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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

72 篇 专利

馆藏范围

72 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

7 篇 淮阴工学院
6 篇 南昌新世纪会展中...
6 篇 南昌虚拟现实检测...
6 篇 北京理工大学
4 篇 国家电网有限公司
3 篇 南京理工大学
3 篇 中冶华天南京工程...
3 篇 中冶华天工程技术...
2 篇 中国运载火箭技术...
2 篇 华北计算技术研究...
2 篇 湖南科技大学
2 篇 华南农业大学
2 篇 西南石油大学
2 篇 中南民族大学
2 篇 清华大学
2 篇 中国电子科技集团...
2 篇 湖南核三力技术工...
2 篇 国网陕西省电力公...
2 篇 上海交通大学
2 篇 西安电子科技大学

作者

7 篇 张楚
6 篇 荀航
6 篇 胡翔
6 篇 翁冬冬
5 篇 彭甜
4 篇 马由
4 篇 汤艳
4 篇 刘康
3 篇 汪凯
3 篇 熊金琳
3 篇 张新荣
3 篇 赵贤林
3 篇 陶孜菡
2 篇 梁金千
2 篇 陈理国
2 篇 杨璇
2 篇 周艺环
2 篇 梁勇
2 篇 劳天
2 篇 尹涛

语言

72 篇 中文

检索条件"主题词=测试数据样本"

共 72 条记录，以下是21-30 订阅

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详细简洁

排序：

数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

引用

作者：岳飞雨郑子皓 100085 北京市海淀区上地西路6号1幢1层101D1-7

本公开是关于一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待测试数据样本集合，其中，所述待测试数据样本集合包括多个待测试数据样本；获取所述待测试数据样本间的相关关系；根据所述待测试数据样本间的相关关系，... 详细信息

标准号: CN114398268A

本公开是关于一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待测试数据样本集合，其中，所述待测试数据样本集合包括多个待测试数据样本；获取所述待测试数据样本间的相关关系；根据所述待测试数据样本间的相关关系，对所述待测试数据样本进行分类，得到多个待测试数据样本子集合，其中，任意两个所述待测试数据样本子集合包含的所述待测试数据样本之间不存在所述相关关系；对所述待测试数据样本子集合进行测试，获取数据测试结果；根据各个所述待测试数据样本子集合的所述数据测试结果，获取所述待测试数据样本集合的数据测试结果。本公开提供的技术方案可以应用在对测试过程中。

关键词：测试数据样本子集合测试数据样本集合数据测试测试过程存储介质电子设备获取数据数据处理测试分类应用

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一种文本分类方法、装置、电子设备和存储介质

一种文本分类方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：郭振涛梁金千崔培升 100085 北京市海淀区西二旗大街39号4层401

本发明公开了一种文本分类方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：获取初始训练数据样本和初始测试数据样本，进行向量化处理得到训练数据样本和测试数据样本；判断是否存在增量学习数据样本；若存在所述增量学... 详细信息

标准号: CN115774854A

本发明公开了一种文本分类方法、装置、电子设备和存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：获取初始训练数据样本和初始测试数据样本，进行向量化处理得到训练数据样本和测试数据样本；判断是否存在增量学习数据样本；若存在所述增量学习数据样本，判断训练数据样本和增量学习样本的样本总数是否大于增量学习阈值；若大于增量学习阈值，基于样本选择策略从训练数据样本中选择代表性样本，将代表性样本与增量学习数据样本进行合并，组成增量训练数据样本；通过增量训练数据样本对文本分类模型进行训练，得到训练后的文本分类模型；根据测试数据样本对训练后的文本分类模型进行测试，并根据测试结果调整模型参数。

关键词：增量学习数据样本样本文本分类模型训练数据样本测试数据样本增量训练初始测试数据初始训练数据数据处理技术存储介质电子设备模型参数文本分类样本选择向量化测试合并

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一种光伏发电短期功率预测方法

一种光伏发电短期功率预测方法

引用

作者：张家安郝峰姜皓龄郭翔宇 300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院330#

本发明为一种光伏发电短期功率预测方法，该方法包括以下内容：获取光伏电站包括各种气象信息影响因素的历史数据，并应用互信息提取出互信息值大于0.7所对应的主要影响因素，以所提取的主要影响因素构成训练和测试数据样本；建立Elman... 详细信息

