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[发明专利]一种医疗自相关时序数据差分隐私发布方法-CN202010510983.9在审
发明人：刘树波;赵晶;蔡朝晖;涂国庆 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-06-08 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种医疗自相关时序数据差分隐私发布方法。本发明首先构建个人医疗时序数据；将个人医疗时序数据通过设定的滑动窗口划分为多个互不相交且等长的个人医疗时序数据子序列；根据子序列计算得到该子序列归一化后的自相关函数，并根据查询函数计算得到该子序列的周期敏感度；产生与子序列对应的拉普拉斯噪声序列，并将所有噪声序列拼接得到子序列对应的拉普拉斯噪声序列，将其与原始时序数据相加得到最终要发布的结果。本发明更大程度上保护了用户的隐私不被泄露，并且可以对最近到达的医疗时序数据进行处理。本发明在保证发布数据相关性和原始数据相同的前提下，能够有效提高医疗时序数据隐私保护的安全性以及时序数据处理效率。
一种医疗相关时序数据隐私发布方法

[发明专利]数据传输方法及装置-CN201710151022.1有效
发明人：李榕;张公正;王坚;罗禾佳;戴胜辰 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2017-03-14 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： H04L1/00 文献下载
摘要：本申请提供一种数据传输方法及装置，该方法包括：发送端对待编码序列进行极化编码和速率匹配，得到编码后的第一序列，并复制M个第一序列，使得M个时序与M个第一序列一一对应，按照M个时序从小到大，依次对各时序对应的第一时序进行累进式交织，得到M个时序分别对应的第二序列，对第二序列调制和映射后，按照M个时序广播M个处理后的第二序列，接收端对待解码序列解交织，并将解交织后的序列解速率匹配和极化译码，获取解码结果。其中，采用极化编码的方式，性能更好、复杂度较低、速率匹配方式灵活，并且按照时序关系进行累进式交织比加扰操作更加简单，接收端也更容易根据接收的时序完成解交织，大大提升了编码、译码的效率。
数据传输方法装置

[发明专利]物联网时序数据异常检测方法及其相关设备-CN201910257398.X在审
发明人：于晓宁;陈凯 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2020-10-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种物联网时序数据异常检测方法及其相关设备。其中，该方法包括：获取物联网中各软硬件产生的时序信号数据；确定时序信号数据对应的序列类型，并根据序列类型从模型库中选取对应的目标深度学习模型，其中，目标深度学习模型为预先结合时域与空域特征对历史时序信号数据进行训练而得到的模型；通过目标深度学习模型对时序信号数据进行序列预测，得到对应的预测序列；将预测序列与时序信号数据的原始序列进行差分，得到残差序列；根据残差序列对时序信号数据进行异常检测。该方法提高了异常检测的通用性和对不稳定序列的兼容性，提高了检测效率，提高了异常检测精度。
联网时序数据异常检测方法及其相关设备

[发明专利]非平稳时序数据预测方法、系统、存储介质及计算机设备-CN201910173925.9在审
发明人：金学波;杨念香;王小艺;白玉廷;苏婷立;孔建磊 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2019-03-08 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本发明涉及一种非平稳时序数据预测方法，包括：获取并分解原始时序数据，得到三个具有不同规律特征的子序列；为子序列分别选择匹配的预测模型，通过匹配的预测模型分别对子序列进行分析预测，得到所述子序列的预测结果；将所有所述子序列的预测结果进行整合，得到原始时序数据的预测结果。本发明通过分解原始时序数据、分别预测子序列以及融合子序列预测结果的方式获得原始序列数据的预测结果，综合考虑了各子序列的规律特征，预测准确性高，且可实现对任意非平稳时序数据的处理和预测。本发明还提供一种非平稳时序数据预测系统、存储介质及计算机设备。
子序列时序数据预测结果原始时序数据预测计算机设备存储介质规律特征预测模型匹配分解序列预测预测系统原始序列综合考虑融合子预测子整合分析

[发明专利]流量的分类方法、装置、电子设备及计算机可读介质-CN202111080244.1在审
发明人：肖翔;康志恒;何刚 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取从客户端采集的流量序列，并根据预先训练的流量分割模型对所述流量序列进行分割，得到所述流量序列对应的流量时序片段；确定所述流量时序片段与历史流量模板库中的历史流量时序片段之间的序列相似度距离；根据所述流量时序片段与所述历史流量时序片段之间的序列相似度距离，确定所述流量时序片段的流量类型。本公开通过流量分割模型对流量序列进行合理分割得到流量时序片段，并通过相似度匹配的方式确定流量时序片段的流量类型，可以提高流量溯源的准确度和效率。
流量分类方法装置电子设备计算机可读介质

