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[发明专利]输气管道的管输参数调整方法及装置-CN202010337537.2有效
发明人：江玉友;张杰;高继江;蒲镇东;蔡婷;王浩宇 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：由于第一管输能耗模型是基于大量的历史样本数据训练得到的，因此通过第一管输能耗模型生成的目标管输能耗的准确性较高，可以确保匹配得到目标历史样本数据的准确性较高，从而可以确保采用目标历史样本数据中的管输参数的样本数据对输气管道进行调整后
输气管道参数调整方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的航标漂移智能预测方法-CN202110648282.6在审
发明人：潘明阳;赵丽宁;李增辉;李邵喜;李超;郝江凌;胡景峰;刘宗鹰;张若澜;孙慧;李航琪 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的航标漂移智能预测方法，涉及航标漂移预测技术领域，该方法包括：获取样本数据，并对样本数据进行预处理；其中，样本数据包括航标历史位置数据和水位历史数据；基于预处理后的样本数据构建时间序列；利用时间序列反映出的航标运动规律建立并训练航标漂移预测模型；所述航标漂移预测模型包括用于提取时间序列中的时序特征的门控循环单元和用于对时间序列的各时间步赋予不同权重的注意力机制；输入航标预设个时刻数据本发明基于深度学习的方法从大量航标、水位历史数据中学习时序特征，通过考虑水位因素影响和添加注意力机制进一步提高了模型预测精度。
一种基于深度学习航标漂移智能预测方法

[发明专利]基于多应力影响的电能表计量误差预测方法、系统及装置-CN202110585524.1在审
发明人：代燕杰;董贤光;荆臻;陈祉如;郭亮;李哲;王者龙;杜艳;徐新光;郭红霞;王清;王平欣;张志;朱红霞;李琮琮;郑雪;刘潇;王婷婷 -专利权人：国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）;国网山东省电力公司电力科学研究院;国网山东省电力公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多应力的电能表计量误差预测方法、系统及装置，所述基于多应力的电能表计量误差预测方法包括：获取电能表的样本数据；所述样本数据包括多组对应的历史环境数据、历史电流数据、历史功率因数以及历史计量误差数据，历史环境数据包括历史温度数据和历史湿度数据；根据样本数据对BP反向传播神经网络进行训练，得到电能表误差估计模型；基于电能表误差估计模型，根据电能表的现场环境数据、电流数据和功率因数，得到电能表现场计量误差
基于应力影响电能表计量误差预测方法系统装置

[发明专利]基于XGBoost的风险评估方法、装置和电子设备-CN202011134326.5在审
发明人：胡晓悦;张涵 -专利权人：上海淇玥信息技术有限公司
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-02-09 - 主分类号： G06Q20/40 文献下载
摘要：该方法包括：获取历史样本数据，确定正、负样本，所述历史样本数据包括用户社交数据、用户关联人数据和欺诈数据；基于所获取的历史样本数据，提取风险特征变量，并建立训练数据集和验证数据集；根据筛选规则，筛选风险特征变量；使用XGBoost算法，构建风险识别模型，并使用训练数据集进行训练；获取当前用户的用户社交数据和用户关联人数据，使用风险识别模型计算该用户的风险评估值；基于所述用户的风险评估值，判断是否触发预警机制。
基于 xgboost 风险评估方法装置电子设备

[发明专利]舆情识别模型训练方法、系统以及舆情风险监测方法和系统-CN202110563119.X有效
发明人：范芳芳;陈娟 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-05-24 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本说明书提供的舆情识别模型训练方法、系统以及舆情风险监测方法和系统，能够基于历史时间周期对多个历史内容数据基于时间维度进行划分，将多个历史数据划分为多个样本数据，并基于多个样本数据训练舆情识别模型。每个样本数据中包括多个样本内容数据。因此，训练得到的舆情识别模型能够识别出由多个内容数据相机结合引发的舆情风险。在进行舆情风险监测时，所述舆情风险监测方法和系统能够将目标时间窗口内的多个目标内容数据相结合作为一个目标舆情数据，并通过训练好的舆情识别模型对目标舆情数据进行识别，以识别出多个目标内容数据结合后是否存在舆情风险
舆情识别模型训练方法系统以及风险监测

