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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

分类表

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限定检索结果

文献类型

778 篇 专利
1 篇 学位论文

馆藏范围

779 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

1 篇 工学
- 1 篇 电气工程

主题

1 篇 支座振动
1 篇 汽轮机组
1 篇 编码器模型
1 篇 瞬时角速度
1 篇 扭振

机构

21 篇 西安电子科技大学
14 篇 谷歌有限责任公司
14 篇 南京航空航天大学
11 篇 西安交通大学
11 篇 清华大学
10 篇 华中科技大学
9 篇 东南大学
9 篇 四川大学
9 篇 杭州电子科技大学
9 篇 浙江大学
8 篇 湖南大学
8 篇 国家电网有限公司
8 篇 西北工业大学
8 篇 上海交通大学
8 篇 电子科技大学
8 篇 北京工业大学
7 篇 山东大学
7 篇 浙江工业大学
7 篇 哈尔滨工业大学
7 篇 中山大学

作者

12 篇 孔宪光
10 篇 马洪波
10 篇 王奇斌
9 篇 王凯
6 篇 赵文博
6 篇 肖清
6 篇 许程冲
6 篇 张磊
5 篇 关东海
5 篇 袁伟伟
5 篇 王勇
5 篇 陈亮
4 篇 郭尧
4 篇 刘凯
4 篇 王风宇
4 篇 常建涛
4 篇 陈兵
4 篇 曾群生
4 篇 陈佳捷
4 篇 孔健

语言

779 篇 中文

检索条件"主题词=编码器模型"

共 779 条记录，以下是111-120 订阅

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详细简洁

排序：

电池异常检测方法、装置、系统和电子装置

电池异常检测方法、装置、系统和电子装置

引用

作者：李康生高科杰 311228 浙江省杭州市钱塘区前进街道绿荫路222号综合办公楼220-116室

本申请涉及一种电池异常检测方法、装置、系统和电子装置，其中，该方法包括：获取电池在工作状态下的待测时序数据；对待测时序数据进行特征分解得到待测动态数据和待测静态数据；待测动态数据是指检测到的待测时序数据中在时间维度上... 详细信息

标准号: CN116184210A

本申请涉及一种电池异常检测方法、装置、系统和电子装置，其中，该方法包括：获取电池在工作状态下的待测时序数据；对待测时序数据进行特征分解得到待测动态数据和待测静态数据；待测动态数据是指检测到的待测时序数据中在时间维度上存在动态变化的数据，待测静态数据是指检测到的待测时序数据中在时间维度上保持静态状态的数据；将待测动态数据输入至训练后的目标时序自编码器模型，输出第一误差信息；将待测静态数据输入至训练后的目标静态自编码器模型，输出第二误差信息；根据第一误差信息和第二误差信息，生成针对电池的异常检测结果。通过本申请，解决了电池异常检测的准确性低的问题，实现了精确、高效的电池异常检测方法。

关键词：时序数据误差信息异常检测电池动态数据静态数据编码器模型时间维度电子装置动态变化静态状态目标时序特征分解输出检测申请

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一种基于深度学习混合模型的人体状态评估方法

一种基于深度学习混合模型的人体状态评估方法

引用

作者：伍晨旭王刚司李成蹊刘治安陈霸东余晓阳 710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

一种基于深度学习混合模型的人体状态评估方法，包括获取传感器空间多通道麻醉状态下脑电信号并对获取的脑电信号进行预处理；脑电源成像并重建，并分区计算各脑区活动分布进行脑电源重建生成源空间脑电信号；计算无偏加权相位延迟指数... 详细信息

标准号: CN116662736A

一种基于深度学习混合模型的人体状态评估方法，包括获取传感器空间多通道麻醉状态下脑电信号并对获取的脑电信号进行预处理；脑电源成像并重建，并分区计算各脑区活动分布进行脑电源重建生成源空间脑电信号；计算无偏加权相位延迟指数连接矩阵，利用两组人之间的置换检验，找出有显著差异的频带，利用有显著差异的频带进行后续分析；基于有显著差异的频带，训练特征解离双编码器卷积自编码器模型；将训练完的自编码器模型与卷积神经网络模型连接构成深度学习混合模型，训练模型，最后进行模型评估；本发明对传感器脑电信号进行分析，利用深度学习混合模型进行识别分类，减少了数据中的无用信息，提高了模型的准确率。

