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[发明专利]借助预测功能通过差分脉冲编码调制进行图像编码-CN201980074041.6在审
发明人：费利克斯·亨利;戈登·克莱尔;皮尔里克·菲利普 -专利权人：丰达西翁必卡姆公司
申请日： 2019-11-06 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于对经编码数据流内的至少一个经编码图像进行解码的方法，所述图像分裂成元素块，所述解码方法包括：从所述流获得表示所谓的预测函数的一条信息，所述预测函数属于预测函数的预定列表，以及使用差分脉码调制从已经处理的相邻元素且使用所述预测函数对一个所述元素块中的至少一个元素进行解码
借助预测功能通过脉冲编码调制进行图像

[发明专利]用于手持装置的视频编码方法-CN200480002994.5无效
发明人： J·容 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2004-01-21 - 公布日： 2006-03-08 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：所述方法包括通过使用具有不同功耗级别的一组预测函数计算剩余误差块的步骤。还包括根据其关联的功耗级别，为预定的电池级别启用或禁止该组的一个预测函数的步骤。最后包括在启用的预测函数组中选择一个预测函数来编码剩余误差块的步骤。
用于手持装置视频编码方法

[发明专利]一种基于FEEMD分解时间序列的数据预测方法-CN201910722929.8在审
发明人：孔祥玉;郭家良;李闯;邓泽强;田龙飞;屈璐瑶;胡天宇 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-08-06 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FEEMD分解时间序列的数据预测方法，建立ELM预测模型，并融合杜鹃搜索算法对ELM预测模型进行优化；采用FEEMD算法将历史数据时间序列分解为本征模函数分量和残差分量；采用变分模态分解方法对本征模函数分量和残差分量中的实数值信号进行分解；将变分模态分解得出的结果作为ELM预测模型的输入，来求取本征模函数分量和残差分量的预测值；叠加本征模函数分量和残差分量的预测值得到最终的预测值。本发明采用杜鹃搜索算法对ELM预测模型进行优化，实现了快速准确的数据预测。
预测模型残差本征模函数分量分解数据预测搜索算法分模预测杜鹃时间序列分解实数值信号历史数据时间序列模函数算法叠加优化融合

[发明专利]一种风电功率概率预测方法和系统-CN201910986356.X在审
发明人：王钊;王伟胜;刘纯;冯双磊;王勃;车建峰;靳双龙;汪步惟;张菲;韩振永;宋宗朋;滑申冰;王铮;姜文玲;赵艳青;裴岩 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网山东省电力公司电力科学研究院
申请日： 2019-10-17 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种风电功率概率预测方法和系统，包括：根据历史时段内各时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数确定风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵；利用风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的回归系数矩阵修正预测时刻的风电功率概率预测的累计分布函数的预设概率对应的分位数本发明提供的技术方案，可以更精准的获取风电功率概率预测的分位数结果，进而更精确的预测风电功率，同时，其概率预测算法计算量小，计算效率高，具备广泛的推广应用场景。
一种电功率概率预测方法系统

[发明专利]适应性的编码和解码-CN200780003106.5有效
发明人：乔尔·容;纪尧姆·拉罗什;马克·伯伊拉沃伊内 -专利权人：法国电信公司
申请日： 2007-01-12 - 公布日： 2009-02-25 - 主分类号： H04N7/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种传送图像部分的方法，该方法在编码阶段包括以下操作：分析编码上下文；适应性调整能够用于编码的预测函数群的参数；使用所选的预测函数，形成第一预测描述符；确定表示第一预测描述符和当前描述符之间的差异的残余该方法还包括解码阶段，在解码阶段执行的操作包括：分析解码上下文；适应性调整能够用于解码的预测函数群的参数；使用所选的预测函数，形成第二预测描述符(P^*)；以及将第二预测描述符和接收的残余相结合
适应性编码解码

