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[发明专利]一种基于改进YOLOv3的绝缘子故障检测方法-CN202110422085.2在审
发明人：刘传洋;刘景景;孙佐;徐华结;陈林 -专利权人：池州学院
申请日： 2021-04-20 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进YOLOv3的绝缘子故障检测方法，涉及目标检测技术领域，包括以下步骤：S1、采集输电线路巡检航拍图像，制作绝缘子故障图像集；S2、遍历图像集，使用图像标注软件对每张图像中绝缘子故障位置进行标注，制得数据集；S3、将数据集划分为训练数据集和测试数据集；S4、对步骤S2得到的绝缘子故障数据集进行预测框计算；S5、建立基于改进YOLOv3的绝缘子故障检测模型；S6、进行网络设置，重复迭代训练，得到训练好的绝缘子故障检测模型；S7、将测试数据集图像输入到步骤S6训练好的绝缘子故障检测模型进行性能测试，输出检测结果。本发明能够在复杂环境下有效地检测绝缘子故障，具有较高的检测准确率和召回率。
一种基于改进 yolov3 绝缘子故障检测方法

[发明专利]数据处理方法及相关装置-CN202211729784.2在审
发明人：陈举贤 -专利权人：深圳融昕医疗科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F3/06 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种数据处理方法及相关装置，所述方法包括：接收待存储数据集，所述待存储数据集中包括多个待存储数据，所述待存储数据对应的存储空间大于2字节；将所述待存储数据集进行拆分处理，得到第一子待存储数据集和第二子待存储数据集，所述第一子待存储数据集中的元素为所述待存储数据集中的多个待存储数据中的第一个待存储数据和第二个待存储数据；对所述第二子待存储数据集中的待存储数据进行数据压缩处理，以得到压缩处理后的第二子待存储数据集，所述压缩处理后的第二子待存储数据集中的待存储数据对应的存储空间包括1字节；将所述第一子待存储数据集和所述压缩处理后的第二子待存储数据进行存储，能够对第二子待存储数据集中的待存储数据进行高强度压缩，从而提升数据压缩的效率，减少压缩后的数据在存储时占用的内存空间。
数据处理方法相关装置

[发明专利]结合RPA和AI的表单填报方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210147414.1在审
发明人：程飞 -专利权人：来也科技（北京）有限公司
申请日： 2022-02-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F40/174 文献下载
摘要：该方法包括：获取综合业务数据集，其中，综合业务数据集中包括公共数据集及多个子业务系统分别对应的子业务数据集；向每个子业务系统分别发送对应的子业务数据集，以使子业务系统的RPA机器人根据子业务数据集中的业务数据填写子业务表单；向每个子业务系统分别发送公共数据集，以使子业务系统的RPA机器人从公共数据集中提取各自需要的业务数据，并填写子业务表单。本申请结合RPA及AI技术，实现了通过公共数据集向不同的业务系统发送需要共享的业务数据，使用户无需向不同的业务系统重复填报相同的数据，不仅节省了人力和时间，而且提高了业务的办理效率。
结合 rpa ai 表单填报方法装置电子设备存储介质

[发明专利]运算结果的确定方法和装置、存储介质及电子装置-CN202210130575.X在审
发明人：杜心达 -专利权人：兴业消费金融股份公司
申请日： 2022-02-11 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本发明公开了一种运算结果的确定方法和装置、存储介质及电子装置，其中，上述方法包括：通过预设方式将待处理的数据集划分为多个子数据集；在进程池中将多个子数据集分配给对应的多个子进程，其中，多个子进程用于处理多个子数据集；在多个子进程中的任一子进程处理完成任一子进程对应的子数据集的情况下，将任一子进程对应的子数据集的运算结果保存至目标存储区域；在多个子数据集均被处理完成的情况下，根据目标存储区域中保存的多个子数据集分别对应的多个运算结果确定数据集对应的目标结果，采用上述技术方案，解决了通过回调函数无法对子进程的不可序列化的运算结果进行处理，进而导致无法得到待处理的数据集的运算结果。
运算结果确定方法装置存储介质电子

[发明专利]一种基于多分类思想的海面小目标检测方法-CN202111654211.3在审
发明人：薛安克;毛克成;张乐;孔亚广;王俊宏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：海面小目标检测中，海杂波数据远远多于目标数据，存在类别非均衡问题。因此，提出一种基于多分类思想的海面小目标检测方法。该方法通过划分海杂波数据集，使得划分后的海杂波子数据集中的训练样例数目与目标数据集的训练样例数目均衡，借鉴多分类思想中“一对一”的概念，将海杂波子数据集与目标数据集一一配对作为子训练集，通过该子训练集来构造子分类器，子分类器的选择可视情况而定，根据子分类器的输出结果进行综合判断，该算法不改变海杂波样本的总体分布，避免了采样法带来的偶然性，又不需要人工仿真目标数据，提高了分类精度。
一种基于分类思想海面目标检测方法

