“模型选取”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果900331个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]基于ARIMA模型的航班延误预测方法-CN201610152208.4在审
发明人：郑相涵;叶慧娟;郭文忠 -专利权人：福州大学
申请日： 2016-03-17 - 公布日： 2016-08-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于ARIMA模型的航班延误预测方法，具体包括以下步骤：步骤S1：建立数据集：采集航班数据，所述航班数包括航班信息、时间信息、机场信息以及延误时间信息；步骤S2：数据集特征分析：分析各个机场与航空公司间的差异以及天气对航班的影响；步骤S3：建立ARIMA模型：ARIMA模型的建立包括移动平均过程、自回归过程、自回归移动平均过程以及ARIMA过程；步骤S4：选取最佳的ARIMA模型：对建立的ARIMA模型进行验证并选取最佳参数；步骤S5：航班延误预测：获取任意一航班数据后，选取最佳的ARIMA函数作为模型延误函数，选取多元线性回归函数作为天气延误函数，相加后得到最后的预测结果。
基于 arima 模型航班延误预测方法

[发明专利]基于深度信念网的网络安全态势评估和态势预测建模方法-CN202110333664.X在审
发明人：张伟;熊中浩;丁朝晖;黄冠杰;李逸恬;魏金秀;郭卫霞 -专利权人：中国大唐集团科学技术研究院有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度信念网的网络安全态势评估和态势预测建模方法，包括网络安全态势评估建模及网络安全态势预测建模；网络安全态势评估建模包括：选用经过数据处理的数据集作为训练集数据；基于建立的广义网络安全态势评估指标体系，选取用作模型输入数据的指标数据；对选取的指标数据进行处理；基于深度信念网，以选取的指标数据作为输入数据，构建网络安全态势评估DBN模型；将选取数据集中各二级指标对应的真实态势评估值，用于所建网络安全态势评估DBN模型的监督学习训练；基于构建的网络安全态势评估DBN模型输出态势评估值。本发明态势评估和态势预测模型具有高精准性和有效性，可替代、优化老旧的网络安全态势感知模型。
基于深度信念网络安全态势评估预测建模方法

[发明专利]一种农产品价格预测方法、存储介质及计算设备-CN202011387428.8在审
发明人：边根庆;张轶翔 -专利权人：西安建筑科技大学
申请日： 2020-12-01 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种农产品价格预测方法、存储介质及计算设备，收集农产品价格影响因子，对历史价格数据集N中的每日价格数据进行预处理，选取训练数据与对比数据；选取现有基于CNN的seq2seq模型，得到训练完毕的seq2seq模型；选取现有的LSTM模型，得到训练完毕的LSTM模型；选取待预测的农产品并将待预测农产品的原始历史价格数据处理为多维指标数据输入至训练完毕的seq2seq模型中，得到预测结果Cs；将训练数据输入至训练完毕的LSTM模型中得到准预测结果Cr，修正后得到待预测农产品的最终预测价格C。
一种农产品价格预测方法存储介质计算设备

[发明专利]NLP中基于样本的序列到序列任务的影响函数解释方法-CN202210376883.0在审
发明人：秦韵;张帆 -专利权人：南京工业大学;绍兴兰红智能科技有限公司
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：一种NLP中基于样本的序列到序列任务的影响函数解释方法，包括步骤：1)选取需要获取解释的序列到序列任务，并针对序列到序列任务选取待测的自然语言处理模型和数据集；2)将数据集内的语料进行编码，将编码后的每条数据划分不同区间得到的多条数据并作为新的样本；3)将步骤2)得到的新的样本送入待测模型进行训练，在损失趋于稳定时结束训练；在待测模型训练过程输出的所有检查点中，选取趋近于待测模型最终参数的检查点用于影响分数的计算；4)基于步骤3)选取的检查点中的待测模型参数，计算训练样本与测试样本的损失；5)利用步骤4)得到的样本损失，基于待测模型参数计算梯度向量，按照影响函数公式计算得到影响分数。
nlp 基于样本序列任务影响函数解释方法

[发明专利]一种图像处理方法和装置-CN201410344546.9有效
发明人：郭安泰;梁柱;吴运声;任博;高雨 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2014-07-18 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明适用于图像处理领域，提供了一种图像处理方法和装置；该方法包括：获取原始图像；接收第一选取指令并从原始图像获取所述第一选取指令指定的第一像素集，对第一像素集建立第一高斯混合模型；接收第二选取指令并从原始图像获取所述第二选取指令指定的第二像素集，对所述第二像素集建立第二高斯混合模型；根据所述第一高斯混合模型确定前景边权重，根据所述第二高斯混合模型确定背景边权重，以确定的前景边权重和确定的背景边权重建立最大流最小割模型，并根据建立的最大流最小割模型确定所述原始图像的前景
一种图像处理方法装置