[发明专利]基于改进的神经网络分位数回归的风电预测方法及系统-CN202211607600.5在审
发明人：李振凯;刘杰;褚宁;殷红旭;付迪雅;邢志同;宋亮;毛晨旭 -专利权人：国网山东省电力公司德州供电公司
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开的基于改进的神经网络分位数回归的风电预测方法及系统，包括：获取多个风电场的天气预报数据；根据天气预报数据和训练好的风电发电功率概率预测模型，获得各风电场的风电发电功率预测结果，其中，风电发电功率概率预测模型以各风电场的天气预报数据为输入，以风电发电功率预测结果为输出，采用神经网络表达分位数回归算法构建获得，且模型输出层的激活函数采用斜坡函数，并在斜坡函数和分位数回归算法的检验函数中引入平滑函数。提高了风电功率预测的准确性，且构建的风电发电功率概率预测模型具有好的泛化能力。
基于改进神经网络位数回归预测方法系统

[发明专利]一种入睡时长预测方法、装置、终端及存储介质-CN202210413994.4有效
发明人：韩璧丞;周俊 -专利权人：深圳市心流科技有限公司
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种入睡时长预测方法、装置、终端及存储介质，所述方法通过获取时间数据和目标用户对应的入睡时长预测函数，其中，所述入睡时长预测函数基于所述目标用户对应的睡眠信息构建；将所述时间数据输入所述入睡时长预测函数本发明预先建立了目标用户的入睡时长预测函数，通过入睡时长预测函数来预测用户从当前时刻到进入睡眠所需要的时长。
一种入睡预测方法装置终端存储介质

[发明专利]输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质-CN202011448613.3在审
发明人：郭俊;蔡泽林;冯涛;邸悦伦;徐勋建 -专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心;国家电网有限公司
申请日： 2020-12-09 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本公开涉及一种输电线路覆冰故障预测的方法、装置、计算机设备和介质，其中，输电线路覆冰故障预测的方法包括：根据历史样本数据得到故障概率分布函数，其中，历史样本数据中包含：覆冰参数、风速、风向、设计总荷载和故障值；获取预测条件下的预测荷载率，预测条件包括：覆冰参数、风速、风向和设计总荷载；根据预测荷载率和故障概率分布函数，预测故障概率。由于故障概率分布函数是根据大量的历史样本数据得到的，因此，根据预测条件下的预测荷载率和故障分布函数能够更精确地预测出故障概率，及时地对覆冰灾害提出预警，提高了电网运行的稳定性和可靠性。
输电线路故障预测方法装置计算机设备介质

[发明专利]一种预测室内空间布局的方法、装置及电子设备-CN202011217796.8在审
发明人：赵超 -专利权人：深圳绿米联创科技有限公司
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种预测室内空间布局的方法、装置及电子设备。在预测室内空间布局的方法中，通过将获取的待预测室内空间的环境图像输入空间布局预测模型，得到待预测室内空间的目标分割图像，该目标分割图像包括用于表征待预测室内空间的空间布局的至少两个分割区域。其中，空间布局预测模型的损失函数包括分割损失函数、边界损失函数和角点损失函数中的至少两种，使得空间布局预测模型考虑了分割区域、边界和边界角点等特征来预测室内环境的空间布局，提高了预测室内空间布局的准确性
一种预测室内空间布局方法装置电子设备

[发明专利]一种电池热过程时空建模预测方法、系统、设备及介质-CN202211133737.1有效
发明人：王冰川;毛阳阳;王勇;何彦伯 -专利权人：中南大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种电池热过程时空建模预测方法、系统、设备及介质，本方法根据电化学原理和能量守恒定律，构建时空域控制方程，并定义时空域控制方程的物理边界、初始条件以及产热量估计函数；基于全连接网络层，构建具有物理信息的网络预测模型；根据时空域控制方程、物理边界、初始条件以及产热量估计函数，构建网络预测模型的损失函数；初始化网络预测模型的参数，并采用梯度下降算法对网络预测模型的参数进行迭代更新，直到达到预设的最大迭代次数或损失函数稳定收敛，完成网络预测模型的训练；通过训练完成的网络预测模型预测电池热过程的温度。本发明能够提高电池热过程温度预测的精确度，提高温度预测的效率。
一种电池过程时空建模预测方法系统设备介质

