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[发明专利]一种面向百万千瓦超超临界机组制粉系统报警管理的因果网络构建方法-CN202010269592.2有效
发明人：孟瑜炜;王豆;张震伟;郭鼎;田畅;赵春晖 -专利权人：浙江浙能技术研究院有限公司;浙江大学
申请日： 2020-04-08 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G08B21/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向百万千瓦超超临界机组制粉系统报警管理的因果网络构建方法，包括：步骤1、根据制粉系统结构进行分布式划分，划分出各个子设备变量组；步骤2、数据预处理；步骤3、粗糙图构建；步骤4、精细图构建；步骤5、因果网络图的修剪；步骤6、因果网络参数的确定。本发明的有益效果是：结合系统级分布式思想，基于数据驱动，将过程变量按照设备功能分组，对每个设备分别建模，解决大型系统因果关系挖掘困难的问题；确定性系统的角度解决了非线性工业过程中的因果关系识别问题，不涉及样本分布问题此外，在因果定向性的识别中，考虑了因果传播的时滞效应，可以识别因果链中的间接因果关系。
一种面向百万千瓦临界机组制粉系统报警管理因果网络构建方法

[发明专利]一种基于生成式贝叶斯因果网络的汽车故障分析方法-CN202011545177.1在审
发明人：廖军;叶婷;刘礼;邓正巧;李小虎 -专利权人：重庆大学
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于生成式贝叶斯因果网络的汽车故障分析方法，步骤为：1)获取汽车故障数据。2)建立汽车故障代表性样本子集；3)建立特征选择模型HSIC Lasso；4)构建生成式贝叶斯函数因果网络模型；5)将特征向量集v输入到生成式贝叶斯因果网络模型中，输出因果有向图；6)计算因果有向图的模型评估指标，若模型评估指标满足要求，则输出当前因果有向图，否则，更新生成式贝叶斯因果网络模型的权重和偏移，并返回步骤5)；本发明提出一种直观、有效的汽车故障分析方法，建立更加快速、准确、方便的汽车故障因果分析方法
一种基于生成式贝叶斯因果网络汽车故障分析方法

[发明专利]基于边际因果先验知识约束的循证医学推理方法及系统-CN202310517895.5在审
发明人：薛付忠;俞一凡;胡锡峰;张琪;张健;屈静;邵敬毅;冯俊智;王履昊 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本发明公开一种基于边际因果先验知识约束的循证医学推理方法及系统，包括：获取待分析疾病相关的危险因素以及危险因素相关的先验知识；以危险因素为节点构建完全无向图，以先验知识为约束，确定危险因素间的边际因果关系，从而构建因果网络图，以此得到待分析疾病的循证医学推理结果。将边际因果先验作为因果网络结构中的约束条件，把边际因果先验关系和基于数据的条件独立性检验相结合，对若干个疾病相关的危险因素判断边际因果关系，从而确定与疾病直接相关的因素和与疾病相关但不存在直接因果关系的中间变量
基于边际因果先验知识约束医学推理方法系统

[发明专利]一种基于图选择注意机制的高维谣言文本因果发现方法-CN202211555785.X在审
发明人：李晓希;林达真;朱多朵;曹冬林 -专利权人：厦门大学
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：一种基于图选择注意机制的高维谣言文本因果发现方法，属于自然语言处理领域。针对现有的谣言检测忽略事件实体间的因果关联的问题，以谣言文本数据为研究对象，针对谣言文本的高维变量问题，采用HSIC Lasso特征选择方法恢复初始图骨架，优化谣言因果模型的图搜索过程，同时针对谣言因果变量间语义信息被忽略的问题，在谣言因果发现过程中引入图选择注意机制。实验证明能进一步提升高维变量场景下的谣言因果发现精度，并且在包含语义信息的谣言数据上有更加突出的表现。在谣言文本上发现的谣言因果关系可以实现通过因果知识及时判别出谣言。
一种基于选择注意机制谣言文本因果发现方法

