“样本企业”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果364648个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]训练模型的方法、命名实体识别方法和装置-CN202210082318.3在审
发明人：蔡青山;王永强 -专利权人：企知道网络技术有限公司
申请日： 2022-01-24 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种训练模型的方法、命名实体识别方法和装置，该模型训练方法包括：获取具有标记的样本集；将文本信息输入预训练的BERT模型，得到对应文本信息的特征向量；在特征向量中注入对抗扰动生成对抗样本；将对抗样本作为条件随机场的输入，将标注字符作为条件随机场的输出，以最大化真实标注序列的对数概率为目的训练条件随机场，以完成识别模型的训练。本申请由于在训练过程中增加对抗样本，从而能够增强字的语义表示，挖掘企业描述文本的局部特征以及字的多重语义信息，同时能够增强模型的稳健型和泛化能力，进而提高了中文企业主营产品命名实体识别的准确率、查全率和识别效率
训练模型方法命名实体识别装置

[发明专利]一种基于自监督表示学习的企业单位地址匹配方法及装置-CN202211600260.3在审
发明人：李莹;金路;汪陈笑;陈盼盼;邓静 -专利权人：浙江邦盛科技股份有限公司;杭州邦睿科技有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自监督表示学习的企业单位地址匹配方法及装置，该方法首先根据具体应用场景规则制定正负样本对，同时通过无监督和有监督结合的这两种方式进行深度学习模型的训练学习。通过两种训练方式的结合，可以在少量标注样本的情况下，学习到特定场景下更具有区分度的语义表征，实现对企业单位地址的精准匹配；本发明方法主要分为三个部分：正负训练样本对的规则制定、无监督和有监督结合的模型训练方式本发明方法可在少量标注样本的情况下，学习特定场景下更具有区分度的语义表征，并且实现单位地址的精准匹配，同时在评价指标上优于近几年最先进的模型。
一种基于监督表示学习企业单位地址匹配方法装置

[发明专利]预测污染物异常排放的方法、装置、计算机设备-CN202010582358.5有效
发明人：肖枫 -专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司
申请日： 2020-06-23 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请涉及区块链技术领域，提供预测污染物异常排放的方法、装置、计算机设备和存储介质，包括：获取企业在预设时间序列中排放污染物检测因子的检测数据序列：计算检测数据序列中邻近时间之间的距离；从检测数据序列中提取出预测序列，并计算预测序列中邻近时间之间的距离；从检测数据序列中提取出多个与预测序列最近邻的样本；从样本中提取出对应的重组训练样本；通过多元时间序列的跨事务关联规则分析方法对重组训练样本进行处理，得到事务集合；通过扩展分步本申请得到的预测模型便于预测出企业在未来出现异常排放的时间。
预测污染物异常排放方法装置计算机设备

[发明专利]一种针对企业决策的计算机模拟方法及系统-CN201910849252.4有效
发明人：姜昊玮;柴剑峰 -专利权人：上海合才纵成企业管理咨询有限公司
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供一种针对企业决策的计算机模拟方法及系统，涉及计算机领域，所述计算机模拟方法包括步骤1：采集项目用户信息；步骤2：预测样本用户的属性相关系数；步骤3：采集样本用户对于当前项目关键成功因素描述的文本数据和对于历史决策项目关键成功因素描述的文本数据；步骤4：预测当前项目与历史决策项目的相似度，并且根据相似度大小确定近似项目；步骤5：采集样本用户对近似项目的态度分数，并预测样本用户对当前项目的态度分数；步骤6：生成预测结果报告。本发明采用计算机模拟计算企业决策可能发生的过程，识别组织所有内部、外部关键利益相关人在决策沟通和执行过程中的态度演变趋势，从而降低决策风险，提高决策成效。
一种针对企业决策计算机模拟方法系统

[发明专利]一种公共信用领域企业信用风险评估方法-CN202111260166.3在审
发明人：程亮 -专利权人：江苏未至科技股份有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供一种公共信用领域企业信用风险评估方法，其可以基于企业的在公共信用领域的历史数据，构建企业信用评价模型，分析得到企业在公共信用领域中的信用风险评估结果。本发明技术方案中，基于企业在公共信用领域内历史数据作为基础样本数据，对企业的公共信用领域内历史数据中的数值型特征变量、非数值型特征变量分别进行变量分箱处理后，进行变量筛选操作，然后基于预测性的数学模型：逻辑回归模型进行回归拟合，建立了用于评估企业严重失信风险的概率；最后建立公共信用领域企业信用风险评分卡对企业的信用风险进行评估。
一种公共信用领域企业信用风险评估方法

