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[发明专利]数据检索方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310453916.1在审
发明人：陈浩 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种数据检索方法、装置、电子设备及存储介质，基于历史检索记录构建历史样本数据，并根据所述历史样本数据生成伪历史样本数据，然后将历史样本数据及对应的所述伪历史样本数据输入同一预设特征编码模型中进行编码得到特征编码数据，通过充分学习历史样本数据和伪历史样本数据之间的关系，从而在基于多个所述特征编码数据对所述预设特征编码模型进行优化时得到目标特征编码模型，能够提高模型的精度，进而提高检索的准确度。最后，使用所述目标特征编码模型从多个所述历史样本数据中获取待检索数据的最近似目标样本数据，提高了检索的效率。
数据检索方法装置电子设备存储介质

[发明专利]风电功率预测模型的训练方法和风电功率预测方法-CN202310355823.5在审
发明人：尹芳 -专利权人：阳光电源（上海）有限公司
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：所述训练方法包括：获取历史风电功率样本数据；基于所述历史风电功率样本数据，进行数据增强，得到第一风电功率样本数据；在确定所述历史风电功率样本数据和所述第一风电功率样本数据来自同一总体的情况下，基于所述历史风电功率样本数据和所述第一风电功率样本数据，构建样本数据集；基于所述样本数据集，对待训练的风电功率预测模型进行训练。所述训练方法通过对少样本的历史数据进行数据增强，判断数据增强的数据与历史数据是否来自同一总体，确保生成数据的合理性和真实性，基于扩容的样本数据集进行训练，有效提升模型预测效果，实用性强。
电功率预测模型训练方法和风

[发明专利]一种提升提取报价参数准确率的方法及装置-CN201811644541.2在审
发明人：蒋俏俏;林怡振;丁毅 -专利权人：广州兴森快捷电路科技有限公司;深圳市兴森快捷电路科技股份有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种提升提取报价参数准确率的方法及装置，其通过获取新增样本数据后，根据新增样本数据生成新增样本规则，再通过新增样本规则和历史样本规则对新增样本数据和历史样本数据进行测试，测试结果通过则将新增样本规则保存至规则库中，若是没通过测试则对新增样本规则和/或历史样本规则修改后继续测试直至测试通过后将修改后的新增样本规则和/或修改后的历史样本规则保存至规则库中，解决了现有技术中由于客户提供新增样本数据与历史样本规则描述的历史样本数据的格式不统一或不存在相应的历史样本规则，造成了历史样本规则失效或不存在相关历史样本规则从而得到不准确的或无法得到新增样本数据的报价的技术问题。
历史样本样本数据样本历史样本数据报价参数规则保存规则库测试准确率测试通过规则描述规则修改报价客户统一

[发明专利]样本数据生成方法及装置-CN201910074290.7在审
发明人：杜堃;柯俞嘉;朱彬林;杨金辉;刘曙铭;金晶 -专利权人：顺丰科技有限公司
申请日： 2019-01-25 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种样本数据生成方法及装置，该方法包括：获取多维度的至少一组历史样本数据；对该历史样本数据进行降维变换，得到该历史样本数据对应的连续概率密度模型；对该概率密度模型进行采样，获取至少一个随机数组；对该随机数组进行该降维变换的逆变换，生成多维度的至少一组目标样本数据。本申请实施例通过对获取的历史样本数据进行降维处理，进而对从该连续概率密度模型中抽取多个随机数组进行降维变换的逆变换，生成多组新的样本数据，使得新生成的样本数据与历史样本数据具有同样的分布，实现了样本数据量的扩增，样本数据形式的扩展，提高了计算机仿真的准确性。
样本数据生成方法装置

[发明专利]一种风控策略的仿真评估方法、装置及设备-CN202110102404.1有效
发明人：钱晓毅 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种风控策略的仿真评估方法、装置及设备，该方法包括从事件数据库中获取用于评估预设的风控策略的历史样本数据；基于所述历史样本数据对应的产生时间、所述历史样本数据对应的业务属性信息和所述历史样本数据的内容，生成所述历史样本数据对应的风控数据特征，且所述风控数据特征与所述历史样本数据对应的产生时间相对应；基于所述历史样本数据对应的产生时间和所述历史样本数据对应的风控数据特征，使用特征向量计算的方式，并模拟预设的风控策略进行仿真风控处理
一种策略仿真评估方法装置设备

