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[发明专利]一种面向大规模社交网络的交友推荐方法和系统-CN202010383331.3在审
发明人：许明;杨士成;张能锋;胡伦 -专利权人：深圳市万佳安人工智能数据技术有限公司
申请日： 2020-05-08 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提出了一种面向大规模社交网络的交友推荐方法和系统，包括内容关联模式提取模块、内容关联模式加权模块、用户间特征向量构建模块、好友关系预测模块以及结果展示模块，其中，所述内容关联模式提取模块与内容关联模式加权模块连接，用于提取服务器所采集到的用户内容标签数据中的内容关联模式，并将其传递给加权模块执行加权操作，用户间特征向量构建模块则执行服务器发送的进行用户特征向量构建的指令，并存入好友关系预测模块中训练预测模型，最后将推荐结果通过展示模块进行展示
一种面向大规模社交网络交友推荐方法系统

[发明专利]一种RGB-D图像显著性目标检测方法-CN202010199264.X在审
发明人：丛润民;李重仪;赵耀;张淳杰;白慧慧;刘美琴 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：RGB‑D特征，然后将RGB‑D特征送入跟每个层级相对应的跨模态调制与选择单元；2、通过跨模态特征调制模块对多级RGB‑D特征进行调制；3、通过自适应特征选择模块得到与显著性相关的特征；通过显著显著性边缘预测部分生成显著性边缘图；4、求得修正特征；5、利用修正特征通过显著性图预测部分进行显著性图预测，并以第1层级输出的显著性图作为网络的最终输出显著性结果。
一种 rgb 图像显著目标检测方法

[发明专利]一种快速测定植株不同器官氮含量的方法-CN202010429234.3在审
发明人：王志敏;李伟;张英华;周晓楠;胡乃月;于康;孙振才;张震;刘影 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2020-05-20 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：该方法包括：取植株样品并按照器官分离，样品烘干后磨粉过筛；利用高光谱相机获取粉末样品的反射率光谱；同时采用凯氏定氮法测定样品中的氮含量；建立氮含量的光谱预测模型。本方法对小麦植株不同器官进行氮含量测定，建立器官特异的氮含量预测模型可以有针对性的开展器官间氮素转移研究。本方法采用未经处理的原始光谱进行预测模型构建，采用开源的算法进行模型构建，简化了光谱分析的门槛，使光谱技术可以更好的应用到农学技术领域。
一种快速测定植株不同器官含量方法

[发明专利]基于交叉融合卷积GRU的股票开盘价格预测方法-CN202010395778.2在审
发明人：马武彬;顾桐菲;吴亚辉;吴继冰;王懋;邓苏;黄宏斌;刘丽华;李璇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-12 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于交叉融合卷积GRU的股票开盘价格预测方法，包括：构建交叉融合卷积GRU模型，包括第一融合层、第二融合层和输出层，依次顺序串联，所述第一融合层包括第一卷积层和第一双向GRU层，所述第二融合层包括第二卷积层和第二双向GRU层；利用训练集数据，对交叉融合卷积GRU模型进行训练；将测试集数据输入训练完毕的交叉融合卷积GRU模型，计算股票开盘价格的预测值。本发明通过卷积网络将双向GRU卷积串行融合在一起，通过同时对序列特征和上下文特征的共同识别，采用融合卷积的形式解决了GRU在时间序列分析中长期依赖丢失问题，使得对股票开盘价格预测有较好的精度和效果。
基于交叉融合卷积 gru 股票开盘价格预测方法

[发明专利]水轮机顶盖连接螺栓疲劳寿命的评估方法及监测系统-CN201911023046.4在审
发明人：刘育;邓林森;晋健;王勇飞;曾伟;邱巍;漆智鹏;刘芬香;叶亚林 -专利权人：成都大汇智联科技有限公司;国电大渡河流域水电开发有限公司龚嘴水力发电总厂
申请日： 2019-10-25 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了水轮机顶盖连接螺栓疲劳寿命的评估方法及监测系统，涉及疲劳寿命预测领域，包括步骤S1获取螺栓应力时间曲线A；S2对曲线A处理得到曲线B；S3将曲线B处理形成曲线C，对曲线C进行统计、计数、修正得到等效交变应力幅值；S4线性疲劳累计理论对螺栓进行疲劳寿命预测；监测系统包括应力采集模块、控制模块和监测平台，监测平台包括数据分析模块和预警模块；评估方法能够统计出应力荷载均值和幅值的循环次数，结合Goodman法对等效应力幅值修正，线性疲劳累计理论进行连接螺栓累积损伤和疲劳寿命评估；监测系统可以采集连接螺栓应力情况，预警模块可以根据连接螺栓的情况发出警告，数据分析模块可以对连接螺栓疲劳寿命进行预测评估。
水轮机顶盖连接螺栓疲劳寿命评估方法监测系统