[发明专利]基于正则化动态集成的不平衡数据分类方法-CN201910542741.5在审
发明人：雒瑞森;王琛;孙超;徐耀;涂海燕;余勤;龚晓峰 -专利权人：四川大学
申请日： 2019-06-21 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于正则化动态集成的不平衡数据分类方法，包括依次进行的以下步骤：将测试数据集分离，生成K个高斯分布的混合高斯模型；生成子数据集，具体为：每个高斯质心生成两个不同的子数据集，第一个子数据集的大小为多数数据的基数除以高斯质心的数量，另一个也包含多数实例，其大小等于少数实例的数量；将第二类子数据集与从集合中随机选择的个多数实例组合；将两个生成的多数数据集与少数数据集Xk组合，将第一类子数据集中被视为噪声的实例移除；基于每个子数据集生成多个子分类器，并构建各个子分类器；将子分类器线性组合；确定分类结果。本发明能降低关于数据量的计算复杂度，减轻了过拟合现象，能减小训练数据偏差，提升算法稳定性。
数据集子数据集动态集成数据分类子分类器正则化高斯质心混合高斯模型测试数据集计算复杂度算法稳定性分类结果高斯分布随机选择线性组合训练数据分类器生成子数据量子数据构建减小拟合移除噪声集合基数

[发明专利]电气模型参数的辨识方法及装置-CN202110148955.1有效
发明人：赵腾起;任展辉;陈顺达 -专利权人：智光研究院（广州）有限公司
申请日： 2021-02-03 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G01R31/367 文献下载
摘要：本申请公开了电气模型参数的辨识方法和装置，其方法包括：将混合动力脉冲能力特性HPPC实验数据转化成可识别的数据集；根据预设间隔将数据集分割为多个子数据集；将各子数据集分别分割为阶段数据集；根据各阶段数据集与HPPC实验不同阶段的对应关系，从各阶段数据集确定出各子数据集对应的电气模型参数特征值；根据电气模型参数特征值确定各子数据集对应的电气模型参数；汇总各子数据集对应的电气模型参数，得到电气模型参数。本申请的方法具有自动化、批量化、处理速度快的特点，普适性强，可兼容不同厂家、不同型号的电池系统，显著提供了对电气模型参数的辨别效率；且数据及结果方便管理和维护。
电气模型参数辨识方法装置

[发明专利]区块链上的机器学习-CN201980027933.0在审
发明人： K.辛格拉;J.博斯;S.M.卡塔里亚 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：根据实施例，提供了电子设备，包括：存储器，储存指令；和至少一个处理器，被配置为执行该指令以：响应于输入，识别要被处理以响应于该输入的数据集；将该数据集划分为多个子数据集；识别处理至少一个子数据集的至少一个电子设备；将至少一个子数据集分配给至少一个电子设备以处理至少一个子数据集；以及从至少一个电子设备接收经处理的至少一个子数据集的至少一个输出，以生成对该输入的响应。
区块机器学习

[发明专利]一种数据划分方法、系统、设备及计算机可读存储介质-CN202310526511.6有效
发明人：曹其春;董刚;胡克坤;晁银银;王斌强;杨宏斌 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据划分方法、系统、设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域，获取目标数据集；基于数据的标签信息将目标数据集划分为第一数据集及第二数据集；基于数据的特征信息将第一数据集划分为目标数量的初始子数据集；确定各个初始子数据集的中心数据；确定第二数据集中至少一个第二数据与至少一个中心数据间的关联等级，关联等级基于第二数据与中心数据间关联的数据个数确定；对于第二数据，将与第二数据对应且等级最低的关联等级作为第二数据的目标关联等级，将第二数据划分至目标关联等级对应的中心数据所在的初始子数据集中，得到目标子数据集；实现了对目标数据集进行特征信息均衡及关联均衡的划分，数据划分效果好。
一种数据划分方法系统设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于抽样的大数据交易系统及方法-CN202110213685.8在审
发明人：杨矫云;任振宇;王俊达;李廉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于抽样的大数据交易系统及方法，所述系统至少包括数据交易模块和至少一个终端，所述数据交易模块以启发式抽样的方式抽取与原始数据集的联合概率分布同一性的至少一个子数据集，其中，所述数据交易模块基于卡方检验来检测所述子数据集每个属性的条件概率分布，从而输出符合预设条件的子数据集。本发明基于两个评分函数，使用卡方检验保证抽取出的子数据集与原始数据集的条件概率分布无显著差异，进而保证两者的联合概率分布无显著差异。同时，可以大幅降低数据集的样本量。
一种基于抽样数据交易系统方法

