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[发明专利]分数线及等级信息的预测方法及装置、设备和存储介质-CN202211132056.3在审
发明人：陈佳玲;顾静;曾杰;宋晓彤 -专利权人：网易有道信息技术（北京）有限公司
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明的实施方式提供了一种分数线及等级信息的预测方法及装置、电子设备和存储介质。该分数线的预测方法包括：从至少一个比赛区域中确定目标比赛区域；基于每一比赛区域中至少一个用户的标识信息，得到每一用户的第一代码数据；基于至少一个比赛区域中每一用户的第一代码数据，确定目标比赛区域中至少一个等级中每一等级的影响因子；利用预设的第一映射关系，基于每一等级的影响因子，确定对应等级的比例因子；基于每一等级的比例因子，得到对应等级的预测分数线。本发明的方法实现了高准确度的预测每一等级的分数线，同时为后续预测用户是否获奖提供依据，从而可以更好的满足用户的需求。
分数线等级信息预测方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于粗糙集和结构风险最小化的空气质量预测方法-CN202211277183.2在审
发明人：张晓霞;张蓬浩;王国胤 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粗糙集和结构风险最小化的空气质量预测方法，包括：获取与空气质量相关的环境参数样本数据；建立空气质量评价体系对从气象监测站点获取的环境参数样本数据进行等级评价创建空气质量指数决策表；根据空气质量指数决策表利用粗糙集理论和结构风险最小化理论计算条件属性子集的经验误差和条件属性子集与决策属性的互信息；并利用遗传算法计算得出最优条件属性子集，将最优条件属性子集中的条件属性作为粗糙集分类器的条件属性以目标监测点的环境参数数据对空气质量进行预测，本发明通过粗糙集理论结合结构风险最小化的预测模型，在不降低预测精确度的前提下，同时兼顾模型的复杂性，增强了预测的稳定性和鲁棒性。
一种基于粗糙结构风险最小化空气质量预测方法

[发明专利]风力发电机组的功率特性确定方法及装置-CN202110733753.3在审
发明人：刘馨;刘磊;李文谦 -专利权人：北京天润新能投资有限公司
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：第一运行数据包括第一环境数据和第一输出功率数据，第二运行数据包括第二环境数据和第二输出功率数据；根据第一环境数据和第二环境数据，通过对第一运行数据与第二运行数据进行环境空间匹配，确定第一运行数据与第二运行数据的环境空间交集；基于环境空间交集，预测风力发电机组在应用预定控制策略前的第一预测功率以及在应用预定控制策略后的第二预测功率；根据第一预测功率和第二预测功率，确定风力发电机组在应用预定控制策略前后的功率特性差异。
风力发电机组功率特性确定方法装置

[发明专利]一种基于Bootstrap的光伏发电输出功率超短期概率预测方法-CN202110734021.6在审
发明人：王新迪;卞海红;潘柯言;钱瑾 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2021-06-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于光伏发电领域，涉及一种基于Bootstrap的光伏发电输出功率超短期概率预测方法。本发明提供了一种基于Bootstrap的光伏发电输出功率超短期概率预测方法，包括以下步骤：步骤S01：使用Bootstrap方法对光伏发电输出功率进行预测；步骤S02：计算模型偏差不确定性的量化方差；步骤本发明提供的方法从ELM回归方法本身的不确定性与数据噪声不确定性角度出发，分别以方差的形式对数据噪声与回归模型的模型偏差给预测结果带来的不确定性进行量化，通过Bootstrap方法对光伏发电输出功率进行预测
一种基于 bootstrap 发电输出功率短期概率预测方法

[发明专利]图像的深度图和法线图生成方法、虚拟直播方法以及装置-CN202211198886.6在审
发明人：陈广;陈增海 -专利权人：广州方硅信息技术有限公司
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本申请涉及计算机视觉技术领域，提出一种图像的深度图和法线图生成方法、虚拟直播方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取第一样本图像数据集；将每个第一样本图像输入至已训练的第一深度图和法线图预测模型将每个深度估计图输入至已训练的深度图转法线图模型，获得第一法线图；从第一样本图像数据集中获得满足预设条件的若干个第二样本图像；根据每个第二样本图像、第二样本图像对应的第二深度图和第二法线图，获得训练好的第二深度图和法线图预测模型；获取待预测图像；将待预测图像输入至训练好的第二深度图和法线图预测模型，获得深度图和法线图，提高了生成深度图和法线图的准确度。
图像深度法线生成方法虚拟直播以及装置