标准号: CN112330487B

本发明为一种光伏发电短期功率预测方法，该方法包括以下内容：获取光伏电站包括各种气象信息影响因素的历史数据，并应用互信息提取出互信息值大于0.7所对应的主要影响因素，以所提取的主要影响因素构成训练和测试数据样本；建立Elman神经网络，并对网络参数进行初始化，以样本作为神经网络的输入，神经网络的输入向量维度与所提取的主要影响因素的数量一致；利用改进的杂交粒子群‑禁忌搜索混合算法优化神经网络的网络结构单元的连接权值，将互信息提取的主要影响因素输入优化后的Elman神经网络进行最后的预测，得到光伏发电功率。该方法有效的解决易早熟问题，避免了局部收敛和粒子搜索能力的下降，防止陷入局部最优，整体实现了光伏预测的准确性。

关键词：影响因素神经网络互信息光伏发电测试数据样本短期功率预测网络结构单元优化神经网络光伏电站混合算法禁忌搜索局部收敛历史数据气象信息输入向量数量一致网络参数早熟问题整体实现初始化粒子群预测光伏维度粒子样本搜索杂交应用优化改进

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一种基于IGOA优化ELM的超短期风电功率预测方法

一种基于IGOA优化ELM的超短期风电功率预测方法

引用

作者：胡浩文夏鑫王晓露张楚彭甜刘康吕文卓 223000 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号

本发明公开一种基于IGOA优化ELM的超短期风电功率预测方法，包括：从风电场数据采集与监视控制系统获取到历史风速和风电功率数据，对数据进行预处理，并选取训练数据样本和测试数据样本，建立ELM预测模型；对GOA进行改进，采用Cubic混... 详细信息

标准号: CN113468817B

本发明公开一种基于IGOA优化ELM的超短期风电功率预测方法，包括：从风电场数据采集与监视控制系统获取到历史风速和风电功率数据，对数据进行预处理，并选取训练数据样本和测试数据样本，建立ELM预测模型；对GOA进行改进，采用Cubic混沌映射方法对GOA的种群进行初始化；通过一种基于正弦函数的调整参数控制策略来更新递减系数；在蝗虫个体位置更新处引入柯西变异操作，得到IGOA；利用IGOA优化ELM的参数，获得最优参数；将获得的最优参数和测试数据样本输入到ELM预测模型中得到预测结果，并选取风电预测中常用的三种评价指标：均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和最大绝对值误差Emax，对模型的预测性能进行评价。本发明有效地预测超短期风电功率，提高预测模型精度。

关键词：预测模型测试数据样本最优参数超短期预处理风电功率预测监视控制系统平均绝对误差训练数据样本电功率数据风电场数据绝对值误差均方根误差变异操作递减系数调整参数风电功率个体位置混沌映射控制策略历史风速评价指标预测结果预测性能正弦函数初始化有效地蝗虫预测风电更新优化种群采集引入改进

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经机器学习的异常检测

经机器学习的异常检测

引用

作者：邱晨 M·R·鲁道夫 T·普夫罗默尔德国斯图加特

提供了经机器学习的异常检测。提供了计算机实现的方法和系统，用于训练异常检测器以区分离群数据和在其上训练异常检测器的内部数据。异常检测器包括一组可学习数据变换（310‑314）和可学习特征提取器（320）。该组可学习数据变换和可... 详细信息

标准号: CN115048971A

提供了经机器学习的异常检测。提供了计算机实现的方法和系统，用于训练异常检测器以区分离群数据和在其上训练异常检测器的内部数据。异常检测器包括一组可学习数据变换（310‑314）和可学习特征提取器（320）。该组可学习数据变换和可学习特征提取器基于训练目标进行联合训练，该训练目标包括用作异常评分函数的函数，该函数也可在测试时用于确定测试数据样本的异常分数。评估结果表明，异常检测器非常适用于检测非图像数据中的异常，例如数据时间系列和表格数据中的异常，并且在测试时直接应用。

关键词：异常检测器特征提取器学习数据训练目标测试数据样本非图像数据计算机实现测试表格数据机器学习离群数据内部数据评分函数评估结果时间系列异常分数异常检测学习检测应用联合

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一种基于极限学习机的土壤湿度预测方法

一种基于极限学习机的土壤湿度预测方法

引用

作者：刘玉燕刘轩王延仓张文豪占玉林金永涛 065099 河北省廊坊市爱民东道133号

本发明公开了一种基于极限学习机的土壤湿度预测方法，包括输入数据，对数据进行预处理，将数据集划分为训练集和测试集；确定极限学习机神经网络的拓扑结构为层次型，层次型模型将神经网络分为输入层、隐含层和输出层，各层顺序连接，... 详细信息