关键词：脑电信号混合模型显著差异编码器模型电源预处理卷积神经网络传感器空间分区计算后续分析加权相位连接矩阵模型连接模型评估脑区活动人体状态双编码器无用信息训练模型训练特征多通道生成源重建传感器准确率解离卷积两组学习成像麻醉延迟置换分类评估检验分析

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一种基于图变分自编码器的基站位置校准方法及系统

一种基于图变分自编码器的基站位置校准方法及系统

引用

作者：蒋志鹏张建宇戴帅夫李莉 100085 北京市海淀区创业中路36号4层404室

本发明公开了一种基于图变分自编码器的基站位置校准方法及系统，涉及大数据挖掘技术领域；通过获取基站工参表，生成基站空间矩阵；获取移动信令轨迹数据，构建基站邻接图；根据空间特征矩阵和邻接矩阵构建图变分自编码器模型并进行训... 详细信息

标准号: CN117042125A

本发明公开了一种基于图变分自编码器的基站位置校准方法及系统，涉及大数据挖掘技术领域；通过获取基站工参表，生成基站空间矩阵；获取移动信令轨迹数据，构建基站邻接图；根据空间特征矩阵和邻接矩阵构建图变分自编码器模型并进行训练，得到基站表征向量；通过余弦相似度得到相似基站集合；通过对相似基站集合聚类分析，得到聚类结果，对当前基站位置进行校准；本发明解决了基于手机信令数据和基站位置参数信息进行人口动态监测、社会公共安全监测、智能交通等应用场景中，基站位置参数信息错漏和数据更新不及时导致数据不准确的问题。

关键词：基站位置基站参数信息基站集合校准构建矩阵空间特征矩阵社会公共安全编码器模型余弦相似度动态监测轨迹数据基站空间聚类分析聚类结果邻接矩阵手机信令数据更新应用场景智能交通邻接编码器大数据向量信令挖掘监测移动人口

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用于风电能源的设备监测系统及其监测方法

用于风电能源的设备监测系统及其监测方法

引用

作者：叶志高刘笑颖 243000 安徽省马鞍山市慈湖高新区霍里山大道北段1669号4-103

本申请涉及新能源的领域，其具体地公开了一种用于风电能源的设备监测系统及其监测方法，其通过时序编码器模型对风电机组在各天的多个预定时间点的温度数据进行以天为单位的时序维度的高维关联特征提取，并且通过基于泊松分布的特征值... 详细信息

标准号: CN115905980A

本申请涉及新能源的领域，其具体地公开了一种用于风电能源的设备监测系统及其监测方法，其通过时序编码器模型对风电机组在各天的多个预定时间点的温度数据进行以天为单位的时序维度的高维关联特征提取，并且通过基于泊松分布的特征值修正，以补偿时间维度和样本维度之间的泊松分布的异质性，从而实现维度间的分布平衡机制，提高了融合后的特征矩阵的表达能力，同时进一步构造了所述风电机组的各天的修正后特征向量的一维高斯密度图，以引用两种不同的分布规律来进行数据增广，从而提高了分类的准度。这样，能够提高对于所述风电机组是否存在异常检测的准确性，以提高风场效益。

关键词：风电机组时序泊松分布维度设备监测系统修正编码器模型预定时间点分布规律风电能源关联特征平衡机制时间维度特征矩阵特征向量温度数据样本维度异常检测密度图异质性风场高斯高维新能源引用分类监测融合申请

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一种多变量时间序列数据聚类方法

一种多变量时间序列数据聚类方法

引用

作者：王婷崔运鹏刘娟 100081 北京市海淀区中关村南大街12号中国农业科学院农业信息研究所

本发明公开了一种多变量时间序列数据聚类方法，包括对多变量时间序列数据进行归一化预处理；构建深度学习无监督学习模型稀疏自编码器，对多变量时间序列数据进行特征提取以构建新特征序列；获取样本数据新特征序列的聚类K值；基于欧... 详细信息