[发明专利]语音识别方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质-CN201911242719.5在审
发明人：谭志鹏;谭北平 -专利权人：北京明略软件系统有限公司;清华大学
申请日： 2019-12-06 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G10L15/10 文献下载
摘要：该语音识别方法应用于电子设备，电子设备维护有标准语音库和类比预测模型，该语音识别方法包括：根据用户输入的待识别语音信息获取第一特征信息；第一特征信息用于确定电子设备的反馈信息；判断第一特征信息与标准语音库是否匹配；若匹配，则执行与第一特征信息对应的第一目标操作；若不匹配，则根据第一特征信息和类比预测模型，执行第二目标操作。在每次用户语音输入信息后，将语音信息中的特征信息与标准语音库进行比对，比对不成功时，使用类比预测模型补充语音信息中的特征信息，并执行相应的操作，提高用户体验。
语音识别方法装置电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种电力系统智慧运维系统-CN201911059702.6在审
发明人：郑栋梁;安小宇;姜素霞;禹聚勋;吴建林;郝申军;毛东升;温哲人;杨金平;李微愔;王翔;杨美平 -专利权人：河南北斗电气设备有限公司
申请日： 2019-11-01 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：运维管理终端包括运维人员信息登录模块、运维状态查询模块、运维信息储存模块、运维指令发送模块；运维人员移动端包括电力设备录入模块、运维信息录入模块、运维状态确认模块；智能管理终端包括电力设备信息采集模块、电力设备运维预测模块本发明的有益效果：通过智能管理终端，对电力设备进行运维周期预测，使得无需人工方式预测电力设备的运维周期，同时通过运维管理终端来将智能管理终端的运维信息进行管理，分配运维人员对电力设备进行运维，减少人工方式分配带来的管理混乱情况
一种电力系统智慧维系

[发明专利]一种基于深度学习的预测县级单位时序GDP的方法-CN201910940640.3在审
发明人：孙杰;赖祖龙;余俊杰 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的预测县级单位时序GDP的方法，包括：首先基于GEE平台收集和管理研究区域内时间序列的多源遥感数据和县级矢量边界数据及年度县级GDP数据；然后基于GEE平台进行数据处理，并提出一种基于直方图统计的特征提取方法将特征封装为深度学习所需的张量，按照时间将数据划分为训练集和验证集；再基于卷积神经网络建立深度学习体系结构，并将数据特征张量输入到网络中利用历史数据进行训练，保存训练后的模型；最后将验证实际数据输入模型，得到预测结果本发明所提出的技术方案可以提高预测精度，节省人力成本，有利于帮助相关部门和政府统计到准确的社会经济数据，从而有针对性的提供产业援助和制定政策。
一种基于深度学习预测县级单位时序 gdp 方法

[发明专利]一种基于分层预估迭代的明渠系统预测控制方法-CN201910927151.4在审
发明人：岑丽辉;卢楚杰;曾宁俊;谢永芳;陈晓方 -专利权人：中南大学
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分层预估迭代的明渠系统预测控制方法，包括：设定初始条件，得到预估的状态序列；所述明渠系统预测模型继续通过所述初始条件进行计算，得到表示最优控制增量序列；基于所述步骤3所得到的最优控制增量序列及所述初始条件和所述步骤2所得到的预估的状态序列，通过带入所述步骤1构建的明渠系统预测模型进行计算，得到最优状态序列；判断所述最优控制增量序列、最优状态序列与预估的状态增量序列、预估的状态序列是否一致，若判断不一致，则将所述最优控制增量序列
预估增量序列状态序列最优控制初始条件明渠系统预测状态增量不一致迭代分层构建求解输出返回

[发明专利]基于组合树模型的半导体PVD制程的电阻率虚拟量测方法-CN201910910087.9在审
发明人：林义征 -专利权人：上海众壹云计算科技有限公司
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G07C3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组合树模型的半导体PVD制程的电阻率虚拟量测方法，包括以下步骤：一、将基于组合预测方法[7]构建集成树组合模型，对WAT的电气参数进行在线虚拟量测；二、该集成树组合模型将4种集成树作为基学习器对晶圆制程状态信息进行初步虚拟量测，并将4个基学习器的预测结果转换为元特征向量，作为集成树元学习器的输入，进行进一步的虚拟量测，集成树模型相对于常见的虚拟量测模型LASSO、PLSR、SVR、GPR、ANN模型更加适用于PVD制程上的虚拟量测，而集成树组合模型比单一集成树虚拟量测模型具有更高的预测精度，可以做到实时监控和预警，将预警时间大大提前。
虚拟量测组合模型学习器制程虚拟量测模型预警电气参数实时监控特征向量预测结果在线虚拟电阻率树模型组合树预测构建晶圆量测半导体转换

