专利名称
主分类
A 农业
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
G 物理
H 电学
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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
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
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
清华大学
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]基于序列局部判别信息挖掘网络的工业过程离线数据分割方法-CN202111348814.0有效
  • 宋执环;钱金传;刘高平 - 浙江大学
  • 2021-11-15 - 2022-09-27 - G06K9/62
  • 本发明公开一种基于序列局部判别信息挖掘网络的工业过程离线数据分割方法,主要分为特征挖掘数据聚类两个步骤。用于特征挖掘模型由神经网络构成,并且所设计的网络的第一层由循环神经网络组成,用于输入序列数据挖掘数据中的动态特征。此外,为了能指导网络挖掘出有效的具有判别性的特征,模型输出为一组贡献率序列,并且模型参数通过最小化贡献率序列预测误差得到。最后,所得到的隐层特征经过重构邻域序列样本特征,进一步挖掘出带有局部信息的判别特征。在得到最终的特征输出后,利用高斯混合模型进行聚类,以得到最终的数据分割结果。本发明提出的方法对类别标签的需求较少,且对离线数据分割的稳定性更好,分类准确率高。
  • 基于序列局部判别信息挖掘网络工业过程离线数据分割方法
  • [发明专利]一种数据挖掘方法和装置-CN201310156083.9有效
  • 严骏驰;王瑜;朱俊;田春华;潘小勇 - 国际商业机器公司
  • 2013-04-28 - 2018-02-16 - G06F17/30
  • 本发明涉及数据挖掘,其公开了一种数据挖掘方法和装置,该方法包括收集信息完备的事件集合的数据和信息不完备的事件集合的数据;利用所述信息完备的事件集合的数据训练至少一个预测模型;获取所述信息不完备的事件集合的数据与所述至少一个预测模型的相关度;根据获取的相关度为所述信息不完备的事件集合匹配对应的预测模型;以及利用所述匹配的预测模型数据补充所述信息不完备的事件集合的数据。根据本发明实施例的数据挖掘方法利用事件的动态数据和预测模型数据来填充缺失的数据,即使在已知的静态数据非常少或者已知的静态数据质量很差的情况下,依然能够实现较精准的数据填充。
  • 一种数据挖掘方法装置

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