[发明专利]一种网络防御方法及装置-CN202211338686.6在审
发明人：李阳;袁帅;黄俊 -专利权人：绿盟科技集团股份有限公司;北京神州绿盟科技有限公司
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络防御方法及装置，包括：获取目标网络中各终端的历史数据；再根据历史数据分析出历史数据中的恶意样本数量；然后根据恶意样本数量计算待部署蜜罐数量；其中，待部署蜜罐数量与恶意样本数量正相关；以此增加部署蜜罐的灵活性和与恶意样本的相关性，实现自动化的部署蜜罐，提高对目标网络部署蜜罐的效果，增加网络防御的准确性，避免网络资源的浪费。
一种网络防御方法装置

[发明专利]分类模型训练方法以及装置-CN202210635079.X在审
发明人：鲍梦瑶;刘佳伟;章鹏;张谦;贾茜 -专利权人：蚂蚁区块链科技（上海）有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供分类模型训练方法以及装置，其中所述分类模型训练方法包括：获取训练样本数据以及目标样本标签，并根据所述训练样本数据以及所述目标样本标签训练获得中间分类器，其中，所述训练样本数据包括目标项目的历史待审核项目数据，将所述训练样本数据及所述目标样本标签输入所述中间分类器，获得所述训练样本数据对应的样本测试结果，根据所述样本测试结果，确定所述训练样本数据的训练样本标签，根据所述训练样本数据以及所述训练样本标签，训练获得目标分类模型，其中，所述目标分类模型用于对所述目标项目的待审核项目数据进行分类，并输出对应的分类结果，所述分类结果用于确定所述待审核项目数据的合规审核结果。
分类模型训练方法以及装置

[发明专利]宽带用户真实性判断模型的训练方法、装置及设备-CN202011262323.X在审
发明人：杨抒怡;余晨;李冰;侯旻;杨猛;陶涛;徐海勇;郑巧琼 -专利权人：中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-11-12 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种宽带用户真实性判断模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取多个用户的历史宽带业务数据；采用预设算法处理历史宽带业务数据，以生成多个训练样本数据；对于每个训练样本数据，分别执行以下操作：将训练样本数据输入XGBoost模型，以训练XGBoost模型；在不满足预设训练停止条件的情况下，应用网格搜索GridsearchCV调整XGBoost模型的参数；返回将训练样本数据输入XGBoost
宽带用户真实性判断模型训练方法装置设备

[发明专利]内容推荐方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品-CN202111322434.X在审
发明人：徐华鹏 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06Q30/0251 文献下载
摘要：该方法包括：获取样本数据集中的历史帐号与历史推荐内容作为样本数据，两者之间标注有互动数据；将样本数据输入概率预测模型，输出得到概率预测结果；通过数据分类模型提取样本数据的数据特征；将样本数据输入时长预测模型，输出得到时长预测结果；基于互动数据确定概率预测损失和时长预测损失，融合得到预测损失；基于预测损失对概率预测模型进行训练，得到目标预测模型。
内容推荐方法装置设备存储介质计算机程序产品

[发明专利]批处理策略的确定方法、装置、设备、介质及程序产品-CN202210240731.8在审
发明人：孟张伟;黄紫香;孔繁轩;石朝雨;董士惜;刘哲 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F16/23 文献下载
摘要：本公开提供了批处理策略的确定方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及数据处理技术领域，尤其涉及地图技术领域。具体实施方案为：确定待处理的第一批处理策略，第一批处理策略用于对地图数据进行批量处理；确定多个历史任务，历史任务中包括初始地图数据和目标地图数据，目标地图数据为对初始地图数据处理后的地图数据；根据批处理策略，在多个历史任务中确定多个样本数据，样本数据包括样本初始地图数据和样本目标地图数据，样本目标地图数据为对样本初始地图数据处理后的地图数据；根据多个样本数据对第一批处理策略进行验证处理及更新处理，得到第一批处理策略对应的目标批处理策略
批处理策略确定方法装置设备介质程序产品