[发明专利]一种基于可见光谱快速预测小龙虾虾尾肉持水性的方法-CN202211019058.1在审
发明人：石柳;汪兰;李旭海;丁安子;吴文锦;乔宇;李新;熊光权;廖李;陈新 -专利权人：湖北省农业科学院农产品加工与核农技术研究所
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明涉及一种快速预测小龙虾虾尾肉持水性的方法。，采集虾尾肉，得到煮后的虾尾肉；2)将步骤1)处理得到的虾尾肉采用可见分光测色仪采集光谱；3)将步骤1)处理得到的虾尾肉进行持水性测定；4)将步骤2)、3)所得数据，采用建模软件建立小龙虾虾尾肉持水性预测模型，设定持水性合格区间，合格区间为63‑78％；5)对虾尾肉持水性进行预测判定，采用可见分光测色仪采集光谱，所得数据导入持水性预测模型，给出预测值，在设定区间内为持水性合格，在设定区间外为持水性不合格。
一种基于可见光谱快速预测小龙虾虾尾肉持水性方法

[发明专利]一种模型训练方法、装置、电子设备和存储介质-CN202210858607.8在审
发明人：刘炜新;陈徐屹;刘佳祥;冯仕堃;黄世维 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：具体实现方案为：将多个第一样本数据分别输入至少两个第一模型，得到各个第一模型针对多个第一样本数据的第一预测值；至少两个第一模型中包括一个基准模型和至少一个非基准模型；根据基准模型的第一预测值的分布，调整非基准模型的第一预测值；利用基准模型的第一预测值、以及非基准模型的第一预测值的调整值，得到至少两个第一模型针对多个第一样本数据的集成输出；利用多个第一样本数据和集成输出，对第二模型进行训练。
一种模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种利用微生物及其相关SNP位点预测猪饲料转化率的方法-CN202211280319.5在审
发明人：李英;张涛;邓飞龙;赵云翔;彭云娟;谢婷 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2022-11-15 - 主分类号： C12Q1/689 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用微生物及其相关SNP位点预测猪饲料转化率的方法，本发明涉及猪遗传基因技术领域，所述微生物为甲基杆菌（Methylobacterium persicinum）。还提供了可用于预测猪饲料转化率的微生物SNP位点，所述SNP位点包括rs81429163、rs81325861、rs81450579、rs81450581、rs81451919。还提供了一种利用微生物预测猪饲料转化率的方法，其包括样品采集、微生物DNA提取与16S rDNA测序、数据质控、相关性分析和验证所述微生物对于饲料转化率的影响。本发明提供的微生物及其相关位点可以有效的预测猪的饲料转化率，即可以通过所述微生物鉴定不同猪种之间猪饲料转化率的高低，从而选出高饲料转化率的猪种。本发明提供的方法可以有效筛选出有效预测猪的饲料转化率的微生物及其相关位点。
一种利用微生物及其相关 snp 预测猪饲料转化方法

[发明专利]一种支持多轴联动的高速高精度直线插补方法-CN202210988117.X在审
发明人：董辉;孙动动;徐嘉晨;罗立锋;张成祥;俞立 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G05B19/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种支持多轴联动的高速高精度直线插补方法，包括：S1、根据待插补直线的起点和终点计算出理想直线运动轨迹方程、脉冲总数N；S2、根据待插补直线的进给方向确定其所在象限；S3、置i＝1，根据待插补直线所在象限确定当前位置的三个预测插补点到待插补直线的垂直距离；S4、计算当前位置的预测值；S5、根据当前位置的预测值选取下一运动位置，并对应更新N；S6、计算下一运动位置的预测值；S7、桁架机械手末端运动至下一运动位置，并判断N是否等于0，若是，认为完成直线插补该方法利用预测插补点与待插补直线的距离偏差确定实际插补点，可同时提高插补速度与精度。
一种支持联动高速高精度直线方法

[发明专利]一种基于混沌预测对抗学习的高熵随机数生成方法-CN202210921405.3在审
发明人：张弘;周炫锋;杨一帆;袁丁;刘瀚阳;李旭亮 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F7/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于混沌预测对抗学习的高熵随机数生成方法，首先选用一个现有的随机数生成器作为起始状态；随后构造生成网络，将起始状态输入生成网络，获取网络的输出值作为随机数；构造判别网络对生成网络输出的值与另一现有的随机数生成器生成值进行判别，保证生成网络输出的随机数服从目标分布；构造预测网络，将生成网络中生成的多个数值拆分成两部分，并用前一部分数值通过预测网络预测后一部分数值；重复多轮按照判别网络、预测网络、生成网络的顺序对网络进行训练，
一种基于混沌预测对抗学习随机数生成方法

