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[发明专利]一种基于移动边缘计算MEC云控制平台的数据处理方法-CN202211547083.7在审
发明人：董振江;姚春波;卞晓清 -专利权人：江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04W28/084 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于移动边缘计算MEC云控制平台的数据处理方法，包括以下步骤：步骤一、通过MEC云平台采集原始数据，将采集到的原始数据进行采样压缩；步骤二、MEC云平台采用正交匹配追踪压缩感知算法对解释偶的数据进行重构，得到重构数据；步骤三、将所述重构数据与所述原始数据进行对比，得到压缩信噪比；步骤四、MEC云平台对采样压缩后的数据进行获取，同时对获取的数据进行缓存，通过预设观测矩阵和预设稀疏基矩阵对待压缩的采集信号序列进行压缩处理提高了边缘计算场景中数据处理效果，从而提高了数据传输效，通过将采集到的原始数据进行采样压缩及数据缓存，使数据传输时延大大降低，并提高了缓存存储利用率。
一种基于移动边缘计算 mec 控制平台数据处理方法

[发明专利]一种光信号生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN201811400126.2有效
发明人：忻向军;张琦;田清华;盛夏;田凤;王拥军;杨雷静;王曦朔;吕凯;田博;宋秀敏;王鑫;潘晓龙 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2018-11-22 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： H04B10/50 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于几何‑概率成形的光信号生成方法及装置，方法包括：获取待发送的原始数据；根据各星座图子集的序号，确定原始数据对应的服从最优分布的子集序号序列，并根据各星座图子集的二进制标签，确定原始数据对应的服从最优分布的子集序号序列的二进制序列；星座图子集是对预设星座点个数的方形星座图进行几何成形得到多模圆星座图后，对多模圆星座图进行子集分割得到的；对二进制序列进行系统码编码，得到编码后的信息；针对编码后的信息依次选取第一预设数量个信息比特和第二预设数量个冗余比特
一种信号生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]使用检查点从存储事务故障中恢复-CN200580036277.9有效
发明人： R·佩里 -专利权人：塞门铁克操作公司
申请日： 2005-08-24 - 公布日： 2007-11-14 - 主分类号： G06F11/00 文献下载
摘要：所公开的技术通过设立写时拷贝操作序列的检查点，使从存储有关的故障中恢复容易。将这样的检查点并入写时拷贝的操作序列可包括以下：接收标识将被写至第一数据存储器的有效载荷数据的写请求，读取与第一数据存储器相联系的原始数据，拷贝原始数据至第二数据存储器，记录与写请求相联系的事务信息，产生第一检查点以确认事务信息被成功记录以及原始数据被成功拷贝至第二数据存储器，将有效载荷数据写至第一数据存储器，确认写时拷贝操作序列的成功完成，以及产生确认这样的操作序列成功完成的第二检查点。
使用检查点存储事务故障恢复

[发明专利]一种基于Raptor码的量子密钥分发信息协商方法-CN202111512359.3有效
发明人：蒋学芹;唐佳昊;白恩健;曾贵华;黄鹏 -专利权人：东华大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： H04L9/08 文献下载
摘要：本方法的具体实现步骤如下：接收方Bob产生二进制随机数序列作为原始密钥，并对原始密钥进行LT编码得到码字，转化为球形序列之后通过多维协商算法计算球形序列与原始数据的映射函数，将映射函数及校验子Syn传输至发送方然后Alice将其原始数据同样进行映射，对映射后的数据先进行LT译码，再进行LDPC译码。
一种基于 raptor 量子密钥分发信息协商方法

[发明专利]一种电缆导体温度预测方法-CN201810191979.3有效
发明人：吴炬卓;高紫建 -专利权人：广东电网有限责任公司珠海供电局
申请日： 2018-03-08 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G01K13/00 文献下载
摘要：一种电缆导体温度预测方法，其中，包括以下步骤：S1.构建原始数据序列；S2.基于步骤S1的原始数据序列，构建电缆导体温度预测模型；S3.基于步骤S2的预测模型，对电缆导体温度进行预测。
电缆导体温度预测原始数据序列构建温度预测模型统计特征量物性参数预测模型预测样本电缆

[发明专利]原始数据采集装置-CN201510530098.6在审
发明人：陈俊男 -专利权人：环旭电子股份有限公司
申请日： 2015-08-26 - 公布日： 2015-10-28 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种原始数据采集装置，其包括主微控模块、副微控模块、存储元件、人机界面、无线传输元件以及电源电路；电源电路向主微控模块和副微控模块供电，无线传输元件、人机界面以及副微控模块均连接至主微控模块；主微控模块具有至少一个运算方法；副微控模块与特征感测单元连接，取得多个生理特征信号并输出一组原始数据，并将该一组原始数据存储至存储元件中；当定义主微控模块发生唤醒事件时，主微控模块取得存储元件中所累积的数据量并进行批量运算而生成生理特征信息，并通过人机界面或无线传输元件输出生理特征信息；当定义主微控模块发生睡眠事件时，不对原始数据进行运算。
原始数据采集装置