[发明专利]基于半监督学习的疾病预测模型建立方法及装置-CN201711135644.1有效
发明人：王宏志;宋扬 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2017-11-16 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于半监督学习的疾病预测模型建立方法及装置，包括以下步骤：将有标签数据进行分类，得到有标签数据的基础分类模型；选取部分无标签数据；将选取的部分无标签数据通过聚类方法进行分类，并且利用所述基础分类模型对选取的部分无标签数据进行标记，根据所述无标签数据的聚类结果和预测结果得到无标签数据的标记结果，再与有标签数据合并起来进行分类，得到更新的基础分类模型，从剩下的无标签数据中继续选取部分无标签数据重新建模，如此迭代直至所有无标签数据处理完毕，得到最终分类模型。本发明对无标签数据进行建模，具体结合了有标签的分类方法和无标签的聚类方法，并通过迭代方式提升预测精度，更好地提升模型预测精度。
基于监督学习疾病预测模型建立方法装置

[发明专利]一种基于注塑成型模型的特征选取方法、装置及存储介质-CN201810796642.5有效
发明人：徐承亮;曹志勇;陈绍 -专利权人：广州科技贸易职业学院;湖北大学
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于注塑成型模型的特征选取方法，首先获取与注塑成型模型的各特征变量对应的样本数据，然后根据各样本数据计算与各特征变量对应的特征值，最后以预定义规则从各特征值中选取目标特征值，并将目标特征值对应的特征变量作为目标特征变量该方法在确定注塑成型模型的特征变量时，先计算与各特征变量对应的特征值，最后从各特征值中选取目标特征值，并将目标特征值对应的特征变量作为目标特征变量，因此，最终的注塑成型模型的目标特征变量个数较少，简化了注塑成型模型的结构本发明还公开了基于注塑成型模型的特征选取装置及存储介质，效果如上。
一种基于注塑成型模型特征选取方法装置存储介质

[发明专利]仿真场景生成方法、无人驾驶系统测试方法以及装置-CN201910784201.8有效
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：深圳元戎启行科技有限公司
申请日： 2019-08-19 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：无人驾驶系统测试方法以及装置，其中一种仿真场景生成方法，包括以下步骤：获取并处理场景描述语句，得到词向量序列；场景描述语句包括用于生成仿真场景所需的环境描述和/或本车行为描述；将词向量序列输入至场景元素选取模型中，获取场景元素选取模型输出的仿真场景元素集合；场景元素选取模型包括编码器模型以及解码器模型；根据仿真场景元素集合生成仿真场景。本申请可根据泛化的场景描述语句，通过场景元素选取模型输出对应于词向量序列的场景元素集合，无需输入精准详细的场景描述，提高了适用性；并且根据仿真场景元素集合生成仿真场景，得到随机性大的仿真场景，进而可提高了仿真场景的复杂性和全面性
仿真场景生成方法无人驾驶系统测试以及装置

[发明专利]基于组合图元的输电网单线图自动设计方法-CN201210345730.6无效
发明人：赵冬梅;龚群;张旭 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2012-09-17 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：包括将T接线解析为四网格组合图元模型，将普通线路解析为双网格图元模型；随机选取T接线作为初始T接线，用初始T接线随机匹配任意组合图元模型并将其布置在画布中心，形成初始整体M；从未选取的T接线中筛选出强关联T接线，若没有强关联T接线则随机选取一个T接线；根据目标函数F对组合图元模型进行组合图元优化和布局优化，得到最终组合图元模型并将其布置到初始整体M中；对整体M进行重叠操作，删除重复的图元；按照前述方法将所有未选取的T接线相应的组合图元模型添加到整体M中。
基于组合输电网线图自动设计方法

[发明专利]一种基于平均曲率流的脊椎特征点自动识别方法-CN201610751089.4在审
发明人：惠宇;武君胜;鱼滨;李伟刚;杨文超;杜静;李航 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-08-26 - 公布日： 2016-12-14 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于平均曲率流的脊椎特征点自动识别方法，首先，对人体脊椎的CT图像进行三维重建，得到所需标注特征点的椎体三维模型，对步骤一得到的椎体模型进行网格划分；其次，手动选取模型上某点，计算在手动选取点周围极小半径为R的球形空间内每个顶点的平均曲率值；最后，选取手动选取点周围平均曲率最大的n个点，对平均曲率最大的n个点，分别与选取点作内积，夹角最小的即为所求的点，能够提高特征点标注的精确度，从而提高数据测量精确度，
一种基于平均曲率脊椎特征自动识别方法