[发明专利]一种无人机单机成本预测方法、装置、设备及介质-CN202211141033.9在审
发明人：邓建;王金安;何天豪;李家根;吴佳霓 -专利权人：成都飞机工业（集团）有限责任公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种无人机单机成本预测方法、装置、设备及介质，涉及无人机成本预测技术领域，用于解决现有技术中不能更准确的预测无人机的单机成本的技术问题，该方法包括获取历史无人机的若干第一技术指标数据和若干系统成本数据分析若干所述第一技术指标数据与若干所述系统成本数据的相关性，以获得相关性系数；对所述相关性系数进行筛选，以获得若干第二技术指标数据，所述第一技术指标数据包括所述第二技术指标数据；基于若干所述第二技术指标数据，预测无人机单机成本通过上述方法可以更准确的预测出无人机单机成本。
一种无人机单机成本预测方法装置设备介质

[发明专利]调整跟车状态的预测时间确定方法、装置及设备-CN202211273976.7在审
发明人：骆俊凯;李洁辰 -专利权人：上海洛轲智能科技有限公司
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： B60W30/165 文献下载
摘要：本申请公开了一种调整跟车状态的预测时间确定方法、装置及设备。该方法包括：获取期望跟车距离、第一行驶速度、第二行驶速度以及该第一车辆与该第二车辆之间的车距。最后，根据该目标速度参数以及该目标距离参数，确定预测时间。根据本申请实施例，预测时间根据目标速度参数以及目标距离参数确定。即，预测时间是根据两车的车速，期望跟车距离和实际车距确定的，而车速和距离是安全性因素，于是，该预测时间可兼顾安全性和舒适性。
调整状态预测时间确定方法装置设备

[发明专利]主机辅助的存储器侧预取器-CN202180025332.3在审
发明人： D·A·罗伯茨 -专利权人：美光科技公司
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F12/0862 文献下载
摘要：一般来说，预取器监测主机装置的存储器地址请求模式且使用模式信息来确定或预测未来的存储器地址请求并将与那些经预测请求相关联的数据提取到更快存储器中。在许多情况下，可以高性能做出预测的预取器使用大量的处理及计算资源、功率及冷却。然而，通常，产生所述预取器使用的预取配置涉及比做出预测更多的资源。所述存储器侧预取器使用所述预取配置来预测待预取到所述更快存储器中的所述数据，这允许在所述存储器装置中实施更高性能的预取器，同时减少所述存储器装置(202)上的资源负担。
主机辅助存储器侧预取器

[发明专利]基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备-CN202211016860.5在审
发明人：甘超;牛帅康;曹卫华;汪发文;徐俊;张思敏;张少锋 -专利权人：中国地质大学（武汉）;湖北省城市地质工程院
申请日： 2022-08-24 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于地层岩性分类的小型钻机多模型钻速预测方法及设备，考虑地层岩性这一反映小型钻机钻进环境的重要因素在有关钻速预测的作用，通过引入地层岩性信息，建立多种岩性的钻速预测模型，分三个阶段进行，然后，通过小波滤波和归一化对数据进行处理；在第二阶段，从钻进数据中选择三种典型的岩性，利用实时钻进数据进行岩性分类；在第三阶段，利用第二阶段的岩性分类结果，将分类的钻进数据导入相应岩性的钻速模型中进行预测，为小型钻机钻进过程智能控制研究奠定良好的基础，解决了单一钻速模型对于不同地层岩性适应能力不高的问题，提高钻速预测精度。
基于地层分类小型钻机模型预测方法设备

[发明专利]一种基于黄土厚度预测土壤碳水储量的估算方法-CN202211249143.7在审
发明人：黄来明;贾小旭;邵明安 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G01N33/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于黄土厚度预测土壤碳水储量的估算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将测量区内土地按照土壤类型划分种类并划分区域，获取不同区域的总面积Mi；并对不同种类的土壤厚度进行预测得到Di，通过在每个区域内分别标记若干个采样点以获取各个区域内各个采样点的碳水储量，分别求平均值Ci和Wi，并使用公式Ci×Hi和Wi×Hi分别得到各个区域内的碳水储量Xi和Zi；S3：将各个区域内的碳水储量Xi和Zi分别相加得到测量区内的土壤碳水总储量；本发明提出的预测技术还具有较好的稳定性，采用多点布控、分区布控的方法，保证各个区域内土壤特性信息不缺失，保证了预测精度的同时，也降低了土壤发生层厚度预测过程的误差。
一种基于黄土厚度预测土壤储量估算方法