[发明专利]基于通用转换器的异常轨迹检测方法及装置-CN202010752616.X有效
发明人：吴斌;张云 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于通用转换器的异常轨迹检测方法及装置，其中，方法包括以下步骤：采集包含轨迹点序列的原始数据集；对原始数据集进行预处理，得到轨迹序列和遮罩序列，并将轨迹序列和遮罩序列输入通用转换器，以训练轨迹嵌入该方法通过使用通用转换器，有效的利用了完整的轨迹序列信息以及关键位置点在轨迹上下文中的作用，提升了异常轨迹检测模型的训练速度，并提升了其检测的效果，同时具备了解决数据稀疏性问题潜质。
基于通用转换器异常轨迹检测方法装置

[发明专利]一种核酸第三代测序原始数据的处理方法及其应用-CN201710150622.6有效
发明人：刘亚斌;邓天全;贺丽娟;杨林峰;高强 -专利权人：深圳华大基因科技服务有限公司
申请日： 2017-03-14 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G16B20/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种核酸第三代测序原始数据的处理方法及其应用。本申请的核酸第三代测序原始数据的处理方法，包括将第二代短序列数据比对到第三代自纠错数据上，统计比对结果中第三代自纠错数据的单碱基覆盖深度，将单碱基覆盖深度低于阈值的区域屏蔽为N，采用第二代测序的补洞软件对N屏蔽区域进行补洞，以获得单碱基错误率较低的核酸第三代测序数据。本申请的核酸第三代测序原始数据的处理方法，利用第二代短序列数据与第三代长序列数据进行比对，并利用第二代测序的补洞软件对比对结果中单碱基覆盖深度较低的N屏蔽区进行补齐，有效的降低了第三代测序数据中的单碱基错误率
一种核酸第三代原始数据处理方法及其应用

[发明专利]一种基于GRU神经网络的时间序列预测方法-CN201910883548.8在审
发明人：柳丽召;蔡彪;刘洋 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2020-01-03 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明属于网络信息预测技术领域，公开了一种基于GRU神经网络的时间序列预测方法，所述基于GRU神经网络的时间序列预测方法包括：搜集需要预测的原始数据；对收集到的原始数据进行数据预处理；将经过预处理后的数据进行标准化处理；利用代码将原时间序列数据形式进行升维处理；利用GRU神经网络对输入数据进行训练，得到训练后的时序预测模型并保存；使用GRU‑SES模型进行时间序列数据的预测，得到初步的预测值；将得到的初步预测数据进行二次指数平滑处理得到最终预测数据值本发明提供的预测方法提高了时间序列预测的精度，对工业产生还是实际生活中的时间序列分析有重要意义。
时间序列预测神经网络时间序列数据预测预测数据原始数据预处理时间序列分析时序预测模型标准化处理数据预处理平滑处理输出预测网络信息预测技术重要意义次指数搜集保存

[发明专利]支持混合基DFT的计算装置及方法-CN201310222726.5有效
发明人：苏泳涛;姚彦斌;黄守俊;石晶林;周一青 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2013-06-06 - 公布日： 2013-08-28 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明提供一种支持变长DFT的计算装置，包括重采样单元、FFT运算单元、数据抽取单元、控制单元。其中，重采样单元基于由控制单元所确定的滤波系数对待变换的原始数据序列进行重采样滤波，使得经重采样后的数据序列长度变为适合FFT运算单元进行运算的长度；FFT运算单元对来自重采样单元的数据序列进行FFT变换；数据抽取单元从来自FFT运算单元的数据序列抽取出与原始数据序列对应的频域数据序列。该装置可以支持具有不同长度、不同质因子的DFT变换的计算，而FFT运算单元只需要支持某一种或者某一类基的FFT，降低了FFT运算单元设计的难度，并提高了FFT运算单元的灵活性，以及在保证足够的数据精度的同时还大大节省硬件资源
支持混合 dft 计算装置方法

