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[发明专利]征信联盟链中智能合约的上链表决方法及系统-CN202010319333.6有效
发明人：吴海娟 -专利权人：布谷维客科技有限公司
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明征信联盟链中智能合约的上链表决方法及系统：设定上链表决时间；计算每一区块链节点当前贡献度=征信贡献度+加入时长贡献度+投票贡献度；某一区块链节点提交待上链表决的智能合约并附上贡献度，设定上链表决时间内接收各区块链节点对该智能合约的表决信息；比较投同意票对应贡献度总和与投否决票对应贡献度总和的大小，若投同意票对应贡献度总和大于投否决票对应贡献度总和，该智能合约上链，从各参与上链表决的区块链节点的当前贡献度中减掉所附贡献度，对投同意票的区块链节点奖励贡献度；若投同意票对应贡献度总和小于投否决票对应贡献度总和，该智能合约不上链，从各参与上链表决的区块链节点的当前贡献度中减掉所附贡献度，对投否决票的区块链节点奖励贡献度。
联盟智能合约表决方法系统

[发明专利]一种客户贡献度确定方法及系统-CN201910641356.6在审
发明人：郭佳敏;宋洋;王宏亮;许翠 -专利权人：中国农业银行股份有限公司
申请日： 2019-07-16 - 公布日： 2019-10-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种客户贡献度确定方法及系统，通过依据客户的历史银行业务收益以及历史银行业务成本，确定客户的历史贡献度值；依据客户的历史贡献度值、客户的属性信息以及客户的历史银行业务信息，确定客户的未来贡献度值；依据客户的历史贡献度值以及客户的未来贡献度值，确定客户的综合贡献度值，从而提供了一种客户贡献度确定方法，便于依据客户贡献度对不同客户进行分类，方便为不同类型的客户提供金融增值服务。而且，由于本申请在确定客户贡献度的过程中不仅考虑了客户的历史贡献度还考虑了客户的未来贡献度，即考虑到了客户的未来贡献度的潜力，能够得到更加准确的客户贡献度。
贡献度客户银行业务银行业务信息属性信息增值服务分类收益金融申请

[发明专利]一种一维尺寸链链环贡献度计算方法和工具-CN202210335134.3在审
发明人：雷园园;杨明友;杨忠 -专利权人：重庆长安新能源汽车科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明涉及一种一维尺寸链链环贡献度计算方法和工具，一维尺寸链链环贡献度计算方法包括以下步骤：在Excel软件中建立链环贡献度计算表格，链环贡献度计算表格设置有代号列、公差列、公差分布形式列和贡献度列；在链环贡献度计算表格中编辑链环贡献度计算公式，形成链环贡献度计算模板；在代号列分别输入各链环的代号，在公差列分别输入各链环的公差参数，在公差分布形式列分别输入各链环的公差分布形式，在贡献度列分别显示各链环的贡献度计算结果。一维尺寸链链环贡献度计算工具包括上述一维尺寸链链环贡献度计算方法中所形成的链环贡献度计算模板。本发明提高了尺寸链分析的效率。
一种尺寸链环贡献计算方法工具

[发明专利]评分卡原因码技术运行方法、装置、终端设备及存储介质-CN202110833582.1在审
发明人：徐建华 -专利权人：中信银行股份有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：该方法包括：初始数据源获取；评分卡模型构建，计算每个变量得分的中间得分X1；评分卡模型评分贡献度计算，每个变量得分减去中间得分X1得到变量初始贡献度X2，变量初始贡献度X2乘以变量权重得到变量最终贡献度X3；评分卡模型评分贡献度编码；评分卡模型评分贡献度排序。本发明获得了发明特征贡献度指标、发明特征贡献码指标、发明特征贡献分组指标。通过以上指标可充分做到评分可解释性：所有样本所有特征的贡献度；所有样本单个特征的贡献度；单个样本所有特征的贡献度；单个样本单个特征的贡献度。
评分原因技术运行方法装置终端设备存储介质

[发明专利]积分联盟链中智能合约的上链表决方法及系统-CN202010318774.4有效
发明人：吴海娟 -专利权人：北京联合永道软件股份有限公司
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明提供一种积分联盟链中智能合约的上链表决方法及系统：设定上链表决时间；计算每一区块链节点当前贡献度=积分贡献度+加入时长贡献度+投票贡献度；某一区块链节点提交待上链表决的智能合约并附上贡献度，设定上链表决时间内接收各区块链节点对该智能合约的表决信息；若投同意票所附的贡献度总和大于投否决票对应所附的贡献度总和且投同意票的区块链节点数大于投否决票的区块链节点数，则该待上链表决的智能合约上链，从各参与上链表决的区块链节点的当前贡献度中减掉所附的贡献度，对投同意票的区块链节点赋予奖励的贡献度，否则该待上链表决的智能合约不允许上链，并从各参与上链表决的区块链节点的当前贡献度中减掉所附的贡献度。
积分联盟智能合约表决方法系统

