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[发明专利]一种基于深度学习的交通场景目标检测方法及系统-CN202010205946.7在审
发明人：王宇宁;胡阳阳;蒋海洋;鲁茂强 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2020-07-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：YOLOv3目标检测方法检测车辆和行人，包括为实现交通场景特征提取建立改进的YOLOv3模型并进行训练，所述改进的YOLOv3模型基于边界框的中心信息和大小信息，对边界框进行建模，得到相应高斯模型，以预测边界框的不确定性本发明对YOLOv3进行高斯建模和损失函数重构减少训练过程中噪声数据的影响并预测定位不确定性来提高精度，使用该预测的定位不确定性，可以进一步提高检测精度。
一种基于深度学习交通场景目标检测方法系统

[发明专利]一种基于谱聚类的软件缺陷特征选择方法-CN202010116211.7在审
发明人：严亮;许嘉熙;艾骏 -专利权人：北京高质系统科技有限公司;北京航空航天大学
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于谱聚类的软件缺陷特征选择方法，包括如下步骤：导入待进行特征选择的软件缺陷数据集，并提取软件缺陷预测特征集；剔除软件缺陷预测特征集中的无关特征；建立特征间相关性矩阵；基于谱聚类对特征集进行聚类分析该方法解决了主流特征选择方法无法兼顾无关特征和冗余特征排除、特征选择算法性能随特征数量增加而迅速下降、选择出的特征子集通用性不强、用于预测效果不好等缺陷。
一种基于谱聚类软件缺陷特征选择方法

[发明专利]一种融合图像预处理与深度学习目标检测的人头检测方法-CN202010116670.5在审
发明人：李好洋;黄家名;秦瑜恒;周小芹 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：将预处理后的监控图像数据输入至预先训练的神经网络，得到监控图像数据中的待选区域anchor及其对应的偏移值与置信度；根据神经网络输出的anchor的置信度，选择存在目标的anchor；根据神经网络输出的anchor的偏移值，计算对应相应目标的预测边界框的位置和大小；将预测边界框按照其位置和大小在监控图像数据中画出，即得到结果图像；输出结果图像以及图像中检测到的人头数量，所述人头数量即为图像中预测边界框的数量。
一种融合图像预处理深度学习目标检测人头方法

[发明专利]一种基于行为预测的法律咨询系统-CN202010129966.0在审
发明人：吴怡 -专利权人：重庆百事得大牛机器人有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06Q50/18 文献下载
摘要：本发明涉及法律咨询系统技术领域，具体为一种基于行为预测的法律咨询系统，包括热点聚合整理模块，用于检测和整理预设时间段和区域内的热点事件，并根据热点事件形成热点咨询问题；热点咨询提交模块用于将热点聚合整理模块得到的热点咨询问题提交至服务器本发明提供的一种基于行为预测的法律咨询系统，可以根据区域热点自动预测用户的咨询行为，进而方便平台提前部署响应的问答数据库，提高咨询结果的准确性，使得平台按需补充问答数据库，进而降低平台的运营成本。
一种基于行为预测法律咨询系统

[发明专利]一种基于大数据模型的餐饮油烟预测方法-CN202010199351.5在审
发明人：王尧;杨志臻;肖彦;汪洋;冯伟;唐牧辰;柯安;江伟 -专利权人：重庆港力环保股份有限公司;重庆市渝中区生态环境监测站
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于大数据模型的餐饮油烟预测方法，该方法包括以下步骤：S1，获取待处理数据，将获取的待处理数据形成待处理数据库；S2，对待处理数据库中的数据进行粗筛选和精筛选，将筛选出的异常数据排除于待处理数据库将处理数据库中的数据划分为M个训练集和N个测试集；所述M、N为大于或者等于1的正整数，将M个训练集中的数据依次加载到原始学习模型中进行训练，获得目标学习模型；S4，将采集的数据输入目标学习模型中得到油烟预测值本发明能够对餐饮行业使用的水电气等数据通过目标学习模型得到餐饮用油量，进而对油烟进行预测。
一种基于数据模型餐饮油烟预测方法