[发明专利]金融风险模型生成方法、装置及电子设备-CN201910921681.8在审
发明人：王鹏;高明宇;张潮华;郑彦 -专利权人：北京淇瑀信息科技有限公司
申请日： 2019-09-27 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：获取多个历史用户的金融数据，所述金融数据中包括金融风险状态；根据所述金融风险状态将所述多个历史用户分别分入正样本用户集合或负样本用户集合；对正样本用户集合和负样本用户集合中的历史用户的金融数据进行筛选以生成正样本子集合和负样本子集合；以及基于所述正样本子集合和负样本子集合对机器学习模型进行训练以生成金融风险模型。本公开的一种金融风险模型生成方法、装置、电子设备及计算机可读介质，能够对样本数据进行筛选，生成更加精确的样本数据集合，进而通过精确的样本数据集合对机器学习模型进行训练，生成金融风险模型。
风险模型负样本子集合金融数据历史用户样本数据用户集合正样本金融计算机可读介质机器学习模型集合电子设备风险状态筛选样本用户对正

[发明专利]基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法-CN202210713062.1在审
发明人：施敏达;慈松;胡景博;王子毅;仲立军;张从佳;王征;陈爱琢;唐锦江;陈悦;陆竑;周杨林;张腾;张明;金艳;谢知非;俞涯;刘智全;周浩;王运方;赵俊;许明敏;顾君佳;沈昊骢;任宝平;黄震宇;吴媖;杜斌;徐晨;赵彦旻;胡喆 -专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;嘉兴恒创电力集团有限公司华创信息科技分公司;山东云储新能源科技有限公司
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，基于历史数据校验的改进单粒子电化学模型建模方法，包括以下步骤：S1，采集样本数据并对样本数据进行历史数据校验；S2，设置SPM参数并进行数据预处理解决了现有的电池模型不能准确追踪电池的荷电状态并估计其寿命的问题，本发明中，采集样本数据并筛选后，完成历史数据校验，经过校验后的数据再由SPM验证后用以建立映射模型，最终替换SPM建立模型，本发明的方法大大提升了模型准确性
基于历史数据校验改进粒子电化学模型建模方法

[发明专利]基于机器学习的样本异常检测方法、装置、设备及介质-CN202111015957.X在审
发明人：徐啸;李晓宇;孙瑜尧 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，揭露一种基于机器学习的样本异常检测方法，包括：获取样本数据在历史训练过程中所形成的离线损失序列；利用携带有类别标签的样本数据训练用于分类任务的主网络；使用所述离线损失序列训练子网络以对所述样本数据进行权重赋值，并更新所述主网络以及子网络的权重参数；响应于目标样本数据的异常检测指令，根据更新后子网络构建的异常检测模型，对目标样本数据中的类别标签进行异常检测。本发明能够准确检测出样本数据中的异常情况，提高针对样本数据所训练模型的分类效果。
基于机器学习样本异常检测方法装置设备介质

[发明专利]电费缴纳预测模型训练系统和电费缴纳预测模型-CN202110700855.5在审
发明人：王波;县泽宇;王宁;郭飞;罗英汉;侯小娥;张治民;路杰;蔡冰;罗杨;魏文婷;王亮 -专利权人：国网宁夏电力有限公司吴忠供电公司
申请日： 2021-06-22 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：包括：历史数据获取模块，用于获取每个用户电费缴纳的历史数据；历史数据包括用户针对当前月份之前的多个月份中每个月份的缴费金额和缴费时间；数据扩展模块，用于对历史数据进行扩展，得到多维度样本数据；其中，多维度样本数据包括扩展数据和历史数据，扩展数据包括用户在多个月份中的电费缴纳金额一般值和电费缴纳金额极值，以及用户在多个月份中的电费缴纳时间一般值和电费缴纳时间极限值；训练模块，用于利用多维度样本数据对预设模型进行多次训练，得到电费缴纳预测模型
电费缴纳预测模型训练系统

[发明专利]面向加工质量预测的数字孪生模型工况自适应方法及系统-CN202110987193.4在审
发明人：鲍劲松;沈慧;刘世民;孙学民;许敏俊;丁志昆;顾星海 -专利权人：东华大学
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：所述方法包括获取任一历史工况下的质量预测模型、当前工况下的时序数据和影响因素，根据当前工况下的部分获取时段的力信号和振动信号对任一历史工况下的机理模型进行更新得到当前工况下的机理模型；采用当前工况下的机理模型对当前工况下的时序数据进行处理得到当前工况的样本数据；根据当前工况的样本数据和其他的样本数据确定待迁移模型；当影响因素的加权和小于设定阈值时，根据当前工况的样本数据对待迁移模型进行更新；反之，则根据目标定量数据和当前工况的样本数据对待迁移模型进行更新。
面向加工质量预测数字孪生模型工况自适应方法系统

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