[发明专利]基于综合响应贡献度的电力需求响应定价方法及装置-CN202210259568.X在审
发明人：王国彬;张慧玲;刘敦楠;韩莹竹;奚悦;徐文涛;樊博;刘会;刘明光;郭伟嘉;尚姗姗 -专利权人：国网宁夏电力有限公司营销服务中心（国网宁夏电力有限公司计量中心）;华北电力大学
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于综合响应贡献度的电力需求响应定价方法及装置，涉及电网定价的技术领域，具体包括如下步骤，获取贡献度指标并计每个贡献度指标的贡献度，获取贡献度指标包括响应时间以及响应功率；基于贡献度指标的贡献度利用灰色关联度算法获取综合贡献度；基于综合贡献度获取奖励金，并构建需求侧需求响应定价模型以获取需求侧资源参与电力需求响应的响应价格，通过本发明提供的方法及装置可以缓解现有技术中需求响应在调控过程中存在响应电量收益结算与功率偏差考核不匹配等问题的技术问题，以形成稳定的负荷与电网协调互动能力，并根据综合响应贡献度确定电力需求响应的定价，探索建立需求响应价格机制。
基于综合响应贡献电力需求定价方法装置

[发明专利]一种基于贡献度的随机签共识机制算法-CN201910675247.6有效
发明人：王纪涛;孙国梓;谷宇 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G06Q20/06 文献下载
摘要：本发明涉及了一种基于贡献度的随机签共识机制算法。该共识机制算法的提出目的在于将共识机制与贡献度相结合，贡献度可以是任何场景下的贡献指标。由于共识机制是用来选择生成区块的矿工的，因此贡献度是与每一个节点绑定在一起的，每个节点都具备自己的贡献度。该算法依赖于节点的贡献度，将贡献度进行标准化处理，根据合理的贡献度占比计算方式，以此生成适量的具有唯一标识的签，再按每个节点的贡献度占比将这些签随机分发给每一个节点，贡献度越高者获得的签数量就越多。下次选择矿工时，会根据下一时刻的贡献度情况重新生成签进行矿工选择。
一种基于贡献随机共识机制算法

[发明专利]一种烟气中烟用单体香料感官贡献度的评价方法-CN202110646271.4在审
发明人：蒋薇;朱瑞芝;司晓喜;张凤梅;刘春波;赵英良;何沛;申钦鹏;苏钟璧;刘志华;李振杰;唐石云;杨继;徐艳群;向能军;夏建军;韩莹 -专利权人：云南中烟工业有限责任公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种烟气中烟用单体香料感官贡献度的评价方法，包括以下步骤：(1)计算主流烟气粒相转移率；(2)计算该烟用单体香料的嗅觉贡献度；(3)计算该烟用单体香料的味觉贡献度；(4)通过嗅觉贡献度和味觉贡献度，综合评价该烟用单体香料的感官贡献度，以嗅觉贡献度评价该烟用单体香料对卷烟烟气的香气影响效力，以味觉贡献度评价该烟用单体香料对卷烟烟气的香味影响效力。本发明的评价方法考虑烟用单体香料在卷烟烟气中的转移情况，对烟用单体香料感官贡献度的评价比较客观真实。
一种烟气中烟用单体香料感官贡献评价方法

[发明专利]数据源贡献度的评估方法及其装置、计算机设备-CN202010191807.3在审
发明人：刘磊;杨耀;姜玉坤;焦瑜净;侯宝剑 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-03-18 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种数据源贡献度的评估方法及其装置，包括：获取机器学习模型，其中，机器学习模型由多个数据源的训练数据，对原始模型进行训练后生成，训练数据具有多个数据特征。对机器学习模型的性能指标进行归因分析，以确定每个数据源对机器学习模型的第一贡献度。根据数据特征对性能指标的贡献度，确定每个数据源对机器学习模型的第二贡献度。根据第一贡献度和第二贡献度，确定每个数据源的贡献度。由此，在对数据源贡献度进行评估时，对机器学习模型的性能指标进行归因分析，并结合数据源的数据特征对机器学习模型的贡献度，确定每个数据源的贡献度，从而能够对各个数据源对机器学习模型的贡献度进行客观、准确地评估
数据源贡献评估方法及其装置计算机设备

[发明专利]一种基于机器学习模型的训练方法及装置-CN202010598094.2在审
发明人：许庶;郭灿 -专利权人：上海优扬新媒信息技术有限公司
申请日： 2020-06-28 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种机器学习模型的训练方法及装置，该方法包括：基于每个训练样本对当前机器学习模型分别进行单次训练，获取每个训练结果满足预设条件的训练样本的初始特征贡献度集合，在每个初始特征贡献度集合中确定目标特征贡献度，目标特征贡献度集合中的目标特征贡献度均大于所述初始特征贡献度集合中的其他特征贡献度，基于各个目标特征贡献度集合，构建目标训练样本，基于所述目标训练样本对所述当前机器学习模型进行训练，上述的训练方法中，所述目标训练样本中保留的是特征贡献度较大的目标特征，对所述当前机器学习模型训练的准确度影响较小，相较于人工筛选，不但速度快，而且不影响模型训练的准确度。
一种基于机器学习模型训练方法装置