[发明专利]大应变条件下材料硬化行为的虚拟预测方法-CN202010121984.4在审
发明人：宋鸿武;邓偲瀛;张士宏;夏亮亮;刘欢 -专利权人：中国科学院金属研究所
申请日： 2020-02-27 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明涉及力学性能表征领域，具体为一种大应变条件下材料硬化行为的虚拟预测方法。本发明利用有限元方法，利用单向拉伸试验结果可以准确预测材料发生大应变情况下，塑性变形过程中的力学行为。由于体成形过程中最大应变经常超过0.5，单向拉伸试验通常无法获取大应变的试验数据。本发明通过优化材料硬化模型的参数，既可以获得材料外延后的流动曲线，也可以预测材料在锻造、挤压、轧制过程中的金属流动。
应变条件下材料硬化行为虚拟预测方法

[发明专利]一种大跨度公路桥梁大风行车监测预警系统-CN202010127811.3在审
发明人：李永乐;余传锦;张明金;陈潜;何佳勇 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：该预警系统由数据采集模块、中心服务器和预警终端组成，数据采集模块依据现场数据采集站与气象软件分别取得实时风速数据与气象信息；中心服务器依托大比尺风洞试验及精细化风车桥耦合振动分析制定车辆限速规则，通过高精度预测模型进行风速预测，结合气象信息甄别路面状态并综合判定预测风速下车辆的合理行驶速度；预警终端由桌面程序、网页和手机App等多平台组成。
一种跨度公路桥梁大风行车监测预警系统

[发明专利]基于足底压力信息时空域特征的糖尿病足风险预警装置-CN202010111882.4在审
发明人：欧阳济;舒琳;徐向民 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： A61B5/103 文献下载
摘要：本发明为可穿戴设备的步态分析技术，涉及基于足底压力信息时空域特征的糖尿病足风险预警装置，包括可穿戴鞋系统、数据处理单元、运动学特征提取单元和预测模型；可穿戴鞋系统包括数据采集单元，采集受试者的动态足底压力数据数据处理单元获取连续一段时间内的足底压力数据，将其切分为一个个步态周期内的足底压力信号；运动学特征提取单元从切分后的足底压力信号中进行运动学特征提取，获取数据标签对集；将数据标签对集分成训练集与测试集，构建、训练预测模型；向训练好的预测模型中输入测试者足底压力分布的特征参数，得到受试者是否步态异常的结果。
基于足底压力信息时空特征糖尿病足风险预警装置

[发明专利]双线性注意力卷积神经网络限价单预测分析方法及系统-CN202010312349.4在审
发明人：张莉;吕雪瑞;屈蕴茜;章晓芳;王邦军;周伟达 -专利权人：苏州大学
申请日： 2020-04-20 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06Q40/06 文献下载
摘要：本发明公开一种双线性注意力卷积神经网络限价单预测分析方法及系统。与传统神经网络相比，本发明不仅提高了网络梯度下降的计算性能，而且提高了预测结果的准确率，能够捕捉到限价单中不同档的价格与成交量对未来趋势的影响。本发明所述系统包括数据预处理模块、网络训练模块和股票限价单趋势预测模块。
双线注意力卷积神经网络限价预测分析方法系统

[发明专利]一种可预测的高速道路用恶劣天气分析方法-CN202010273877.3在审
发明人：丁波;宫能放;汪海东;李兆兵;韩艺;蔡灏;程源本;贾艳峰 -专利权人：安徽皖通科技股份有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G08G1/0967 文献下载
摘要：本发明公开了一种可预测的高速道路用恶劣天气分析方法，其步骤如下：步骤一：建立多个当前点位气象信息收集终端，对高速路段上及附近的天气气象信息进行收集，所述当前点位气象信息收集终端包括温湿度传感器、当前风向传感器该可预测的高速道路用恶劣天气分析方法，利用多个当前点位气象信息收集终端对天气变化的信息进行收集，提高了对天气预测分析的准确性，而且能够及时把信息反馈至高速站与驾驶员，一方面方便高速站进行封路管制。
一种预测高速道路恶劣天气分析方法