[发明专利]基于迁移学习和可变形CNN的陶瓷釉面缺陷检测方法-CN201911050944.9在审
发明人：姚潇;何欣楠;刘小峰;徐宁 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2020-02-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于迁移学习和可变形CNN的陶瓷釉面缺陷检测方法，S1，构建陶瓷釉面图像样本数据集，S2，通过迁移学习与可变卷积的方法，构建改进的CNN，对陶瓷釉面图像样本数据进行特征提取，S3，使用随机森林算法对特征数据进行分类本发明在陶瓷釉面图像样本数据集的基础上，通过可变卷积算法进一步提取了陶瓷釉面图像的特征，并通过随机森林算法提高了分类识别的准确度。该发明有助于方便工厂检测出生产中不合格的陶瓷釉面，提高企业生产效率，降低企业生产成本。
陶瓷釉面图像样本数据算法企业生产随机森林可变构建卷积迁移分类识别缺陷检测特征数据特征提取准确度可变形图像学习分类检测改进

[发明专利]一种非合同场景下的基于RF-LightGBM融合模型的客户复购预测方法及装置-CN202110637643.7在审
发明人：吴军;杨李平;牛夏夏;石力;李圆圆;孙李傲;宋鑫玉;郝伟怡;宋思聪 -专利权人：北京化工大学
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：该方法包括：获取用户的历史数据，对其进行预处理和特征工程；经过数据预处理后的数据作为样本，利用SMOTE‑ENN方法对样本集进行平衡；通过TPE优化算法对随机森林算法、LightGBM算法进行超参数寻优，构建弱分类器；通过各弱分类器分别对所述训练样本进行集成学习得到强分类器，得到关于复购预测的最终结果。本发明根据企业已购客户的消费数据进行分析，精准预测既存客户的复购行为，根据复购行为指导客户关系管理决策及精准营销策略，提高营销转化率，降低企业运营成本。
一种合同场景基于 rf lightgbm 融合模型客户预测方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的贷后风险评估方法及相关产品-CN202310212147.6在审
发明人：陈海涛;赵彦晖;耿心伟;曾源 -专利权人：深圳微众信用科技股份有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种基于深度学习的贷后风险评估方法及相关产品，所述方法包括：终端采集多个训练样本信息，该样本信息包括：企业关联数据；将该多个训练样本信息输入到深度学习网络模型执行训练操作得到智能风险评估模型；终端利用税务数据采集系统采集待评估对象的税务数据，将税务数据执行归一化数据得到输入数据，所述待评估对象为已经贷款的企业；终端将该输入数据输入到智能风险评估模型执行计算得到计算结果，依据该计算结果确定待评估对象的风险等级
一种基于深度学习风险评估方法相关产品

[发明专利]一种企业车辆管理方法和系统-CN202011299302.5在审
发明人：胡恒;朱文佳;刘松;罗达志;陈健 -专利权人：安徽百诚慧通科技有限公司
申请日： 2020-11-19 - 公布日： 2021-02-05 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种企业车辆管理方法和系统，属于车辆管理技术领域。针对现有技术中存在的企业对自有车辆没有结合事故发生等原因进行车辆管理，容易对安全隐患不自知等问题，本发明提供一种企业车辆管理方法和系统，获取车辆基础数据，并制定企业车辆管理中的评价指标，通过车辆基础数据计算每个样本占企业车辆管理指标中的比重，然后计算企业车辆管理指标的信息熵，通过信息熵计算企业车辆管理指标权重，进而得到企业车辆管理积分，对企业车辆实现管理。本发明建立企业车辆管理模型，在车辆管理中计算企业车辆管理指标权重，对企业车辆的车辆基本信息、车辆违法和车辆事故进行分析，充分发挥企业的主体作用，强化车辆的源头管理工作。
一种企业车辆管理方法系统

[发明专利]市场模拟信息交互方法及装置-CN201910537741.6在审
发明人：黄青;李晓义;李辉;姚延波;李中;陈晔 -专利权人：南开大学
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明提供了一种市场模拟信息交互方法及装置，涉及市场模拟信息交互的技术领域，本发明提供的方法主要利用现代化信息交互的技术手段增加市场模拟中企业模拟的数量，具体机器终端生成机器数据以对企业进行模拟，同时人工终端获取人工数据参与企业模拟，利用机器终端和/或人工终端、第一服务器、第二服务器的三方信息交互从而实现市场模拟信息的流通，从而增加市场模拟的企业样本数量，增加企业模拟结果的可信度。
市场模拟信息交互机器终端终端第二服务器第一服务器机器数据技术手段模拟结果人工数据可信度样本流通