[发明专利]训练样本集生成方法、装置、设备以及存储介质-CN202310327799.4在审
发明人：蒋煜华 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种训练样本集生成方法、装置、设备以及存储介质，属于机器学习技术领域。方法包括：获取当前训练任务的待选样本数据；待选样本数据包括新增样本数据和旧训练任务的历史样本数据；对新增样本数据进行聚类，获得至少一个新增样本簇，并对历史样本数据进行聚类，获得至少一个历史样本簇；对历史样本簇和各新增样本簇进行簇相似性分析，获得历史样本簇的至少一个相似度；基于相似度，去除至少一个历史样本簇中的冗余样本簇，获得有效历史样本簇；基于有效历史样本簇和新增样本簇，生成当前训练任务的训练样本集。本申请样本回放过程中考虑了样本冗余问题，提高了最终得到的训练样本集的样本丰富性。
训练样本生成方法装置设备以及存储介质

[发明专利]基于历史数据集时间跨度优化的光伏发电功率预测方法及系统-CN202210547313.3有效
发明人：付青;杨航;朱坤 -专利权人：中山大学
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于历史数据集时间跨度优化的光伏发电功率预测方法，涉及光伏发电预测的技术领域，首先确定用于光伏发电功率预测的历史功率数据来源，按时间跨度调整用于预测光伏发电功率的历史数据集的样本数据数目，在历史数据集的数据样本数设置值的限定下，获取预测误差指标随历史数据集的样本数变化的趋势曲线，在预测误差指标最优点附近搜寻最优的历史数据集样本数，根据调整后的历史数据集重新进行预测，往复进行，加快最佳历史数据集样本数的搜寻过程，直至选择最佳的历史数据集样本数目，提高了光伏发电功率预测精度，避免历史数据集选取粗糙，导致计算量大及干扰大的问题。
基于历史数据时间跨度优化发电功率预测方法系统

[发明专利]意图识别训练样本数据的增强方法、系统、设备及介质-CN202210193984.4在审
发明人：江小林;罗超;邹宇 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种意图识别训练样本数据的增强方法、系统、设备及介质，包括：获取历史意图识别训练样本数据；利用积分梯度获取历史意图识别训练样本数据中的关键词；基于关键词采用MCMC采样算法生成新的文本数据；将新的文本数据增加至历史意图识别训练样本数据，得到增强后的意图识别训练样本数据。本发明基于利用积分梯度获取的关键词采用MCMC采样算法生成新的文本数据；将新的文本数据增加至历史意图识别训练样本数据，得到增强后的意图识别训练样本数据。实现了基于无监督的方式结合积分梯度和MCMC采样算法进行意图识别训练样本数据的增强，降低了数据增强的成本，丰富了意图识别训练样本数据的多样性，提高了数据增强的效率。
意图识别训练样本数据增强方法系统设备介质

[发明专利]一种基于集成学习的带钢热轧过程故障分类方法及装置-CN202210068370.3在审
发明人：彭开香;杨婕;董洁 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集成学习的带钢热轧过程故障分类方法及装置，该方法包括：获取带钢热轧过程中产生的历史样本数据，建立历史样本数据库；对历史样本数据库中不同数据集中的数据分别进行数据预处理；训练深度置信网络，对预处理后的历史样本数据进行特征提取并进行类型标注，以构建新的样本数据集；利用新的样本数据集训练AdaBoost分类模型，利用训练后的分类模型对带钢热轧过程数据进行故障分类，并结合历史故障维修信息定位故障变量本发明的技术方案可以准确识别故障类型，充分利用已有历史故障维修信息进行故障定位，为带钢热轧过程故障诊断和运行维护提供有效的辅助决策信息。
一种基于集成学习带钢热轧过程故障分类方法装置