[发明专利]泥水气压平衡盾构的智能沉降预测方法及系统-CN202010273982.7在审
发明人：胡央;杨宏燕;包蓁;肖晓春 -专利权人：昆山阳翎机器人科技有限公司;上海隧道工程有限公司
申请日： 2020-04-09 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种泥水气压平衡盾构的智能沉降预测方法及系统，该方法包括如下步骤：盾构掘进施工一设定距离，采集施工过程中各管片环的施工参数信息形成各管片环的施工数据；测量已施工的各管片环的沉降量形成各管片环的沉降数据将各管片环的沉降数据与各管片环的施工数据对应组合形成训练数据；利用训练数据进行生成对抗网络的训练形成生成网络模型及判别网络模型；在盾构继续掘进施工时，实时采集施工参数信息形成对应的实时施工数据；以及将实时施工数据输入生成网络模型，并获得对应的沉降预测值本发明利用生成对抗网络架构，采用较少的施工参数信息作为输入变量，可达到实时预测盾构施工当前位置的地表长期沉降数值。
泥水气压平衡盾构智能沉降预测方法系统

[发明专利]一种基于深度循环神经网络的飞机飞控系统故障预测方法-CN202010367770.5在审
发明人：姜洪开;李兴球;王瑞欣;刘少伟 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-05-01 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度循环神经网络的飞机飞控系统故障预测方法。然后利用核主成分分析方法融合所提取的特征信息，再采用指数加权移动平均算法对融合所得的第一个主成分分量进行平滑处理，从而构造一个新的统一健康监测指标对飞机飞控系统滚动轴承的性能退化进行定量评估；通过隐层堆叠的方法构造深度循环神经网络预测模型并采用梯度下降结合自适应学习率算法训练该模型；该方法预测精度高，稳定性好，操作简便，有利于提升飞机飞控系统安全性和可靠性，降低维修成本。
一种基于深度循环神经网络飞机系统故障预测方法

[发明专利]一种基于YOLOV3网络的电表示数识别方法-CN202010417060.9在审
发明人：徐然;孔陈祥;戚群朗 -专利权人：江苏电力信息技术有限公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：首先基于YOLOv3‑tiny网络构建示数区域定位模型，对示数目标定位；然后裁剪示数目标区域；最后基于YOLOv3网络构建示数文字识别模型，进行示数文字识别，测试时，在NMS算法中添加规则:如果存在任意两个预测框的IOU0.6,那么将保留置信度最高的预测框,将其余预测框全部删除。
一种基于 yolov3 网络表示识别方法

[发明专利]训练机器阅读模型的方法和装置-CN202010566073.2在审
发明人：蒋亮;温海娇;温祖杰;吴玲 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种训练机器阅读模型的方法和装置，机器阅读模型用于根据问题和文档，预测问题在文档中的答案，方法包括：获取第一文档和第一问题集合；针对第一问题集合中的第一问题，将第一问题和第一文档输入机器阅读模型，得到第一问题在第一文档中的第一答案；将第一答案和第一文档输入问题生成模型，得到第一答案对应的第二问题；其中，机器阅读模型和问题生成模型互为对偶模型；根据第一问题和第二问题的差异，确定第一预测损失；以最小化第一预测损失为训练目标
训练机器阅读模型方法装置

[发明专利]一种基于深度学习的高精度行程时长预测方法-CN202010239315.7在审
发明人：徐小龙;孔诚恺;徐佳 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-03-30 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的高精度行程时长预测方法，包括如下步骤：从原始的轨迹数据中通过特征工程提取用于学习的特征，可分为三类，分别是时间信息特征、空间信息特征和额外信息特征；从经过特征工程的轨迹数据中随机取样将轨迹样本数据根据数值是否离散的特性分别进行处理，离散值和连续值分别经过词嵌入和归一化之后再次合并，输入至已经训练好的深度学习网络模型中进行分析，对样本数据的序列特征和时序特征进行学习，得到最终的行程时间预测值；所述深度学习网络模型以处理过后的轨迹样本数据作为输入，以预测值为输出，具有较强的普适性。
一种基于深度学习高精度行程预测方法