标准号: CN111488924B

本发明公开了一种多变量时间序列数据聚类方法，包括对多变量时间序列数据进行归一化预处理；构建深度学习无监督学习模型稀疏自编码器，对多变量时间序列数据进行特征提取以构建新特征序列；获取样本数据新特征序列的聚类K值；基于欧式距离计算不同样本数据新特征序列之间的距离；对样本数据的新特征序列集进行聚类；根据聚类结果分析多变量时间序列数据的潜在模式。本发明通过稀疏自编码器模型和聚类方法，提高处理大规模数据的效率，并构建稀疏自编码器模型以提高模型对多变量时间序列数据提取新特征序列的性能，同时根据欧式距离构建了多变量距离计算模型以实现对多变量时间序列数据的聚类。

关键词：多变量时间序列数据新特征聚类构建样本数据稀疏编码器模型欧式距离归一化预处理距离计算模型大规模数据无监督学习聚类结果特征提取编码器序列集分析学习

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一种自编码器溯源入侵检测方法及装置

一种自编码器溯源入侵检测方法及装置

引用

作者：张海霞谢雨来吴雅锋冯丹周潘 430000 湖北省武汉市洪山区珞喻路1037号

本发明涉及一种自编码器溯源入侵检测方法及装置，根据用户行为的溯源数据构建表示用户行为的溯源图；根据溯源图中各个节点的节点重要度将所述溯源图划分为多个溯源子图，每个溯源子图代表用户的一个行为实例；所述节点重要度通过节点... 详细信息

标准号: CN115514580A

本发明涉及一种自编码器溯源入侵检测方法及装置，根据用户行为的溯源数据构建表示用户行为的溯源图；根据溯源图中各个节点的节点重要度将所述溯源图划分为多个溯源子图，每个溯源子图代表用户的一个行为实例；所述节点重要度通过节点间的依赖关系以及节点自身的属性个数来度量节点在溯源图中的重要程度；将非欧空间的溯源子图转变为欧式空间的图序列，得到行为实例序列；将所述行为实例序列输入到预先训练好的自编码器模型中提取行为实例特征并进行异常行为检测。本发明能有效解决现有技术难以从海量溯源数据中挖掘分析出异常操作，分析工作量巨大而导致检测效果不佳的问题。

关键词：溯源节点重要度实例序列用户行为异常行为检测编码器模型非欧空间入侵检测实例特征数据构建依赖关系异常操作有效解决编码器图序列度量工作量分析检测挖掘

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一种电-气互联系统自动发电控制方法及设备

一种电-气互联系统自动发电控制方法及设备

引用

作者：孙强胡苏凯陈安记利家骥 510062 广东省广州市越秀区东风东路757号

本发明涉及大规模电–气互联系统自动发电控制领域，特别是一种电–气互联系统自动发电控制方法及设备。该方法通过将天然气网络中的管存天然气以及气源供给天然气纳入AGC调节过程，同时在频率调节过程中考虑天然气网络的静态约束以及... 详细信息

标准号: CN117595356A

本发明涉及大规模电–气互联系统自动发电控制领域，特别是一种电–气互联系统自动发电控制方法及设备。该方法通过将天然气网络中的管存天然气以及气源供给天然气纳入AGC调节过程，同时在频率调节过程中考虑天然气网络的静态约束以及电网潮流约束等，以发电成本、气源成本和爬坡成本之和最低为目标函数，实现AGC调频更加及时有效率。解决了高比例可再生能源渗透下区域调频资源不足的问题，利用改进的知识迁移Q学习算法，最终得到训练好的深度堆叠自编码器模型，同时有助于电网的频率稳定。