[发明专利]模型生成方法、系统、计算机设备和存储介质-CN201910410878.5在审
发明人：杨冬振 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-05-16 - 公布日： 2019-09-13 - 主分类号： G06F8/36 文献下载
摘要：本发明涉及研发过程优化技术领域，本发明提供一种模型生成方法、系统、计算机设备和存储介质，上述方法包括：根据项目开发需求从内部网络已存储的神经网络模型中选取待复用模型；获取待复用模型的归档文件；根据项目开发需求和第一特征信息获取待调用训练样本的第二特征信息，并根据第二特征信息选取待调用的训练样本；根据待调用的训练样本对待复用模型进行二次训练，生成符合项目开发需求的目标网络模型。上述模型生成方法，可以将内部网络中的神经网络模型进行复用，按照项目开发需求选取训练样本并对待复用模型进行二次训练，生成目标网络模型，提高神经网络模型的使用率，减少反复训练生成已存在的待复用模型，同时提高训练神经网络的效率
复用模型项目开发训练样本神经网络模型模型生成调用计算机设备存储介质目标网络内部网络特征信息特征信息获取训练神经网络归档文件过程优化使用率复用研发存储

[发明专利]一种分布式光伏发电异常诊断方法和系统-CN202211102247.5在审
发明人：林女贵;徐鸣;陈菲菲;沈一民;肖元正;吕鹏;谢方亮;许华芳;郑美春;钱晓瑞;余陆唯;林燕;罗秀华;陈志;谢东源;郑志钉 -专利权人：国网福建省电力有限公司营销服务中心;国网福建省电力有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明为一种分布式光伏发电异常诊断方法和系统，方法包括：获取分布式光伏数据；根据所获取的分布式光伏数据选取特征；进行数据预处理；设置XGBoost集合模型的复杂度和模型参数，在模型中添加树使得模型的目标函数最优，以构建预测模型；根据所选取的特征，对预测模型进行训练和测试，迭代模型，调整模型的各项参数，获得调参后的预测模型；将待测的光伏发电数据输入调参后的预测模型，对分布式光伏发电进行异常诊断；本发明的系统与方法基于相同的构思，包括数据选取、特征选择、构建模型、模型优化、异常诊断五大模块，本发明能准确、快速筛选出发电量疑是异常的分布式光伏用户，提高光伏发电的运维效率。
一种分布式发电异常诊断方法系统

[发明专利]应用处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN201980090693.9在审
发明人：吴建文;张寅祥;帅朝春;陆天洋;戴堃 -专利权人：深圳市欢太科技有限公司;OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2019-04-12 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种应用处理方法，包括：确定电子设备中各应用所属的类别；从预先为各类别的应用配置的至少两个模型中，选取各对应类别的目标模型；利用选取出的各目标模型，判断对应类别的应用是否可清理。
应用处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]基于用途需求数据模型的瓦楞纸品设计方法及计算机系统-CN202110661786.1有效
发明人：黄良岸;田亚利;田凡;郑生长;朱民强;黄煜琪 -专利权人：浙江大胜达包装股份有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06F30/10 文献下载
摘要：本申请公开了基于用途需求数据模型的瓦楞纸品设计方法及计算机系统，首先获取待包装商品的点云数据，并基于点云数据构建该商品的体素模型，然后识别出体素模型对应的基本几何体，并基于基本几何体确定出商品的摆放姿态，之后依据体素模型的占用空间从减震模型库中选取与摆放姿态相适配的减震模型，再依据体素模型和减震模型的尺寸以及摆放姿态从纸箱模型库中选取适配的纸箱模型，进而得到体素模型和减震模型的数量，最后在体素模型与纸箱模型之间具有间隙时，从内衬模型库中选取承载模型填充间隙。
基于用途需求数据模型瓦楞纸设计方法计算机系统

[发明专利]3D足球教学方法和装置-CN201610131313.X在审
发明人：李长河 -专利权人：李长河
申请日： 2016-03-07 - 公布日： 2016-05-11 - 主分类号： G06T13/20 文献下载
摘要：其中，该方法包括：根据当前足球课程的训练内容和训练内容对应的场地选取场地图形和观摩视角，按照选取的场地图形和观摩视角生成3D场地模拟模型；根据训练内容选取学员的3D动作模型和3D器材模型；按照训练内容设置3D动作模型和3D器材模型在3D场地模拟模型内的运动轨迹，运动轨迹指示3D动作模型和3D器材模型在每个设定时刻的移动行为；将3D场地模拟模型、3D动作模型、3D器材模型和运动轨迹保存为训练内容的教学演示文件
足球教学方法装置

首页
«上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
下一页»
尾页
共 100000 条