[发明专利]一种基于生成因果解释模型的城市数据预测方法-CN202310497666.1有效
发明人：邓攀;赵宇;闫洁;刘俊廷;汪慕澜 -专利权人：北京航空航天大学;北京市西城区科学技术和信息化局（北京市西城区大数据管理局）
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于城市数据的预测或优化技术领域，具体公开了一种基于生成因果解释模型的城市数据预测方法，所述生成因果解释模型包括外生变量、时空条件父变量、受控因果转移函数和时空混合函数，通过从观测数据中推断出模型外生变量，因果描述子，时空条件父变量等因果隐变量并拟合受控因果转移函数和时空混合函数等相应函数后，基于模型预测城市级时空数据，本发明可以将城市复杂系统的观测数据分解为具有物理含义的因果描述子，在稳定的因果结构影响下
一种基于生成因果解释模型城市数据预测方法

[发明专利]因果事理图谱的构建方法、装置及相关设备-CN202110875362.5在审
发明人：张炜 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请涉及数据处理技术，提供一种因果事理图谱的构建方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取预先存储于数据库中的目标文本；解析所述目标文本，得到短期事件文本集与长期事件文本集；确定所述短期事件文本集与所述长期事件文本集中的事件关系，得到初始因果事件对；预处理所述初始因果事件对，得到目标因果事件对；根据所述目标因果事件对构建因果事理图谱。本申请能够提高因果事理图谱构建的准确性，可用于智慧城市的各个功能模块中，促进智慧城市的快速发展。
因果事理图谱构建方法装置相关设备

[发明专利]基于因果知识的业务处理方法、装置以及设备-CN202210752826.8在审
发明人：王昊文;彭从阳;李玉娇 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了基于因果知识的业务处理方法、装置以及设备。方案包括：确定业务对象相关的多个特征；根据所述业务对象的待预测指标，确定各所述特征的因果知识，所述因果知识反映了对应的特征与所述待预测指标之间的因果关系；根据所述因果知识，生成包含了用于表示各所述特征的节点的因果图；根据所述多个特征的值和所述因果图，生成所述节点的嵌入向量；根据所述嵌入向量，对所述业务对象的所述待预测指标的值进行预测；根据所述预测的结果进行相应的业务处理。
基于因果知识业务处理方法装置以及设备

[发明专利]一种气象环境因素与农业干旱因果推断方法-CN202211649973.9在审
发明人：金子龙;周浩;马廷淮;荣欢 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-12-21 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种气象环境因素与农业干旱因果推断方法，首先通过CEGAN对抗生成未知混淆变量的代理变量，然后根据领域调研构建特征变量的因果关系图，利用DoWhy的因果识别机制识别验证因果关系，根据数据和因果图本发明能够避免深度学习项目中单纯关注缺少因果关系的粗糙关联性，分析特征之间的因果关联强度，可用于预测任务的特征选择，降低了算法复杂度的同时，加强了特征选择的物理可解释性。
一种气象环境因素农业干旱因果推断方法

[发明专利]一种数据处理方法、系统及存储介质-CN202310845753.1在审
发明人：张能斌;杨威 -专利权人：荣耀终端有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法、系统及存储介质，能够提高因果样本构建效率。该数据查询方法包括：获取用于训练事件预测模型的多个因果样本的结构特点信息；根据因果样本的结构特点信息，设置因果样本的属性；因果样本中，用户标识的属性是字符串，事件发生时刻的属性是时间戳以及事件内容的属性是对象因果样本的属性用于确定设备事件对应的多个特征项中的每个特征项的存储类型。
一种数据处理方法系统存储介质

[发明专利]工业厂房中的决策支持-CN202210368989.6在审
发明人：迪夫亚谢尔·沙马;本杰明·克洛珀;马克·盖特勒;大卫·齐奥布罗;西蒙·林格;巴勃罗·罗德里格斯;马蒂亚斯·伯宁;鲁本·鲍里森;马塞洛·迪克斯;贝内迪克特·施密特;海迪尔·阿布夸克;阿扎姆·穆扎法尔·科特里瓦拉;西尔维亚·马克齐;詹斯·多佩尔哈默;钱德里卡·凯·尔;加亚特里·戈帕拉克里希南 -专利权人： ABB瑞士股份有限公司
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：决策支持系统被配置为：获取对因果假设进行建模的因果图，因果假设与工业厂房中的变量之间的条件相关性有关；获取与工业厂房的操作有关的观察数据；以及使用因果图和观察数据来执行因果推断，以估计与在工业厂房操作时做出决策有关的至少一个因果效应
工业厂房中的决策支持

