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农业化学；冶金建筑机械工程区域搜索

主分类

B 作业；运输

C 化学；冶金

D 纺织；造纸

E 固定建筑物

F 机械工程、照明、加热

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公布日期

2023-10-24 公布专利

2023-10-20 公布专利

2023-10-17 公布专利

2023-10-13 公布专利

2023-10-10 公布专利

2023-10-03 公布专利

2023-09-29 公布专利

2023-09-26 公布专利

2023-09-22 公布专利

2023-09-19 公布专利

专利权人

国家电网公司

华为技术有限公司

中兴通讯股份有限公司

三星电子株式会社

中国石油化工股份有限公司

鸿海精密工业股份有限公司

松下电器产业株式会社

上海交通大学

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[发明专利]一种基于膨胀因果卷积的语音降噪方法-CN202010324373.X在审
发明人：陈阳;刘庆云;吴庆婕 -专利权人：广州清音智能科技有限公司
申请日： 2020-04-23 - 公布日： 2020-08-11 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于膨胀因果卷积的语音降噪方法，该方法包括构建网络训练的音频训练集；基于膨胀因果卷积，构建语音降噪网络模型并训练网络模型；使用训练后的模型进行降噪。本发明利用膨胀因果卷积来处理音频时序信息，将感受范围增大，使模型的能力更加优秀。本发明提出的基于膨胀因果卷积的语音降噪方法，在去噪问题上，具有较好的解决能力，对噪声种类的泛化能力也较强。
一种基于膨胀因果卷积语音方法

[发明专利]信息处理方法、电子设备和计算机存储介质-CN202010627708.5在审
发明人：卫文娟;冯璐 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2022-01-04 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：该方法包括：获取一组变量；获取因果模型；以及使用该因果模型，基于该一组变量中的变量的类型来确定该一组变量中的变量之间的因果关系。使用本公开的技术方案，可以利用新的模型来处理复杂的、非线性的、连续数据或离散数据的混合，从确定观测数据之间的因果关系。
信息处理方法电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种面向复杂因果关系抽取模型的收敛加速方法-CN202310239515.6在审
发明人：梁韵基;刘磊;王梓哲;纪亚鹏;张鹏 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向复杂因果关系抽取模型的收敛加速方法，首先构造正负样本进行数据增强，其次通过对比表示学习框架抽取文本中的因果关系；最终通过引入多样性自步学习来提升对比表示学习抽取复杂因果关系的收敛速度本发明使基于对比表示学习的复杂因果关系抽取模型收敛速度大幅度提升，通过在多个数据集上进行测试，抽取准确率高达90％。
一种面向复杂因果关系抽取模型收敛加速方法

[发明专利]一种基于因果推断的网络购物行为分析方法和系统-CN201910494079.0有效
发明人：郝志峰;黎伊婷;蔡瑞初;温雯;王丽娟;陈炳丰 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2019-06-09 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明涉及数据挖掘、社交网络、因果推断领域，公开了一种基于因果推断的网络购物行为分析方法和系统，通过融合用户属性特征、社交行为特征和历史购物行为特征、用户关系等多层次、跨领域特征，能够充分获取用户行为特征和兴趣偏好；经过合理设计的分析系统，利用因果网络模型，去除无用的特征，减少了噪声特征的干扰，并可解释用户行为的因果性及其行为动机，提高用户购物行为预测的准确度。
一种基于因果推断网络购物行为分析方法系统

[发明专利]用于确定多个变量之间的因果效应的方法、系统和介质-CN201810738606.3在审
发明人：刘春辰;李伟 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2018-07-06 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本公开的实施例涉及一种用于确定多个变量之间的因果效应的方法。该方法包括确定多个变量中的第一变量的第一潜在结果和多个变量中的第二变量的第二潜在结果；基于第一潜在结果和第二潜在结果，确定用于描述对于第二变量的因果效应的问题公式；基于第一潜在结果、第二潜在结果和混杂变量，建立与因果效应的相关联的第一模型，第一潜在结果和第二潜在结果；以及基于第一模型和问题公式，确定因果效应。此外，本公开还涉及用于确定多个变量之间的因果效应的设备和计算机可读存储介质。
因果效应多个变量计算机可读存储介质混杂关联

