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[发明专利]一种基于生成对抗网络的油藏自动历史拟合方法-CN202011412982.7有效
发明人：吕云雪;刘伟锋;张凯;刘宝弟;王珺;王延江;齐玉娟 -专利权人：中国石油大学(华东)
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于生成对抗网络的油藏自动历史拟合方法，包括进行数据的采集，由渗透率场数据和生产数据形成数据集；对数据集进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；使用训练集数据训练生成对抗网络模型，并同时使用验证集数据挑选最佳模型进行保存；读取保存的最佳模型，输入测试集数据，生成对应的渗透率场；将上步生成的渗透率场数据进行数值模拟得到生产数据b，并与测试集中真实的渗透率场对应的生产数据B对比，进行结果验证；使用经过结果验证合格的模型应用到实际的油井地质情况预测本方法不需要代理模型或专家经验，通过训练生成对抗网络找到静态参数(渗透率场)和动态生产数据的映射关系，利用油井生产数据获得地质情况。
一种基于生成对抗网络油藏自动历史拟合方法

[发明专利]一种数据安全管理方法、数据安全管理装置及数据安全管理系统-CN202310831494.7在审
发明人：房健;解楠;汤志倩;黄学勇 -专利权人：山东普惠共享经济技术开发有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及数据管理领域，具体公开了一种数据安全管理方法、数据安全管理装置及数据安全管理系统；本发明通过收集用户生物信息，并根据用户使用方式处理得到验证数据，主机根据收集信息验证请求终端是否符合采集数据，当终端数据与采集数据相符时，主机回应终端请求，当终端机器名称编号与主机采集数据不一致时，主机会调用用户指纹、面部特征以及声音等生物信息进行验证，如果账号数据请求涉及分级处理标准时，需要根据登录时间、登录地址、请求频率以及处理数据量级等信息判断是否符合相关账号平常操作，如符合则回应用户请求，如不符合则调用甲乙两个分置密码包进行合并验证，以此又要确保数据在向外传输时拥有足够的安全性。
一种数据安全管理方法装置系统

[发明专利]一种基于深度学习的恶意软件识别方法-CN202110327181.9在审
发明人：王小华;潘晓光;焦璐璐;张娜;宋晓晨 -专利权人：山西三友和智慧信息技术股份有限公司
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明属于图像识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的恶意软件识别方法，包括如下步骤：数据获取、数据图像化、数据预处理、数据集划分、模型构建、模型训练、模型评价，所述数据获取采集Malimg数据集；所述数据图像化将数据转换为灰度图像；所述数据预处理对图像数据归一化处理；所述数据集划分将数据划分为训练集、验证集与测试集；所述模型构建基于VGG‑19进行恶意软件识别模型构建，并将SENEet模块融入VGGNet的CNN模块部分；所述模型训练使用训练集数据，利用验证集数据进行验证，得到识别模型；所述模型评价采用模型对测试集数据进行识别，并对识别结果进行评价，构建出高效、高准确度的恶意软件深度学习识别模型。
一种基于深度学习恶意软件识别方法

[发明专利]一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统-CN202110521196.9在审
发明人：俞建东 -专利权人：宁波柠清信息科技有限公司
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G16H40/20 文献下载
摘要：本发明涉及建模预测技术领域，公开了一种基于高斯过程的医院门诊量预测方法及系统，本方法包括步骤：S1：获取历史门诊量数据，并对历史门诊量数据进行预设处理得到模型训练集数据和模型验证集数据；S2：将模型训练集数据采用梯度下降算法优化高斯过程参数，并建立高斯过程的概率图模型；S3：在模型验证集数据上对步骤S2中得到的高斯过程的概率图模型进行验证，用均方误差指标来评价高斯过程的结果，并得到预设高斯过程模型。本方法为预测的数据提供了概率解释，该方法不仅给出了门诊量预测值，还克服了时间序列方法的普适性不高的缺点，同时也提供了一个完整的概率框架来解释算法。
一种基于过程医院门诊预测方法系统

[发明专利]一种基于多级感知自编码网络的视频人脸识别方法及系统-CN202310410387.7在审
发明人：高希占;刘星瑞;胡洧;牛四杰;王佳禾;尹飞;冯光;董吉文 -专利权人：济南大学
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多级感知自编码网络的视频人脸识别方法及系统，所述系统包括：视频数据采集模块：获取用于计算机识别与处理的视频数据；数据预处理模块：对采集到的视频数据进行预处理，获得图像集数据，并把获取的图像集数据每类中所有样本平均分配，一半样本作为训练集，一半样本作为验证集；模型构建模块：本发明通过获取可用于计算机识别与处理的视频帧序列，并对数据进行预处理操作，以获得图像集数据；对所述的图像集数据随机分成训练集与测试集，所述训练集中的数据再次随机平均分配为训练集与验证集用于训练；将所述的训练集和验证集中的数据输入到多级感知自编码网络的视频特征生成模块中，生成每个图像集的深度概念级特征表示。
一种基于多级感知编码网络视频识别方法系统

