专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于Seq2Seq的水文时间序列迁移方法-CN202310172366.6在审
  • 陈青青;万定生;余宇峰 - 河海大学
  • 2023-02-27 - 2023-06-02 - G06Q10/04
  • 本发明公开基于Seq2Seq的水文时间序列迁移方法,其目的在于解决资料匮乏地区水文预报困难。针对历史资料匮乏地区,补全其流域的历史数据,解决其先验知识不足的问题,为水文预报提供数据基础。从不同流域的时间序列在值域和时滞上存在偏移的角度入手,提出了一种基于Seq2Seq的水文时间序列迁移网络。针对流域间值域差异,建立基于Seq2Seq的流域值域迁移模型。针对流域间时滞差异,建立基于Seq2Seq的流域时滞迁移模型。由于LSTM和自注意力机制能够有效捕捉时间序列的特征,故在时滞编码器部分使用LSTM和自注意力机制来提取时滞特征。
  • 基于seq2seq水文时间序列迁移方法
  • [发明专利]一种基于seq2seq模型的中文分词方法-CN201810094751.2有效
  • 史景伦;刘玉德;宁培阳;王桂鸿 - 华南理工大学
  • 2018-01-31 - 2021-06-08 - G06F40/30
  • 本发明公开了一种基于seq2seq模型的中文分词方法,包括:步骤1、对文本语料进行预处理,把输入的每一个句子中的文字按照字频高低转为汉字数字序列,并按照字在词中的位置,转化为对应的标签序列;步骤2、将步骤1中得到的汉字数字序列按句输入到字向量转化层中,输出字向量矩阵;步骤3、将步骤2得到的字向量矩阵采用mini‑batch进行分块,输入到采用注意力机制的seq2seq模型中,得到预测标签序列;步骤4、序列后处理所述方法采用seq2seq深度学习框架,结合注意力机制用于中文分词任务当中,有效提高了分词的准确率。
  • 一种基于seq2seq模型中文分词方法
  • [发明专利]基于TPA-Seq2Seq的电力负荷预测方法及相关组件-CN202010419020.8有效
  • 刘雨桐;石强;熊娇;王国勋 - 润联软件系统(深圳)有限公司
  • 2020-05-18 - 2022-11-18 - G06Q10/04
  • 本发明公开了基于TPA‑Seq2Seq的电力负荷预测方法及相关组件。获取用电量数据及其对应的相关变量数据,得到多变量时间序列,并对用电量数据及其对应的相关变量数据进行归一化处理,得到对应的数据集,将数据集分为训练集和测试集;对数据集进行滚动切分处理,并将预处理后的多变量时间序列输入至Seq2Seq网络模型中,利用Seq2Seq网络模型中的LSTM编码器计算多变量时间序列的隐状态,得到隐状态矩阵;通过TPA注意力机制对所述隐状态矩阵进行学习,并加权输出目标隐状态序列;利用Seq2Seq网络模型中的解码器对目标隐状态序列进行解码,得到预测结果,从而构建TPA‑Seq2Seq网络模型;通过测试集对所述TPA‑Seq2Seq网络模型进行评价。
  • 基于tpaseq2seq电力负荷预测方法相关组件

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