[发明专利]面向金融领域的因果关系提取方法和系统-CN202110719188.5在审
发明人：高楠;董嘉豪;冯伟强;周越;俞凯乐;葛婧 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：面向金融领域的混合因果关系提取方法，包括：步骤1：扩充训练语句、训练模型；步骤2：提取中心词；步骤3：查中心词表；步骤4：以中心词为界划分句子为两边，再进行相应的句子预处理，删去多余的句子；步骤5：矫正中心词位置；步骤6：分类型进行因果识别；步骤7：模型调优。本发明还包括面向金融领域的混合因果关系提取系统。本发明以金融领域的因果语料作为训练集训练模型，同时建立中心词库，实现面向金融领域的文本的混合因果关系的提取，对指导事件溯因、问答、把握行业动态等方面提供一定支持。
面向金融领域因果关系提取方法系统

[发明专利]用于数据处理的方法、设备、介质和产品-CN202110272269.5在审
发明人：边雯皓;卫文娟;冯璐 -专利权人：日本电气株式会社
申请日： 2021-03-12 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：一种用于数据处理的方法包括获取要分析的多个因素各自对应的观测数据；响应于多个因素中的一个因素被选择为目标因素，获取多个因素的因果结构，因果结构指示多个因素之间的因果关系；以及基于因果结构和多个因素各自对应的观测数据该方案能够有效量化具有因果关系的各个因素对目标因素的当前观测数据的具体影响程度，这有助于在各种应用场景下的分析和策略制定。
用于数据处理方法设备介质产品

[发明专利]基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置-CN202310149607.5在审
发明人：何赛克;张培杰;张玮光;张立业;闫硕;曾大军 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2023-02-10 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N5/022 文献下载
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于多维符号动力学的因果强度检测方法和检测装置。其中，因果强度检测方法包括，首先根据时间序列构建相空间中的吸引子，然后针对吸引子中的每个元素点，基于曼哈顿距离计算方法计算元素点的最近邻点，计算每个最近邻点对应的第一模式，对每个元素点的所有最近邻点的第一模式进行平均处理，得到每个元素点的平均模式，根据平均模式得到每个元素点的真实平均模式和预测平均模式，根据真实平均模式和预测平均模式计算因果强度值。依据本发明的因果强度检测方法可以提高因果强度值的检测效率。
基于多维符号动力学因果强度检测方法装置

[发明专利]一种基于因果效应的学习认知分析模型鲁棒性优化方法-CN202211233184.7在审
发明人：黄昌勤;吴雪梅;黄琼浩;涂雅欣;王译 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2022-10-10 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果效应的学习认知分析模型鲁棒性优化方法，方法包括：构建混合学习过程的认知分析多类型模型；构建学习者认知动态因果网络与因果效应框架；根据所述认知分析多类型模型和所述学习者认知动态因果网络与因果效应框架
一种基于因果效应学习认知分析模型鲁棒性优化方法

[发明专利]一种数据处理方法及相关设备-CN202211348555.6在审
发明人：叶君健;张可力;刘跃群;蔡瑞初 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：一种数据处理方法，涉及人工智能领域，所述方法包括：获取训练数据集和测试数据集；根据所述训练数据集和所述测试数据集，从所述训练数据集中确定目标数据子集；其中，所述目标数据子集中表示的因果关系和所述测试数据集对应的因果关系之间的相似度满足预设条件；所述因果关系为状态特征和故障根因之间的关系；根据所述训练数据子集，训练根因确定模型。通过对齐训练数据和测试数据的因果机制，通过提高训练数据和测试数据的因果分布，可以在测试集取得较好的效果，进而提高根因确定模型的准确性。
一种数据处理方法相关设备