[发明专利]一种基于Capsules-Unet模型的遥感图像深度学习分类方法和系统-CN202010199056.X有效
发明人：廖静娟;郭宇娟 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Capsules‑Unet模型的遥感图像深度学习分类方法和系统，包括：对遥感图像数据进行数据预处理，将预处理后的遥感图像数据分为训练集数据和验证集数据；以Unet模型为基本网络架构，融合胶囊(Capsules)模型，建立Capsules‑Unet模型；利用所述训练集数据和所述验证集数据对所述Capsules‑Unet模型进行训练，得到训练好的所述Capsules‑Unet模型；利用训练好的所述Capsules‑Unet模型对待分类的遥感图像数据进行分类。
一种基于 capsules unet 模型遥感图像深度学习分类方法系统

[发明专利]基于机器模型的信息预测方法、装置、设备及存储介质-CN201910756466.7在审
发明人：黎洋 -专利权人：中国平安财产保险股份有限公司
申请日： 2019-08-15 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机器模型的信息预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取当前用户信息以及N个预设参考基模型，所述N大于等于2；从所述当前用户信息中确定初始训练集数据和初始验证集数据；提取所述预设参数基模型中的预设初始基模型，根据所述初始训练集数据和所述初始验证集数据对所述预设初始基模型进行预测，得到预设预测数据；将所述预设预测数据输入下一初始基模型，通过所述下一初始基模型进行预测，得到下一预测数据；在预测次数达到所述预设参考基模型的模型数量N时，停止预测，得到第N预测数据，将所述第N预测数据作为目标预测数据，从而通过融合的方式结合各个基模型的预测结果，保证续保预测的准确性。
预设预测数据初始基基模型预测训练集数据验证集数据用户信息存储介质基于机器目标预测信息预测预测结果预设参数参考融合保证

[发明专利]装备平台传感器采集数据准确度验证方法及验证系统-CN202211543001.1在审
发明人：曲昌琦;祝青钰;周锐;蒋觉义;隆金波;杜宝 -专利权人：中国航空综合技术研究所
申请日： 2022-12-02 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种装备平台传感器采集数据准确度验证方法，具体步骤包括确定传感器的类型：按照不同要求，从不同对象的数据中进行筛选，并通过合并种类得到所需传感器的数量、种类和要求。验证传感器采集数据的正确性：通过仿真分析和试验分析，将一定数量的传感器放置在能表征对象功能和性能退化的性能参数的位置；通过传感器的测试数据与对象的真实状态的闭环分析，评估传感器的位置和数量是否合理。利用对象中不同层级的三个传感器或者对象中系统的数学推导模型校验传感器采样数据的准确性。本发明通过传感器之间的功能继承、交叉验证、冗余验证和系统建模的不同方式，对传感器采集数据的准确性进行验证，从而避免因发生误差或者虚警带来的影响。
装备平台传感器采集数据准确度验证方法系统

[发明专利]基于联邦学习的质检方法、系统、可读介质及电子设备-CN202211105136.X在审
发明人：王磊;梁伟;赵德欣;林悦 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括获取各个厂商采集到的工业数据，并将工业数据划分为训练集数据和测试集数据；构建联邦网络模型，并初始化模型参数；将训练集数据输入到联邦网络模型进行模型训练，并通过测试集数据对模型进行验证，以形成最终联邦网络模型；将最终联邦网络模型分发到各个厂商对应的边缘服务器进行更新，以对各个厂商的待验证工业数据进行质检，并得到质检结果。联合多个厂商来获取样本数据，以对训练集的样本类型量做扩展，通过该样本数据对联邦网络模型进行训练，以得到较优的训练模型，有利于得到较为准确的质检结果。
基于联邦学习质检方法系统可读介质电子设备

[发明专利]一种设备运维的方法和系统-CN201410662663.X在审
发明人：张滨 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2014-11-19 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种设备运维的方法、设备和系统，该方法可以包括：终端通过管理系统的合法性验证后，从所述管理系统获取待采集数据的目标信息；终端根据所述目标设备标识与目标设备进行连接；并根据所述待采集数据的标识获取所述目标设备的待采集数据；终端将所述目标设备的待采集数据进行展示。
一种设备方法系统