[发明专利]基于知识图谱的企业信用风险识别方法、设备及介质-CN202011238779.2在审
发明人：刘波;赵泽栋;林卫华;李燕;何原;朱丹;郑灶旭;罗中成 -专利权人：广东华兴银行股份有限公司
申请日： 2020-11-09 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本发明提供的基于知识图谱的企业信用风险识别方法，对企业特征字段进行处理，得到结构化企业特征向量；从企业数据大宽表中抽取企业之间关系，根据企业之间关系建立企业间图网络，企业节点与企业关系链形成对应的图结构特征；使用标签传播算法将预设黑样本沿着企业间图网络中的企业关系链传播信用风险，得到图风险特征；根据图结构特征、图风险特征、结构化企业特征向量生成企业总特征向量，根据训练数据对预设风险识别模型进行训练，得到预设风险模型本发明提供的基于知识图谱的企业信用风险识别方法，提高了企业信用风险的识别精准度，使整个企业信用风险的识别过程更加便捷快速。
基于知识图谱企业信用风险识别方法设备介质

[发明专利]一种企业资金不足事件预测方法、装置及应用-CN202210665249.9在审
发明人：毛云青;叶俊宏;梁艺蕾;丁睿祎 -专利权人：城云科技（中国）有限公司
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提出了一种企业资金不足预测方法、装置及应用，包括以下步骤：获取纠纷企业信息数据并对发生资金不足事件企业进行标注；对纠纷企业信息数据进行降维处理后得到资金不足企业信息数据集和资金正常企业信息数据集；在所述资金正常企业信息数据集中随机抽出与资金不足企业信息数据集等量的样本进行合并得到多个均衡数据子集；对每个所述均衡数据子集进行调参、拟合，得到与所述均衡数据子集个数相同的子模型，将多个所述子模型进行组合得到企业资金不足预测模型用来进行企业资金不足风险的预测通过本方案可以对高维不平衡的纠纷企业信息数据进行预测，判断各个企业发生资金不足事件的概率，并对其进行预警。
一种企业资金不足事件预测方法装置应用

[发明专利]投行产品适配方法、装置、设备及可读存储介质-CN202111500542.1在审
发明人：林质锐;何易超;朱富荣;林宜领;庄佳和 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2021-12-09 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请例涉及数据处理技术领域，公开了一种投行产品适配方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：提取目标企业的企业周期特征；将企业周期特征导入预设企业周期判别模型，确定目标企业的当前周期，其中，预设企业周期判别模型基于数据密度聚类法以及预设数量的企业周期特征样本训练得到；基于当前周期以及预设匹配规则为目标企业配置相应的投行产品。本申请解决了现有技术中采用人工评判方法对企业客户的发展阶段进行评判导致的准确率低下的技术问题，实现了提高发展阶段评判的准确率、提高投行产品的适配率、保障了投行产品的服务质量的技术效果。
产品配方装置设备可读存储介质

[发明专利]基于机器学习技术的对中标与非中标数据的平衡方法-CN201910404508.0在审
发明人：安程治;宗云兵;李锐;于治楼 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2019-05-15 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于机器学习技术的对中标与非中标数据的平衡方法，属于数据平衡技术领域，本发明利用smote算法并且结合CRM数据的特点，对CRM数据中数量不平衡的中标样本与非中标样本进行数量平衡。对样本进行平衡可以使之后的分类器达到最佳效果，使对商机的预测效果到达最好，进而为企业提高效益。
与非样本基于机器平衡数据平衡数量平衡分类器算法学习预测

[发明专利]员工离职预测方法以及装置-CN201810696834.9在审
发明人：蒋士淼;徐卓然;危磊;刘旭 -专利权人：北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2020-01-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本公开提供了一种员工离职预测方法以及装置，涉及深度学习技术领域，其中方法包括：基于员工样本的离职指标数据、挽留因素和离职倾向性生成训练样本，对预设的深度学习模型进行训练获得离职预测模型，通过将被预测员工的离职指标数据输入离职预测模型本公开的员工离职预测方法以及装置，能够预测得出离职倾向性较强的员工并结合人力资源保留策略，能够有效地支持人力资源部门进行筛选和实施有针对性的挽留措施，进而促使企业员工离职率的显著降低，用于支持人力流失和人力资源保留措施，能够节约企业的人力成本，并保障企业的正常运作或工作进展。
员工预测倾向性人力资源预测模型指标数据人力资源部门工作进展企业员工人力成本训练样本正常运作有效地保留预设样本筛选学习节约