
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04L9/14 文献下载
摘要：本发明涉及商业数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的企业人事智能管理自助服务平台，该平台包括数据加密模块，该数据加密模块用于根据待加密的原始数据，确定原始二维矩阵，根据原始二维矩阵中各个同一数值及其对应的频次，确定各个数值簇，并根据各个数值簇中的数值在原始二维矩阵中的位置，确定各个数值簇的无向完全图以及无向完全图对应的数值编号序列；按照加密规则对无向完全图进行加密以得到加密数值序列，进而得到加密二维矩阵，将加密二维矩阵确定为加密数据，并将加密规则和数值编号序列确定为密钥。本发明通过对待加密的原始数据进行相应的处理，有效提高了数据的加密效果。
一种基于数据企业人事智能管理自助服务平台

[发明专利]用于集群故障预测的方法-CN202211104811.7在审
发明人：姬莉霞;张庆开;张晗;李鹏;王新宇;周洪鑫;马俊波 -专利权人：郑州大学
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于集群故障预测的方法，以解决现有故障预测中长时间序列预测精度低的技术问题。本发明包括：数据预处理，获取集群系统的系统日志作为原始数据，将该原始数据的多元特征映射到初始向量序列；将所述初始向量序列输入BiGRU模型，输出特征向量序列；将BiGRU模型输出的特征向量序列输入Transformer模型进行二次提取，输出状态序列；故障预测，将Transformer模型生成的状态序列输入到全连接神经网络，并转换为需要预测的时间长度的状态序列，最终得到预测结果。
用于集群故障预测方法

[发明专利]LncRNA预测方法、装置、计算设备及计算机可读存储介质-CN202011085761.3在审
发明人：李君一;李辉年;张丽;许清哲;平原;景筱竹;蒋伟;刘博;王亚东 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2020-10-12 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G16B40/20 文献下载
摘要：所述LncRNA预测方法包括：获取包含LncRNA的原始数据；对所述包含LncRNA的原始数据进行数据处理，抽取出用于LncRNA预测的特征，所述特征至少包括提取自拓扑熵和广义拓扑熵的特征；将所述包含LncRNA的原始数据作为输入提供机器学习预测模型，所述机器学习预测模型基于所述用于LncRNA预测的特征对包含LncRNA的原始数据进行分类；获取所述机器学习预测模型的输出，得到LncRNA预测结果。本发明实现了有效的LncRNA预测，且加快了训练过程，而且对于DNA序列中其他功能元素的研究也具有可扩展性。
lncrna 预测方法装置计算设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种工业物联网数据分析方法、系统及相关设备-CN201811023041.7在审
发明人：吴刚;黄丹昱 -专利权人：深圳市智物联网络有限公司
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请提供了一种工业物联网数据分析方法、系统及相关设备，用于工业设备同一参数指标的变化趋势预测。实施例方法包括：周期性的采集工业设备的同一目标参数指标对应的采样值，形成一组时间序列；构造时间序列对应的时间序列分析模型；采用时间序列分析模型对时间序列进行数据拟合计算，得到时间序列中各个时刻的原始数据对应的预测数据；计算时间序列中各个时刻的原始数据与对应的预测数据的差值，形成残差序列；校验残差序列是否满足预置条件，若不满足，则重新构造时间序列对应的时间序列分析模型，直到重新构造的时间序列分析模型对应的残差序列满足预置条件为止；若满足，根据时间序列对应的时间序列分析模型计算目标参数指标未来周期的预测值。
时间序列时间序列分析模型残差物联网数据参数指标工业设备预测数据预置条件原始数据重新构造变化趋势计算目标目标参数数据拟合校验采样预测分析采集申请

[发明专利]一种离心泵多模态监测数据清洗及特征融合提取方法-CN202110969162.6有效
发明人：周克发;杨德玮;杨军;刘晓杰;陈莹颖;陈伟 -专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V10/80 文献下载
摘要：本发明公开一种离心泵多模态监测数据清洗及建模方法，通过布设热红外成像及振动传感器，实时获取运转中离心泵热红外成像和振动两种传感数据，形成离心泵工作状态原始数据序列，表征离心泵时序的温度，运动及振动信息三种模态数据对离心泵工作状态原始数据序列进行数据清洗，根据数据的可靠性滤除不可靠的监测数据，形成离心泵工作状态数据序列。对离心泵工作状态数据序列进行多流深度特征提取并融合，形成离心泵多模态监测特征模型，以表征离心泵的工作状态。
一种离心泵多模态监测数据清洗特征融合提取方法