[发明专利]一种集中管控可信数据采集的验证方法-CN202210270689.4在审
发明人：林薇 -专利权人：南京联成科技发展股份有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F21/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种集中管控可信数据采集的验证方法，其特征在于，验证采集数据被算法1加密之后的不可否认性，基于过程管控模型，将黑客攻击的全过程，分为侦察、交付、安装、权限提升、横向移动、操作目标和撤出7个阶段，分别采集7个阶段对应的日志数据，使用α和β两种不同的存储设备来分别存储采集数据，β是采集数据的外部存储设备，被断开物理连接，存放在安全的地方，在α和β上都被初始化为零，生成的密钥流K存储在α和β两个设备中，当开始验证时，连接上β设备，验证成功，则审计员将在侦察、交付、安装、权限提升、横向移动5个阶段生成的日志条目中查找黑客入侵的证据。
一种集中可信数据采集验证方法

[发明专利]一种基于高光谱成像鉴别阿胶的方法-CN201410386257.5在审
发明人：李文龙;周祥山;瞿海斌;张淹;张路;李士栋;李民;史兆松 -专利权人：浙江大学;山东东阿阿胶股份有限公司
申请日： 2014-08-07 - 公布日： 2014-12-10 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：，选取特定厂家的阿胶产品作为样本；采用高光谱系统的反射模式分别采集样本中单个阿胶样品的高光谱图像；获取每个样品的特征信号，即由多幅光谱图像组成的光谱立方体；对特征信号进行预处理，并将该样本中的所有样品数据划分为校正集数据和验证集数据，采用校正集数据建立主成分分析判别模型并以验证集数据对所建立的判别模型进行验证；采集待检测阿胶样品的特征信号进行预处理后代入所述主成分分析判别模型，计算待检测阿胶样品的主成分数据与判别模型主成分中心的距离
一种基于光谱成像鉴别阿胶方法

[发明专利]频率更新方法及装置-CN201811582332.X有效
发明人：张琳;王本玉;马昭;吴敏礽;金晶 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2018-12-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种频率更新方法及装置，获取时间轴上的训练集数据，训练集的时间区间为[1，2，…，k+i‑1]，时间轴上样本集总量为T，k为训练集的时间基点，i取值(1，2，..，T‑k‑h+1)，h为需要外推的期数；将训练集数据输入训练集拟合模型；通过训练集拟合模型输出时间点k+h+i‑1的数据；计算时间点k+h+i‑1的误差；重复步骤S1‑S3；计算验证集数据的平均误差，验证集数据为所有时间点k+h+i‑1的数据；确定更新频率。根据本申请实施例提供的技术方案，通过时间序列预测的交叉验证方法，确定更新频率与误差之间的关系，进一步的提出较为合理的更新频率，实现预测效果的提高和频率更新的优化。
频率更新方法装置

[发明专利]基于物联网大数据的信息采集系统-CN202110645236.0在审
发明人：朱红胜 -专利权人：慧谷人工智能研究院（南京）有限公司
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明公开基于物联网大数据的信息采集系统，包括：大数据云端服务器，用于数据处理与数据存储；数据采集任务获取模块，用于获取采集任务，根据采集任务确定需要采集的目标数据；目标数据采集模块，用于接收采集任务，根据采集任务进行目标数据采集；目标数据特征提取模块，用于提取目标数据的特征信息；采集数据验证模块，用于验证目标数据采集模块所采集的数据是否为目标数据；数据展示模块，用于显示采集的数据信息，以供查阅；通过多个数据采集终端根据目标数据的特征信息同时在不同的采集点进行数据采集，采集完成的数据通过采集数据验证模块对采集的数据进行验证是否为目标数据，具有采集效率高，精准度高、可靠性强的优点。
基于联网数据信息采集系统

[发明专利]基于卷积神经网络的细胞计数方法-CN202310254227.8在审
发明人：崔球;崔天伦;刘欢 -专利权人：中国科学院青岛生物能源与过程研究所
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的细胞计数方法，包括以下步骤：数据收集步骤：实验培养细胞，并收集细胞显微图像数据；数据处理步骤：对收集后的细胞显微图像数据切分处理，并对切分后的数据进行分组，划分为训练集、验证集和测试集；数据标注步骤：对数据进行铆框标注，获得铆框标注数据；数据基础增广步骤：对铆框标注数据进行基础增广处理；模型训练步骤：将增广处理后的训练集数据输入神经网络进行训练，所述神经网络模型包含Backbone、FAN‑FPN、Decoupled‑Head模块；模型验证步骤：使用验证集数据对模型进行验证，并对模型进行调整，确定最优模型；模型推理步骤：采用最优模型进行细胞计数。
基于卷积神经网络细胞计数方法