[发明专利]一种基于混合深度学习模型的空气质量预测方法-CN202210948773.7在审
发明人：徐洪珍;宋文琳;韦诗玥;王强 -专利权人：东华理工大学
申请日： 2022-08-09 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于空气质量监测技术领域，具体涉及一种基于混合深度学习模型的空气质量预测方法，其包括以下步骤：(1)构建空气质量预测数据集，并对空气质量数据进行预处理；(2)将预处理后的空气质量数据集分解为多个相互独立的固有模态函数IMF子数据集和一个残差子数据集；(3)对上述固有模态函数IMF子数据集和残差子数据集进行特征选择，选取有利于预测的子数据集并进行重构，获得优化后的空气质量数据集；(4)采用三层双向长短期记忆神经网络BLSTM与自注意力机制以串联的方式，构建一个深层深度学习BALSTM模型；(5)将优化后的空气质量数据集输入到构建的模型中进行学习、预测，得到最后的空气质量预测结果。
一种基于混合深度学习模型空气质量预测方法

[发明专利]检索方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211403340.X在审
发明人：裘钢 -专利权人：索意（浙江）信息技术有限公司
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：该方法包括：接收用户输入的搜索操作指令，搜索操作指令与关注数据相关联；根据搜索操作指令确定第一专利数据集；根据模板文件对第一专利数据集进行检索分组，以得到多个树状数据结构子分组，树状数据结构子分组包括一个或多个树状数据结构节点，模板文件为树状数据结构检索分组文件，多个树状数据结构子分组中每个树状数据结构子分组分别对应模板文件中的一组树状数据结构检索式；确定树状数据结构子分组所对应的专利数据集，专利数据集为按列表数据结构进行排列的数据集；对专利数据集进行语义分析，得到多个语义分组。
检索方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于对实时数据流和数据集进行数据运算的方法和装置-CN202010896403.4在审
发明人：朱时涛;申作军;郭旭波 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东尚科信息技术有限公司
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本申请公开了用于对实时数据流和数据集进行数据运算的方法和装置，具体实现方案为：响应于接收到运算请求，分别获取运算请求对应的待分析数据集和运算请求对应的实时数据流；对待分析数据集和实时数据流进行分区，生成各个子数据集和各个子数据流；将每个子数据集和与该子数据集相对应的子数据流加载至分区子线程对应的每个任务节点；响应于每个任务节点已加载完成，对该任务节点中的子数据流和子数据集执行预设的运算操作，生成该任务节点的运算结果；根据任务节点的数量和每个任务节点的运算结果该方案实现了一种对实时数据流和大型数据集进行分区后再进行关联计算的数据运算方法，保证了计算的准确性，提升了数据实时计算的效率。
用于实时数据流数据进行运算方法装置

[发明专利]一种基于贝叶斯网络的健康大数据抽验系统及方法-CN202110213684.3在审
发明人：杨矫云;任振宇;王俊达;李廉 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2021-02-23 - 公布日： 2021-05-18 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的健康大数据抽验系统及方法，所述系统至少包括抽验模块，所述抽样模块基于卡方检验来检测从原始数据集抽取的至少一个子数据集，并且基于卡方检验结果和与其连接的终端的预设条件来向所述终端发送匹配的子数据集，其中，所述子数据集是由所述抽样模块以启发式抽样的方式从原始数据集中抽取的。本发明基于两个评分函数，使用卡方检验保证抽取出的子数据集与原始数据集的条件概率分布无显著差异，进而保证两者的联合概率分布无显著差异。同时，可以大幅降低数据集的样本量。
一种基于贝叶斯网络健康数据抽验系统方法

[发明专利]基于MapReduce和数组的频繁项集挖掘方法和装置-CN201910464665.0有效
发明人：禤世丽 -专利权人：禤世丽
申请日： 2019-05-30 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例公开了基于MapReduce和数组的频繁项集挖掘方法，将数据集转换为二维数组；将二维数组分解成若干二维子数组；将若干二维子数组分配至至少两个并行执行挖掘频繁项集任务的节点上；每一节点挖掘二维子数组对应的子频繁项集并保留每个节点的非频繁项集；统计汇总各子频繁项集并合并非频繁项集，得到数据组的频繁项集。本发明只扫描一次数据库，把数据库转化为二维数组，减少数据库的扫描，缩短I/O时间；同时创造性的通过水平划分的方法将数组分解为更多的子数组，使用Hadoop平台的MapReduce编程模型，采用并行处理二维子数组的方法，即在若干节点并行的对子数组进行频繁项集的挖掘，使得本发明具有较好的加速比和可扩展性，适合对大数据集挖掘频繁项集。
基于 mapreduce 数组频繁挖掘方法装置