[发明专利]一种高效的尺度规范化目标检测训练方法-CN201910949649.0在审
发明人：张发恩;赵江华;秦永强 -专利权人：创新奇智(重庆)科技有限公司
申请日： 2019-10-08 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：从切分的图像中选择最少的能在有效尺度范围内覆盖所有标注目标的切分图像为正样本；同时将原始图像进行粗训练检测，选择最少的有效尺度覆盖所有假阳性目标的小图作为负样本，将正样本和负样本一起放入训练集中进行训练后进行预测，预测阶段将多个尺度的预测结果进行NMS融合。
有效尺度图像金字塔负样本正样本图像批处理尺度标准化参数大小设置固定间隔检测结果模型训练目标尺度目标检测问题分析训练数据预测结果原始图像假阳性预测放入构建覆盖标注输出规范化融合检测更新表现

[发明专利]基于奇异值分解的费用预测方法、设备、存储介质及装置-CN201910850388.7在审
发明人：喻晨曦 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2019-09-06 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及数据分析领域，公开了一种基于奇异值分解的费用预测方法、设备、存储介质及装置；本发明通过获取历史缴费数据和各历史缴费数据对应的缴费时间，根据历史缴费数据和各历史缴费数据对应的缴费时间确定原始缴费序列根据升维后的原始缴费序列生成嵌入缴费序列；对嵌入缴费序列进行奇异值分解，获得奇异值分布图；将嵌入缴费序列中噪声向量的信号进行过滤，并生成过滤结果；根据过滤结果对嵌入缴费序列重构，获得无噪声重构序列；根据无噪重构序列预测预设时间段的待缴纳费用，能够避免噪声对数据的干扰，提升缴费数据的预测精度，提高了数据可信度，为后续相关业务的快速展开提供了准确的参考数据。
缴费数据嵌入奇异值分解过滤结果重构数据可信度预设时间段参考数据存储介质费用预测快速展开时间确定数据分析序列生成序列预测序列重构噪声向量分布图无噪声噪声过滤预测

[发明专利]一种土地交通生成和分布预测方法及系统-CN201910979879.1在审
发明人：赵一新;吴克寒;曹晶峥;伍速锋;王庆刚 -专利权人：中国城市规划设计研究院;北京世纪高通科技有限公司
申请日： 2019-10-15 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种土地交通生成和分布预测方法及系统，涉及交通规划、交通模型、城市规划、城市管理技术领域，包括获取背景区域OD交通数据；确定目标小区的用地性质和建筑面积；根据距离相似性指标和用地性质相似性指标交通数据中筛选与目标小区相似的背景交通小区，并确定每个背景交通小区与目标小区的相似值；根据每个背景交通小区与目标小区的相似值、每个背景交通小区的单位面积交通生成量、每个背景交通小区的交通分布、目标小区的建筑面积，预测目标小区的交通生成量和的交通分布本发明在保障精准度的前提下，克服了在交通生成和分布预测过程中建模难、标定复杂、效率低的缺陷。
交通小区目标小区交通相似性指标背景区域交通数据用地性质生成量城市管理城市规划交通规划交通模型预测目标精准度标定预测筛选小区土地

[发明专利]用于石化装置的智能安全保障实时优化方法及系统-CN202010593913.4在审
发明人：娄海川;林雪茹;刘凯 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司;浙江中控软件技术有限公司
申请日： 2020-06-24 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：基于数字孪生的双重异常智能预警预测模块将工艺机理建模和大数据分析方法创新融合应用到生产异常工况预警预测的工业场景，比单一数据的工艺预测更具有可解释性和有效性；基于动态实时优化和先进控制闭环联动技术模块，
用于石化装置智能安全保障实时优化方法系统

[发明专利]基于移动智能终端传感器设备的情绪识别方法及系统-CN202010742205.2在审
发明人：李修建;董洛兵;衣文军;何施俊;朱炬波;朱梦均;刘吉英;董朝华 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学;西安电子科技大学
申请日： 2020-07-29 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：从预处理后的各传感器数据中分别提取特征，得到不同情绪类别下的各训练样本所对应的特征向量，构建训练集；基于训练集得到最终的情绪识别分类器；利用情绪识别分类器对移动智能终端上的各传感器实时采集的原始传感器数据进行预测，获得情绪预测结果。本发明充分地利用了移动智能终端所采集的传感器数据的多维度性和采集方式的低参与性、便捷性，在情绪识别分类器下，得到一个较好的情绪识别预测结果。
基于移动智能终端传感器设备情绪识别方法系统