[发明专利]一种基于因果推断的个性化课程教学持续改进方法-CN202211029930.0在审
发明人：段斌;龙璇;旷怡;钱辰;柯其聪 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2022-08-26 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果推断的个性化课程教学持续改进方法，首先基于考核结果分析存在初始绩点和发展预期这两个混杂因子，通过混杂因子分层分析，推断伪因果效应产生的原因；然后构建课程教学因果图，并引入后门调整法控制混杂变量，计算教学方法对学生学习效果真实的因果效应；随后进行主动干预，提出了多维度选题、多渠道展示、多层次考核的改进措施，并通过因果图分析改进的理由和效果；最后，在下一学年的教学中进行实施，并依据新问题制定未来改进计划
一种基于因果推断个性化课程教学持续改进方法

[发明专利]基于因果发现和多结构信息编码的化学反应收率预测方法-CN202110764180.0有效
发明人：刘志杰;贺威;苏磊;侯静怡;韩志冀 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2021-07-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果发现和多结构信息编码的化学反应收率预测方法，包括：将化学表达式转化为SMILES格式，并进行分词操作，之后利用自然语言处理的BERT模型对各分词操作结果进行处理，得到局部‑全局编码特征；进行因果表示学习建模，利用因果表示学习模型对各分词操作结果进行推理得到因果关系特征；将局部‑全局编码特征与因果关系特征进行级联，并加权得到化学表达式的最终特征表示，之后根据化学表达式的最终特征表示训练回归器
基于因果发现结构信息编码化学反应收率预测方法

[发明专利]使用因果模型制造生物药物-CN201980094069.6在审
发明人：布赖恩·E·布鲁克斯;吉勒·J·伯努瓦;彼得·O·奥尔森;泰勒·W·奥尔森;希曼舒·纳亚尔;弗雷德里克·J·阿瑟诺;尼古拉斯·A·约翰逊;苏珊·L·沃夫;马克·A·托迈 -专利权人： 3M创新有限公司
申请日： 2019-10-03 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： A61K31/00 文献下载
摘要：在一个方面，该方法包括重复地执行以下操作：i)基于因果模型选择用于制造生物药物批次的输入设置的配置，该因果模型度量输入设置与生物药物批次的质量的量度之间的当前因果关系；ii)确定使用输入设置的配置制造的生物药物批次的质量的量度；以及iii)基于生物药物批次的质量的量度，调整因果模型。
使用因果模型制造生物药物

[发明专利]使用因果模型的个体化药物-CN201980094083.6在审
发明人：布赖恩·E·布鲁克斯;吉勒·J·伯努瓦;彼得·O·奥尔森;泰勒·W·奥尔森;希曼舒·纳亚尔;弗雷德里克·J·阿瑟诺;尼古拉斯·A·约翰逊;苏珊·L·沃夫;马克·A·托迈 -专利权人： 3M创新有限公司
申请日： 2019-10-03 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：在一个方面，该方法包括重复执行以下操作：i)基于因果模型来选择用于向患者提供治疗的输入设置的配置，该因果模型度量输入设置与治疗对该患者的效果之间的当前因果关系；ii)接收该治疗对该患者的效果的量度；以及iii)基于该治疗对该患者的效果的量度来调整该因果模型。
使用因果模型个体化药物

[发明专利]一种离散事件系统的复合故障因果链解耦方法-CN201310264418.9有效
发明人：贾利民;秦勇;叶阳东;佘维;季常煦;张媛 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2013-06-28 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种离散事件系统的复合故障因果链解耦方法，包括以下步骤根据故障的观测事件集和关系集采用扩展时间Petri网对离散事件系统进行建模；根据扩展时间Petri网的求逆算法，得到时间‑概率Petri网模型；采用时间‑概率Petri网模型对离散事件系统进行推理分析；根据因果链的时间‑概率解耦算法和单纯故障因果链的析出算法对时间‑概率Petri网模型的推理结果进行解耦和因果链的析出。
一种离散事件系统复合故障因果链解耦方法

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