[发明专利]信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201810566917.6有效
发明人：姜文浩;马林;刘威;张潼 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2018-06-05 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种信息处理方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取待处理原始数据；将待处理原始数据输入到已训练的机器学习模型的编码模型中，得到对应的编码向量；将编码向量输入到机器学习模型的中间处理模型中，得到中间向量序列，其中，中间处理模型包括多个子学习模型，各个子学习模型包括多个循环神经网络单元，当前循环神经网络单元的输出是根据前向循环神经网络单元对应的第一输出向量以及当前循环神经网络单元对应的前向子学习模型输出的前向向量序列得到的；将中间向量序列输入到机器学习模型的解码模型中，得到待处理原始数据对应的目标输出数据。上述方法可以提高输出数据的准确度。
信息处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种时序数据清洗方法及系统-CN201510064730.2有效
发明人：金学波;窦超 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2015-02-06 - 公布日： 2018-01-16 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种时序数据清洗方法及系统，其中方法包括步骤1采集一条原始数据，所述原始数据中包括多个原始时序数据；步骤2对原始时序数据进行随机采样和估计得到多条估计数据，对随机采样产生的空缺点补齐，获得多条补齐估计数据；步骤3按采样时间点对所有补齐估计数据进行分类，获得多组时间分类数据，并对每组时间分类数据按照大小进行排序得到多组排序数组；步骤4对每组排序数组进行处理获得一个对应的平均值数据，多组排序数组对应多个平均值数据，多个平均值数据构成均值序列；步骤5输出均值序列，所述均值序列即为清除野点和高频噪声的数据。一体式数据清理，处理空缺值、去除野点并平滑噪声数据。
一种时序数据清洗方法系统

[发明专利]一种营运车辆异常驾驶行为识别模型的构建方法及系统-CN202110640515.8有效
发明人：王志斌;邱文利;雷伟;许忠印;权恒友;赵建东;李春杰;冯雷;杨海峰;高新文;刘鹏祥;张莹;王洪涛;刘栋;郝文世;侯晓青;赵清杰;余智鑫;解振龙;张凯丽;陈溱;相宏伟;陈大豹;王斌;王京力;王波 -专利权人：河北雄安京德高速公路有限公司;河北省交通规划设计研究院有限公司;北京交通大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：方法包括：采集营运车辆的原始数据，将原始数据进行清洗；将清洗后的原始数据统一时间间隔，得到速度时间序列数据，并为所述速度时间序列数据添加类别标签，得到样本数据，其中，所述类别标签包括正常驾驶行为、超速驾驶行为、紧急停车行为、临时停车行为或低速行驶行为；构建符号化多通道卷积神经网络模型，并基于所述样本数据对所述符号化多通道卷积神经网络模型进行训练，得到最优符号化多通道卷积神经网络模型。
一种营运车辆异常驾驶行为识别模型构建方法系统

[发明专利]一种车辆数据处理方法、终端及计算机存储介质-CN202111589628.6在审
发明人：王之洋 -专利权人：武汉路特斯汽车有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F16/16 文献下载
摘要：本申请涉及一种车辆数据处理方法、终端及计算机存储介质。本申请提供的处理方法，包括：获取车辆的原始数据包及所述原始数据包的元数据；根据所述元数据，从所述原始数据包中获取消息数据；根据所述消息数据，获取目标数据。本申请提供的车辆数据处理方法、终端及计算机存储介质，能够在数据服务读取数据时，减少数据传输量及传输时间，避免频繁的反序列化解析操作，提高车辆数据的存储、处理及使用效率。
一种车辆数据处理方法终端计算机存储介质

[发明专利]一种基于人工智能的自然语言处理系统及处理方法-CN202210260510.7有效
发明人：李晋;刘宇鹏 -专利权人：天津思睿信息技术有限公司
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于人工智能的自然语言处理系统及处理方法，获得自然语言信息原始数据集，对原始数据集进行异常分析，生成原始数据集的异常值集；从原始数据集中去除异常值集中的样本数据，并将去除异常值集中的样本数据后的信息数据集输入到语义匹配模型进行识别，确定语义匹配结果；将考虑了估测损失值的匹配结果预测值按照大小进行排序，排序后获得的序列即为自然语言处理结果。
一种基于人工智能自然语言处理系统方法

[发明专利]一种新的预测剩余停车位的方法-CN202310664772.4在审
发明人：孟炜;张凯;葸国隆;乌惜辰;马昌喜;黄晓婷;金科臣;来永寿;贺全红;张志强;侯树杰 -专利权人：甘肃陇原信息科技有限公司
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G08G1/14 文献下载
摘要：包括以下步骤：利用CEEMDAN分解算法将停车原始数据分解为多个不同频率的IMF，不同尺度的波动特征与趋势从原始数据被逐级分解出来以消除噪声；对分解后的数据进行PCA降维处理，提取抽象高级特征，消除由CEEMDAN分解后不同时间序列的相关性和冗余性；采用GRU神经网络深度学习预测。本发明融入了信号处理、统计、深度学习三个学科的思想，基于CEEMDAN对停车原始数据的初步分解，利用主成分分析对分解序列进行降噪和特征重构，根据累计方差贡献率选择关键主成分，减少特征维数，去除冗余波动信息最后将降维后的特征与原始数据输入GRU网络进行非线性建模，利用GRU的长期记忆力输出预测结果。
一种预测剩余停车位方法

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