[发明专利]一种短时交通流量预测模型的建模方法-CN201310052191.1有效
发明人：刘静 -专利权人：健雄职业技术学院
申请日： 2013-02-18 - 公布日： 2017-05-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种短时交通流量预测模型的建模方法，包括如下步骤将惩罚参数γ和径向基核函数宽度参数σ作为参数代入LSSVM模型训练并预测；采用预测结果的相对误差总和作为适应度评估函数，适应度评估函数最小值的人工鱼位置即为最优的LSSVM惩罚参数γ和径向基核函数宽度参数σ；采用最优参数γ和σ的LSSVM对短时交通流量数据进行训练，建立最优短时交通流量预测模型。本发明提高短时交通流量的预测能力。
一种交通流量预测模型建模方法

[发明专利]一种基于熵最大化的变工况下旋转机械迁移诊断方法-CN202310316253.9在审
发明人：佘道明;段玉丹;杨智超;陈进;李耀明 -专利权人：江苏大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于熵最大化的变工况下旋转机械迁移诊断方法，采集旋转机械关键部件的振动信号，并进行健康状态的特征提取；通过提取的特征计算源域分类器的损失函数；利用振动信号样本到类别预测向量的映射函数，计算目标域工况数据的预测类别分布，进而计算目标域工况的最小熵损失函数和最大熵损失函数；通过类别预测向量的熵表征源域分类器预测结果的权值；基于上述损失函数、最小熵损失函数和最大熵损失函数、权值计算总损失函数，并训练迁移诊断网络；将目标域工况旋转机械的振动信号输入训练完毕的迁移诊断网络本发明能够有效地解决预测类别向量的多样性不够以及对抗领域适应的效果不佳的问题。
一种基于最大化工况旋转机械迁移诊断方法

[发明专利]储层参数预测方法及装置-CN202110174996.8在审
发明人：葛强;曹宏;李晓明;张鑫;晏信飞;杨志芳 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2021-02-09 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供了一种储层参数预测方法及装置，涉及地球物理技术领域，该方法包括：获取神经网络的目标函数和训练数据；训练数据包括输入训练数据和输出训练数据；将输入训练数据输入目标函数，对目标函数的隐含层输出的第一数据进行筛选，得到第二数据；根据第二数据和输出训练数据生成目标函数的隐含层和输出层之间的更新权重；根据更新权重确定更新目标函数，并利用更新目标函数和测试数据生成储层参数预测结果。本发明可以通过更新目标函数提高储层参数预测的运算效率，并且，由于更新目标函数对目标函数中的权重进行优化，进而可以缓解神经网络的过拟合情况，提升储层参数预测结果的准确度。
参数预测方法装置

[发明专利]点击率预测模型处理方法、内容推荐方法、装置及设备-CN202110143912.4在审
发明人：凌程;王亚龙;王瑞;夏锋;林乐宇 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-02 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请关于一种点击率预测模型处理方法、内容推荐方法、装置及设备，涉及计算机技术技术领域。所述方法包括：获取样本内容对应包括位置特征、非位置特征、曝光位置标签和真实点击率的训练数据；将位置特征以及非位置特征输入点击率‑位置预测模型，获得预测点击率和预测曝光位置；基于曝光位置标签、真实点击率、预测点击率和预测位置，通过交叉熵损失函数计算损失函数值；基于损失函数值对点击率‑位置预测模型进行训练；基于训练完成的点击率‑位置预测模型，构建点击率预测模型。通过上述方法，优化了损失函数值的计算，使得获得的点击率预测模型能够在消除位置偏置对点击率预测的影响的基础上，提高对点击率的预测准确性。
点击率预测模型处理方法内容推荐装置设备

[发明专利]视线估计模型的生成方法和装置、视线估计方法和装置-CN202110807746.3在审
发明人：江筱;武锐;郭少博 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种视线估计模型的生成方法和装置、视线估计方法和装置、计算机可读存储介质及电子设备，其中，该方法包括：通过待训练的视线估计模型中的主干网络对样本眼部图像进行预测，得到预测眼部特征；通过待训练的视线估计模型中的重构网络对预测眼部特征进行视线方向预测，得到预测视线方向；基于预测视线方向和标注视线方向确定第一损失函数的参数；基于预测眼部特征和标注眼部特征确定第二损失函数的参数；基于第一损失函数和第二损失函数，训练视线估计模型。本公开实施例实现了将视线预测任务分解为两个预测任务，使训练得到的视线预测模型进行视线预测的过程更加细化，预测精度更高，对使用场景的适应性更佳。
视线估计模型生成方法装置

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