[发明专利]电力系统多部门运营指标间的因果关系检验方法与系统-CN201911117792.X在审
发明人：冯昊;孙秋洁;杨云露;叶玲节;劳咏昶;胡嘉骅;杨侃;文凡 -专利权人：国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
申请日： 2019-11-15 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种电力系统多部门运营指标间的因果关系检验方法与系统。本发明分别从电网公司的不同专业的数据库中取出各个部门的同一时间段的指标数据，采用格兰杰因果关系检验理论检验统计意义上的因果关系；然后得到所有业务部门指标间的非因果强度系数，按照设定阀值，取小于阀值的所有指标对，这些指标对就是包含格兰杰因果关系的指标对，并将这些指标对的统计数据提交数据库。本发明运用格兰杰因果关系检验模型进行计算，得到不同专业各部门间的指标非因果强度，并通过筛选方案，找出因果性强的指标对。
电力系统部门运营指标因果关系检验方法系统

[发明专利]fMRI数据分析动态因果模型构建方法、装置及存储介质-CN202111238951.9在审
发明人：戴培山;欧奕琳 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种fMRI数据分析动态因果模型构建方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取大脑fMRI图像数据并进行预处理；从预处理后的大脑fMRI图像数据中选取感兴趣区域；采用GreedyEC算法对构建的fMRI数据分析动态因果模型进行模型空间搜索，得到第一全局最优fMRI数据分析动态因果模型；采用GreedyROI算法对构建的fMRI数据分析动态因果模型进行模型空间搜索，得到第二全局最优fMRI数据分析动态因果模型；使用贝叶斯模型比较两个全局最优fMRI数据分析动态因果模型，得到总体最优fMRI数据分析动态因果模型。仅需少量的先验知识的前提下即可构建最优的fMRI数据分析动态因果模型，降低DCM分析的门槛。
fmri 数据分析动态因果模型构建方法装置存储介质

[发明专利]整车零件仿真的非因果方程的报错追溯方法、装置及设备-CN202311145760.7在审
发明人：吴志新;蒋荣;候奔;张强;何绍清;张凌翔;程旭;张鹏 -专利权人：中汽数据（天津）有限公司;中汽数据有限公司
申请日： 2023-09-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请提供一种整车零件仿真的非因果方程的报错追溯方法、装置及设备，属于仿真计算领域，该方法包括：将燃料电池模型仿真的非因果方程组转化因果方程组；确定所述因果方程组中因果方程的变量的计算顺序；根据所述计算错误的变量值确定待追溯变量，并根据所述待追溯变量的计算顺序追溯发生错误的初始变量和该初始变量对应的初始计算方程；根据所述转化的关系查找所述初始变量和初始计算方程对应的非因果方程，并进行错误修改。本申请通过获取非因果方程转换为因果方程的变量的计算顺序和计算值，直接推导至实际发生错误的变量，有效的降低了仿真计算错误分析和排查的难度。
整车零件仿真因果方程追溯方法装置设备

[发明专利]用于识别平坦片材工艺模型的最优闭环输入设计-CN201780016127.4有效
发明人：卢秋岗;B.戈帕卢尼;M.福布斯;J.巴克斯特伦;G.杜蒙;P.洛温 -专利权人：霍尼韦尔有限公司
申请日： 2017-02-22 - 公布日： 2020-09-15 - 主分类号： D21F7/00 文献下载
摘要：使用非因果标量传递函数用于稳态CD工艺模型和控制器模型避免了与CD工艺相关的大尺寸问题。这些非因果传递函数可以由因果传递函数表示，其在输出谱意义上等效于非因果传递函数。基于这些因果等效模型，提出了一种闭环最优输入设计框架。CD致动器沿横向在两侧都具有响应，这可以被视为非因果行为。基于闭环CD工艺的非因果建模，在闭环最优输入设计框架中演示和开发了执行非因果建模的技术。
用于识别平坦工艺模型最优闭环输入设计

[发明专利]一种基于局部格兰杰因果分析的因果网络学习方法-CN202111304900.1在审
发明人：马德伟;韩敏;秦晓梅;许侃;王钧 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2021-11-05 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明属于数据挖掘领域，提出了一种基于局部格兰杰因果分析的因果网络学习方法。本发明先将采集到的数据进行预处理，对缺失数据采用平均值插补方法进行补全。最后建立基于局部格兰杰因果分析的因果网络学习算法，实现准确探究变量间因果关系的目的，同时展现不同变量间的动态因果关系曲线，以达到定量、明确地分析系统间各变量间的因果关系。
一种基于局部格兰杰因果分析网络学习方法