标准号: CN115730511A

本发明公开了一种基于极限学习机的土壤湿度预测方法，包括输入数据，对数据进行预处理，将数据集划分为训练集和测试集；确定极限学习机神经网络的拓扑结构为层次型，层次型模型将神经网络分为输入层、隐含层和输出层，各层顺序连接，分别设置输入层、隐含层和输出层神经元的个数；对极限学习机神经网络进行初始化，随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值；选择一个无限可微的函数作为隐含层的激活函数，计算得到隐含层输出矩阵；通过最小二乘法计算出隐含层和输出层间的连接权值；将获得的参数和测试数据样本输入极限学习机预测模型得到预测结果，对模型的预测性能进行评价。本发明有效地预测土壤湿度，预测精度较高。

关键词：隐含层极限学习机神经网络输出层输入层神经元层次型预测最小二乘法计算测试数据样本预处理激活函数输出矩阵顺序连接随机产生拓扑结构预测结果预测模型预测性能测试集初始化数据集训练集有效地土壤

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一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质

一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质

引用

作者：何睿张鑫玉马常纹张楚张新荣姚君豪孙凯张万峰 223000 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号

本发明公开一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质，所述方法包括：对预先获取的氢燃料电池电压退化数据进行预处理，采用结合局部加权回归法的VMD算法对原始数据进行降噪平滑处理，采用XGBoost对数据进行特征参数提取，进一步采... 详细信息

标准号: CN118050644A

本发明公开一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质，所述方法包括：对预先获取的氢燃料电池电压退化数据进行预处理，采用结合局部加权回归法的VMD算法对原始数据进行降噪平滑处理，采用XGBoost对数据进行特征参数提取，进一步采用半数均匀初始化策略和透镜成像折射学习方法对光学显微镜算法进行改进，得到IOMA，同时使用IOMA对图卷积神经网络GCN和基于傅里叶变换的频域增强分解变压器结合的神经网络模型GCN‑FEDformer进行参数优化，得到IOMA‑GCN‑FEDformer预测模型，并将测试数据样本输入到IOMA‑GCN‑FEDformer预测模型中得到最终预测结果。本发明能够有效地提高氢燃料电池性能衰退预测模型精度，也为氢燃料电池寿命的预测提供了可靠的依据。

关键词：氢燃料电池预测模型算法预处理测试数据样本神经网络模型特征参数提取傅里叶变换光学显微镜衰退参数优化频域增强平滑处理神经网络透镜成像退化数据预测结果预先获取原始数据初始化回归法有效地预测降噪加权变压器折射分解改进学习

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一种文本分类方法、装置、电子设备和存储介质

一种文本分类方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：郭振涛梁金千崔培升 100085 北京市海淀区西二旗大街39号4层401

标准号: CN115774854B

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一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质

一种氢燃料电池性能衰退预测方法、装置及介质

引用

作者：何睿张鑫玉马常纹张楚张新荣姚君豪孙凯张万峰 223000 江苏省淮安市经济技术开发区枚乘东路1号

标准号: CN118050644B

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扫描床负载的确定方法、装置、设备和介质

扫描床负载的确定方法、装置、设备和介质

引用

作者：王嘉毅 100176 北京市大兴区经济技术开发区康定街11号8幢1层

本公开的实施例提供一种探测器扫描床负载的确定方法、装置、设备和介质，包括：基于目标关联函数，确定高度数据与比例参数对应的关联关系表，其中，目标关联函数基于测试数据样本集确定；响应于接收到升降驱动模块反馈的目标高度数据... 详细信息

标准号: CN116548998B

本公开的实施例提供一种探测器扫描床负载的确定方法、装置、设备和介质，包括：基于目标关联函数，确定高度数据与比例参数对应的关联关系表，其中，目标关联函数基于测试数据样本集确定；响应于接收到升降驱动模块反馈的目标高度数据，从关联关系表中选取与目标高度数据对应的目标比例参数；在接收到传感器模块反馈的驱动力时，基于驱动力和所述目标比例参数，确定扫描床的负载，可以避免由于制造和装配误差导致的确定的扫描床负载的精度不足的问题。

关键词：比例参数高度数据扫描床关联关系表关联函数驱动力测试数据样本升降驱动模块传感器模块反馈装配误差探测器响应制造

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