[发明专利]一种基于特征工程的XGboost风速短期预测方法-CN202011338697.5在审
发明人：张峰;吴卫东;钱宇;代晶;宋珊珊;伍绍铖;谢诚 -专利权人：国网江苏省电力有限公司江阴市供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2020-11-25 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：该方法的主要步骤包括：一、采集风电机组端风速数据，构建基础的基于时间序列的风速原始数据集；二、对原始数据集进行数据预处理，将风速时间序列包含的数字特征提取出来形成特征序列，与原有时间序列结合成为风速时间‑特征序列，作为预测模型的输入；三、采用XGboost算法对步骤二提取风速时间—特征序列进行训练建模，得到风速预测模型；四、采用风速预测模型对风速时间‑特征序列进行预测，得到风速预测数据。该方法创新性的将特征选择与特征提取结合起来，构建风速时间‑特征序列做为预测模型输入，该模型能够进一步提高风速预测的精度。
一种基于特征工程 xgboost 风速短期预测方法

[发明专利]行业景气指数生成方法、装置、设备及其存储介质-CN201711373687.3有效
发明人：陈佳琦;王本玉;刘琼;席怡雯;金晶 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2017-12-19 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：该方法，包括清洗转换设定时间范围内的物流数据中的托寄物内容，得到原始数据；从原始数据中抽取符合稳定期条件的样本，得到样本时间序列Yt；基于样本时间序列Yt构建物流景气指数模型，得到模型输出序列以生成行业景气指数。本申请实施例，从物流数据中抽取样本时间序列，并经过对样本时间序列进行季节处理之后，生成行业景气指数，并通过一系列检验方法验证基于物流大数据的行业景气指数相比国家经济指标具有先行性，从而为企业发展提供可信的决策依据
行业景气指数生成方法装置设备及其存储介质

[发明专利]一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质-CN202010037261.6有效
发明人：李明;胡德文 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-01-14 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种从已知数据序列中探查目标曲线的方法、系统及介质，本发明通过对已知数据序列s0多次置乱获得足够多的满足“不含目标曲线”条件的置乱副本，原始数据序列置乱之后的副本与原始数据序列拥有完全相同的数据采样点，但采样点的排列顺序随机，所以每个置乱副本的数据排列都不符合目标曲线波形，这些置乱副本都满足“不含目标曲线”的条件，而计算和统计这些副本的拟合指标值，即可以得到“数据序列中不含目标曲线”条件下曲线拟合指标值分布概率密度函数的估计，从而能够实现在得到的已知数据序列中探查目标曲线，具有客观性好、准确性高、操作方法简便
一种已知数据序列探查目标曲线方法系统介质

[发明专利]等间隔时间序列压缩方法、装置、设备和存储介质-CN202011164152.7有效
发明人：肖峰;李华;胡玉婷;项丽;安伟;梁曦文;张心怡;杨文华;田宏梁;冯雪;黄鹏;田星;赵亮;张坤 -专利权人：国网宁夏电力有限公司经济技术研究院;华北电力大学;国网宁夏电力有限公司
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本公开涉及一种等间隔时间序列压缩方法、装置、设备和存储介质，可以应用于电力系统中的时间序列数据压缩处理情况，例如对风电出力时间序列等新能源发电相关的时间序列数据进行压缩等，其中，该方法包括：将原始时间序列数据中交错分布的极大值点和极小值点作为原始时间序列数据的特征关键点；从多个特征关键点中确定原始时间序列数据的多个定点；从原始时间序列数据中处于任意相邻的两个定点之间的时间序列数据中，等间隔地确定与插入点数量对应的多个插入点，最终生成压缩时间序列数据。本公开可以在尽可能保留原始数据的时序特征的前提下达到较好的压缩比，压缩前后数据特征差别较小，提高了后续基于时间序列数据的计算准确性和运算效率。
间隔时间序列压缩方法装置设备存储介质

[发明专利]电网数据无损压缩方法和装置-CN201910567393.7在审
发明人：巫钟兴;祝恩国;邹和平;郭亮;杨剑;刘兴奇;张宇鹏;朱子旭;许岳楼;韩月;叶方彬;赵晓燕;屈国栋;王朝亮;赵羚;王伟峰 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司;国网山东省电力公司烟台供电公司;国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2019-06-27 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开一种电网数据无损压缩方法及装置。该方法包括：处理获取的原始数据，确定单个采样点的采集精度和/或采样频率；分别按照预先设定的多个压缩子算法，提取与每一压缩子算法数对应的特征字段，所述特征字段为：单个采样点，或描述一个周波的全部采样点；根据与每一压缩子算法对应的特征字段及所述特征字段的数据宽度，确定以每一压缩子算法处理所述原始数据时得到的压缩比；根据预先设定的目标压缩比，确定与目标压缩比匹配的目标压缩子算法；根据所述目标压缩子算法及对应的特征字段，处理所述原始数据，并生成特征序列及补充描述数据序列
压缩子特征字段算法原始数据采样点压缩比电网数据无损压缩方法和装置采样频率传输通道传输效率带宽占用高效传输描述数据算法处理特征序列匹配采集补充