[发明专利]基于近邻的时间序列数据修复方法及装置-CN201810149887.9在审
发明人：王建民;宋韶旭;文成 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-02-13 - 公布日： 2018-08-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于近邻的时间序列数据修复方法及装置，所述方法包括：获取待修复时序数据中包含异常数据点的子序列，并删除所述子序列中的所述异常数据点，得到匹配序列；计算预设时序数据集中每个时序数据与所述匹配序列之间的相似度，并按照相似度由大到小的顺序获取多个时序数据，作为多个候选时序数据；基于所有候选时序数据，获取所述异常数据点的修复值。本发明提供的基于近邻的时间序列数据修复方法及装置，基于近邻算法，获取与待修复子序列相似度最高的多个候选时序数据，并从多个候选时序数据中选择与异常数据点的数据值偏差最小的数据值作为修复值，从而提高了修复精度和修复效率
时序数据修复异常数据时间序列数据相似度子序列匹配序列近邻算法顺序获取修复效率预设删除

[发明专利]时序模式的说明信息生成装置-CN202180008963.4在审
发明人：角尾晋一;但马庆行 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2021-01-15 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：提供一种时序模式的说明信息生成装置，其根据时序数据判别产品的种类，在用户期望的期间生成说明时序数据的信息。该时序模式的说明信息生成装置具备：预测模型学习部，其在神经网络对从监视对象系统取得的时序数据进行学习从而构成预测模型；序列模式候补生成部，其使用所述预测模型，提取时序数据中包含的表示特征性变化的序列模式的候补；序列模式生成部，其针对多个所述序列模式的候补计算相互间的非类似度来进行分类，将各分类中包含的代表性的序列模式的候补作为时序数据的序列模式来输出；时序数据分析部，其从在从监视对象系统得到的时序数据中提取出的任意的序列模式计算特征量，将计算出的特征量与存储了预先从正常时的序列模式计算出的特征量的变化检测模型进行比较，输出监视对象系统是否正常的分析结果。
时序模式说明信息生成装置

[发明专利]一种一体化装备连续探测数据处理系统-CN202310993269.3在审
发明人：程功弼;张辉;居乔波;陈骉 -专利权人：江苏盖亚环境科技股份有限公司
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种一体化装备连续探测数据处理系统，通过获取至少两种探测数据的时序序列，根据时序序列中的数值分布特征，确定时序序列中每个数值对应的疑似噪声可能性；根据每种探测数据的时序序列中每相邻两个数值的差异，确定每种探测数据的时序序列中每个数值相对其他每种探测数据的权重；根据每种探测数据的时序序列中每个数值及其对应的疑似噪声可能性以及每个数值相对其他每种探测数据的权重，确定每种探测数据的时序序列中每个数值的置信度，并根据该置信度，对时序序列进行平滑去噪。
一种一体化装备连续探测数据处理系统

[发明专利]一种基于时空解构的多传感器长时序列预测方法及模型-CN202211153969.3在审
发明人：王莉;蒋卓伦;张祎琳;许柏宁;宁泽飞;苗昊 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06N3/049 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于时空解构的多传感器长时序列预测方法及模型，属于深度学习技术领域；解决了多源时间序列的长时间预测准确性的问题；包括如下步骤：输入传感器历史数据；对传感器历史数据的时间序列的时序信息进行捕获：使用基于自相关机制的时序模块处理时间序列，得到时间序列内隐含的时序关系；对传感器历史数据的时间序列的空间信息进行捕获：使用基于卷积和自注意力的空间模块处理消除时序部分后的时间序列，得到多个不同变量之间的隐含关系；聚合得到长时序列预测：将时序部分预测数据和空间部分预测数据进行求和运算，即可得到最终的预测数据；本发明应用于多传感器数据预测。
一种基于时空解构传感器时序预测方法模型

[发明专利]一种基于日志时序关联特征挖掘的数据中心设备级故障预测方法、系统及介质-CN202211579954.3在审
发明人：李想;董亮;郭岳;李德识;庄严;黄超;梁源;朱兆宇;柯旺松;胡耀东;贺亮;王婕;周正;戴俊峰;廖荣涛;刘芬;王逸兮;李磊;罗弦;王晟玮;胡欢君;宋选安;朱国威;龙霏;张岱 -专利权人：国网湖北省电力有限公司信息通信公司;武汉大学
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于日志时序关联特征挖掘的数据中心设备级故障预测方法、系统及介质，方法包括以下具体步骤：将原始日志序列转变为日志模式序列；构建故障先兆日志模式序列集；使用时序关联规则挖掘算法对故障先兆日志模式序列集进行频繁序列挖掘；将挖掘出的频繁序列作为时序关联特征，并采用项数‑逆频繁序列数特征其进行时序关联特征权重设计；根据故障先兆日志模式序列集和设计的时序关联特征对随机森林分类模型进行训练；预测设备在一段时间后是否会发生故障本申请使得序列模式挖掘的效率得到了提高，通过项数‑逆频繁序列数特征进行时序关联特征权重设计，对随机森林模型进行训练，使得故障预测的准确率得到了提高。
一种基于日志时序关联特征挖掘数据中心设备故障预测方法系统介质