[发明专利]模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质-CN202210187767.4在审
发明人：吕心铋;罗超;梁贤朋;邹宇 -专利权人：携程旅游信息技术（上海）有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、图像特征提取方法、系统、设备及介质，该模型训练方法包括：获取历史训练样本数据集，该历史训练样本数据集包括历史图像分类标签数据，该历史图像分类标签数据与历史图像的哈希特征对应；基于历史训练样本数据集训练神经网络模型，以得到图像特征提取模型。本发明通过获取与历史图像的哈希特征对应的历史图像分类标签数据的历史训练样本数据集，基于历史训练样本数据集训练神经网络模型，以得到图像特征提取模型，以便利用图像特征提取模型提取图像的哈希特征，节约了图像特征的占用空间
模型训练方法图像特征提取系统设备介质

[发明专利]充电站的数据处理方法及装置、存储介质及电子设备-CN202310884206.4在审
发明人：董宸;黄天罡;王啸;陈旺;夏彦辉 -专利权人：阳光电源股份有限公司
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明提供一种充电站的数据处理方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：构建充电站的知识图谱；基于知识图谱获取充电站的特征数据；获取充电站的各个历史样本数据；应用特征数据，对各个历史样本数据进行筛选，得到目标样本数据。通过构建的知识图谱提取出充电站的特征数据和影响因子，然后基于特征数据对历史样本数据进行筛选，将与充电站的特征差异大且无效的历史样本数据筛出，保留与充电站的特征相似度高的历史样本数据，由此，可以有效缩小预测充电站时所使用的数据的体量，并且提高所应用的数据的精度，缩短预测所需时间和提高预测的精度。
充电站数据处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]电力用户负荷预测模型建立方法、装置、设备及存储介质-CN202010939050.1在审
发明人：刘泽健;吴天文;周卓伟;郑群儒 -专利权人：深圳华工能源技术有限公司
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：上述方法包括：获取历史负荷数据和对应的历史条件数据；对所述历史负荷数据和所述历史条件数据进行预处理，得到样本数据集；对所述样本数据集中样本数据进行训练得到训练结果，并剔除其中异常的训练结果；对样本数据集中样本数据进行归一化处理并输入初始预测模型，所述初始预测模型是对所述样本数据集中样本数据进行训练得到的；采用支持向量机为算法得到负荷预测模型。
电力用户负荷预测模型建立方法装置设备存储介质

[发明专利]预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及存储介质-CN202310580088.8在审
发明人：张传捷;俞飞阳;李隋凯;谢宗哲 -专利权人：哪吒港航智慧科技（上海）有限公司
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开一种预测模型训练方法、预测方法、装置、设备及存储介质，所述训练方法包括获取N条历史数据，其中历史数据均包括历史特征数据及历史配载量数据；基于N条历史数据构建样本数据集，并将样本数据集划分为训练样本数据集和测试样本数据集；构建配载量预测模型，配载量预测模型包括M个回归树模型；利用训练样本数据集中的样本对配载量预测模型进行训练，得到目标配载量预测模型。
预测模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]模型训练方法和装置、行为预测方法和装置、设备、介质-CN202210582876.6在审
发明人：殷子墨 -专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取样本用户的样本数据；样本数据包括样本基本信息和样本行为数据，样本数据包括历史行为、历史次数、历史时间；并根据历史时间进行时段分类，得到至少两个预设时段；计算每一历史行为的历史占比；历史占比是在其中一个预设时段实施历史行为的历史次数与在所有预设时段实施历史行为的历史次数总和之间的比值；根据历史占比计算行为评估值；行为评估值用于评估样本用户的行为规律性；根据行为评估值从样本数据筛选出训练样本；根据训练样本进行模型训练，得到行为预测模型。
模型训练方法装置行为预测设备介质

[发明专利]复杂工业过程工况监测和分类方法-CN201811360326.X有效
发明人：黄科科;阳春华;周龙飞;陈晓方;谢永芳;桂卫华 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-11-15 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/28 文献下载
摘要：所述方法包括：获取历史正常样本数据；并采用多字典学习方法对所述历史正常样本数据进行训练，得到历史正常样本数据中纯净数据对应的第一字典和第一稀疏编码，以及基于工况的噪声数据对应的第二字典和第二稀疏编码；之后根据历史正常样本数据中纯净数据对应的第一字典和第一稀疏编码，以及基于工况的噪声数据对应的第二字典和第二稀疏编码，确定所述历史正常样本数据的阈值；进而监测所述纯净数据的二范数的平方或噪声数据的二范数的平方是否超过所述历史正常样本数据的阈值。
复杂工业过程工况监测分类方法

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