关键词：天然气自动发电控制互联系统调频编码器模型电网潮流发电成本静态约束目标函数频率调节频率稳定气源供给知识迁移资源不足下区域堆叠爬坡气源网络电网改进

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信息提取模型的训练及信息提取方法、装置、介质

信息提取模型的训练及信息提取方法、装置、介质

引用

作者：边晓航辛晓哲 100084 北京市海淀区中关村东路1号院9号楼搜狐网络大厦9层01房间

本申请的实施例提供了一种信息提取模型的训练方法、装置、介质，涉及计算机及人工智能技术领域。该方法包括：获取样本图像，所述样本图像中包括至少一个样本信息单元；获取待训练模型，所述待训练模型包括一个编码器模型和至少两个解... 详细信息

标准号: CN114155307A

本申请的实施例提供了一种信息提取模型的训练方法、装置、介质，涉及计算机及人工智能技术领域。该方法包括：获取样本图像，所述样本图像中包括至少一个样本信息单元；获取待训练模型，所述待训练模型包括一个编码器模型和至少两个解码器模型；通过所述样本图像对所述待训练模型进行训练，得到信息提取模型，其中，每一个解码器模型在训练过程中学习除自身之外部分或者全部所述解码器模型的解码结果。本申请实施例的技术方案可以提高信息提取模型对信息提取的准确度。

关键词：信息提取模型解码器模型训练模型样本图像人工智能技术编码器模型准确度解码结果信息提取训练过程样本信息申请计算机学习

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医疗交易数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质

医疗交易数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质

引用

作者：张舒 100031 北京市西城区复兴门内大街156号泰康人寿大厦

本发明公开了医疗交易数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理的各医疗交易数据，基于预设特征参数生成各医疗交易数据的特征向量；将特征向量输入预训练的稀疏自编码... 详细信息

标准号: CN113657516A

本发明公开了医疗交易数据处理的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理的各医疗交易数据，基于预设特征参数生成各医疗交易数据的特征向量；将特征向量输入预训练的稀疏自编码器模型，得出各医疗交易数据的重建向量，基于特征向量和重建向量计算各医疗交易数据对应的重建误差；基于重建误差计算误差阈值，以将大于误差阈值的重建误差所对应医疗交易数据确定为异常数据。该实施方式能够解决现有技术为单指标识别，且异常阈值基于人为主观设定，导致异常数据识别准确性较低的问题。

关键词：交易数据特征向量医疗重建异常数据计算机技术领域交易数据处理编码器模型存储介质电子设备特征参数误差计算向量计算单指标稀疏向量预设主观

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一种基于多策略批量式主动学习的核磁共振图像分类方法

一种基于多策略批量式主动学习的核磁共振图像分类方法

引用

作者：王琳韩森 116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号

本发明公开了一种基于多策略批量式主动学习的核磁共振图像分类方法，属于智能医疗诊断领域，该方法包括以下步骤:获取受试者的核磁共振图像作为原始数据集，在未标注样本集中随机选取K个样本，进行标注，构建卷积神经网络模型和卷积自... 详细信息

标准号: CN111461232A

本发明公开了一种基于多策略批量式主动学习的核磁共振图像分类方法，属于智能医疗诊断领域，该方法包括以下步骤:获取受试者的核磁共振图像作为原始数据集，在未标注样本集中随机选取K个样本，进行标注，构建卷积神经网络模型和卷积自编码器模型，利用验证集对再次训练后的卷积神经网络模型进行验证，得到训练完成的卷积神经网络模型，将未标注的测试集输入训练完成的卷积神经网络模型，得到认知正常、轻度认知障碍和阿尔茨海默病三类受试者核磁共振图像的最终分类结果，该方法缓解了筛选出的样本之间的冗余信息，获得了高质量的标注样本；在确保分类准确率较高的前提下，降低了核磁共振图像的标注成本，高效的辅助医生对阿尔茨海默病进行诊断。

关键词：核磁共振图像卷积神经网络标注样本阿尔茨海默病轻度认知障碍智能医疗诊断编码器模型分类准确率原始数据集分类结果辅助医生冗余信息随机选取主动学习测试集验证集构建卷积认知验证筛选诊断分类缓解

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