[发明专利]分散的网络节点的服务贡献度计算系统及方法-CN201780075820.9有效
发明人：李洸范;李奇洙 -专利权人：数据联盟株式会社
申请日： 2017-12-06 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明的分散的网络节点的服务贡献度计算方法包括：服务器从多个节点接收服务贡献度明细的步骤；上述服务器验证所接收的上述服务贡献度明细的步骤；上述服务器公布所验证的服务贡献度明细的步骤；以及利用将具有通过上述多个节点中的一个节点发行的所公布的上述服务贡献度明细的块包括在内的块链来计算上述节点的服务贡献度的步骤根据本发明，可计算分散的网络节点的服务贡献度。同时，可区分来计算分散的网络节点对特定服务器的贡献程度。并且，可保障分散的网络节点的服务贡献度计算明细的透明性。
分散网络节点服务贡献计算系统方法

[发明专利]训练样本的贡献度评价方法、装置及相关设备-CN202110554077.3有效
发明人：王伟;黄勇其;于翠翠;张黔 -专利权人：润联软件系统（深圳）有限公司
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了训练样本的贡献度评价方法、装置及相关设备。该方法包括将样本总库划分为未用样本库和已用样本库；根据预置样本提取规则分别从未用样本库和已用样本库选取未用样本和已用样本，对未用样本和已用样本进行合并，得到训练样本；基于训练样本训练预置的语言模型，计算训练样本对语言模型的固定贡献度和非固定贡献度；对固定贡献度和非固定贡献度进行加权求和，得到训练样本的贡献度，并基于贡献度建立所述训练样本的贡献度标签；在本次训练结束后，将训练样本作为新的已用样本存储到已用样本库中。该方法提高了训练样本对语言模型的贡献度评价精准度。
训练样本贡献评价方法装置相关设备

[发明专利]一种特征贡献度获取方法及对抗样本获取方法-CN202310145283.8在审
发明人：吕荣聪;张健平;吴炜滨;黄任泽;黄一展;王文轩 -专利权人：香港中文大学深圳研究院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： G06N3/094 文献下载
摘要：本发明提供一种特征贡献度获取方法，包括以下步骤：S1：接收输入图像并建立特征贡献度模型；S2：对所述特征贡献度模型进行近似计算；S3：获取加权特征贡献度；本发明还提供一种对抗样本获取方法，通过降低加权特征贡献度的方式产生对抗样本使用本发明的方法用于深度神经网络，利用神经元特征归因的方式去真正测量特征贡献度，通过抑制特征贡献来同时破坏正向特征和加强负面特征来产生具有更强迁移性的对抗样本，能够解决现有技术不能真正评价特征的贡献度，
一种特征贡献获取方法对抗样本

[发明专利]虚拟电厂贡献度评估方法、装置、设备及存储介质-CN202311042337.4在审
发明人：樊小毅;庞海天;张聪;宋丹阳;邵俊松 -专利权人：深圳江行联加智能科技有限公司
申请日： 2023-08-18 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q30/0201 文献下载
摘要：本发明涉及虚拟电厂贡献度评估技术领域，公开了一种虚拟电厂贡献度评估方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取虚拟电厂的运行数据；根据虚拟电厂的运行数据确定评价指标；根据评价指标对虚拟电厂内部资源的贡献度进行评估，得到虚拟电厂内部资源的综合贡献度；根据虚拟电厂内部资源的综合贡献度对虚拟电厂内部资源进行重新分配。本发明通过确定评价指标并根据评价指标对进行贡献度评估，根据综合贡献度对虚拟电厂内部资源进行重新分配，解决缺乏综合贡献度评估，虚拟电厂内部资源分配不合理，影响内部资源利用率的问题，提高虚拟电厂的工作效率，
虚拟电厂贡献评估方法装置设备存储介质

[发明专利]对抗样本检测方法、装置及计算机可读存储介质-CN202010658379.0有效
发明人：张伟哲;乔延臣;方滨兴;张宾;田志成 -专利权人：鹏城实验室
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种对抗样本检测方法，包括以下步骤：将待检测文件样本输入恶意代码检测模型，以获得所述待检测文件样本对应的贡献度分布向量；基于各种良性样本对应的贡献度分布向量集以及所述贡献度分布向量进行离群分析，以确定所述贡献度分布向量是否为目标贡献度分布向量集的离群点；若所述贡献度分布向量为目标贡献度分布向量集的离群点，则确定所述待检测文件样本为对抗样本。本发明通过贡献度分布向量准确检测对抗样本，并且由于良性样本包括各种良性训练样本，因此能够检测各种对抗样本，进一步提高对抗样本检测的准确性。
对抗样本检测方法装置计算机可读存储介质

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