[发明专利]时序数据的增强处理方法、装置和计算机设备-CN202310706049.8在审
发明人：陆志杰;金华;周杨;陈科新;姜明武 -专利权人：苏州光格科技股份有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/21 文献下载
摘要：本申请涉及一种时序数据的增强处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。其中方法通过获取样本数据集，并对样本数据集中时序信号样本进行时序特征提取，得到时序信号样本的第一时序特征序列，根据每个时序信号样本分别对应的第一时序特征序列，确定第一特征子序列的第一转移参数，并根据样本数据集中每个时序信号样本分别对应的多个第一特征子序列以及对应的第一转移参数，生成增强时序信号的时序样本。由于其在生成增强数据时，考虑了样本数据集中每一个时序信号对应的第一特征子序列的时序关系以及对应的第一转移参数，从而使得生成的增强数据准确性更高。
时序数据增强处理方法装置计算机设备

[发明专利]一种时序数据预测方法、装置及设备-CN201810174986.2在审
发明人：李峰 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2018-03-02 - 公布日： 2018-08-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种时序数据预测方法、装置及设备，其中该方法包括：获取历史时序数据，并对所述历史时序数据进行数据清洗及数据切片，得到对应的时序数据序列；对所述时序数据序列进行平稳化操作，并采用免疫遗传特征重构算法对进行平稳化操作后的时序数据序列进行特征重构，得到对应的特征序列；获取基于所述特征序列训练得到的深度学习模型，并利用所述深度学习模型进行时序数据预测。可见，本申请不同于现有技术中通过抽样方法实现数据集特征的采集，而是通过上述数据预处理、平稳化操作及特征重构等步骤保证了获取的时序数据特征的有效性，进而使得深度学习模型能够学习到时序数据的时序特征，保证了深度学习模型的预测准确性
时序数据特征重构装置及设备预测特征序列学习数据预处理免疫遗传时序特征数据切片数据清洗数据集算法保证采集抽样申请

[发明专利]基于时序影响和图嵌入的时序数据表示学习方法-CN201911055610.0在审
发明人：郑松松;庄越挺;丁学峰;杨洋;程自强;尹小明;殷杰 -专利权人：国网浙江省电力有限公司;国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;浙江大学;国网浙江长兴县供电有限公司;浙江华云信息科技有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-05-01 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了基于时序影响和图嵌入的时序数据表示学习方法，涉及一种学习方法。目前的模型都没有考虑子序列对时间信息的敏感性及子序列之间的相关性，会影响对子序列的演化、整个时间序列的演化趋势进行准确地分析和预测。本发明挖掘具有时序影响因子的、具有代表性的子序列，并通过构建时序演化图进一步提取子序列之间的相关性和影响；通过图嵌入算法对时序演化图进行表示学习，得到子序列的表示向量，进而对原时间序列进行表示学习，解决对时间序列的特征提取这一问题能在复杂的时序数据中挖掘足够多的信息，能充分刻画子序列在时间维度和所在的特征空间内的特征，以辅助我们对时间序列进行分类和异常预测。
基于时序影响嵌入数据表示学习方法

[发明专利]人体重建方法、人体重建装置、存储介质与电子设备-CN202210170846.4在审
发明人：徐博;黄晗;郭彦东 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-02-23 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：该人体重建方法包括：获取待处理图像序列，并获取所述待处理图像序列对应的待处理光流序列，所述待处理图像序列包括人体；对所述待处理图像序列提取第一时序特征，对所述待处理光流序列提取第二时序特征；根据所述第一时序特征与所述第二时序特征生成所述待处理图像序列对应的人体参数本公开采用图像序列与光流序列这样的双模态信息以进行时序特征的提取，有利于提升人体重建的准确性。
人体重建方法装置存储介质电子设备

[发明专利]磁盘的检测方法和装置-CN202110350771.3在审
发明人：朱枫怡 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：其中，该方法包括：获取待测磁盘的磁盘型号；在预设检测时间内，依据磁盘型号获取对应的磁盘压力时序序列和延迟时序序列；依据磁盘压力时序序列进行计算，得到对应磁盘压力时序序列的置信区间的上界序列；依据上界序列与延迟序列的对比结果
磁盘检测方法装置